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音乐舒适的诱饵
摘要本文研究了Spotify的Web API的数据，这些数据是在1958年8月至2021年5月第一张图表发行的Billboard Hot 100图表上的所有歌曲，以确定音乐苦难与经济痛苦之间的关系。十二个因变量 - 持续时间，舞蹈性，能量，钥匙，声音，声音，声音，响度，响度，仪器，术语，livesice，Valence和Tempo-用于衡量Arthur Okun的美国经济痛苦指数对每个特征的影响。使用12种单独的线性回归 - 一个用于每个因变量的一个 - 我发现，在经济困难增加的时候，消费者可能会选择聆听更长，更安静，更慢，更快乐的歌曲，这些歌曲具有较小的方式，较高的舞蹈性，舞步，较低的语音性，livesence，livesice和声音的水平。与以前的研究一致，这些结果表明人们在不确定的经济时期听音乐时如何寻求舒适感和摆脱压力的现实。此外，我提出了一个音乐苦难指数，该指数通过将统计上显着的变量除以其回归系数来为回归结果带来价值。由此产生的音乐苦难指数与经济痛苦的正相关为0.606，因此表明，流行音乐的消费者偏好与美国经济状况之间存在牢固的关系。最后，考虑到90％的美国人口定期听音乐，人们通过听音乐来调节自己的情绪，本文认为，可以利用音乐痛苦来估计消费者对美国经济的实时脉搏。
Miguel Moreno音乐
1具有研究结果的专题编号。 div>MiguelMorenoMuñoz; Francisco D.LaraSánchez。 div>2016。演示。 div>人类改进技术，道德辩论和社会文化影响。 div>人类学的 Gazeta。 div>大学。 div>Granada，Jaén和Almería。 div> 32-2，第1-4页。 div> ISSN 2340-2792。 div> 2科学文章。 div> MiguelMorenoMuñoz。 div> 2016。 在第四次工业革命的技术背景下，非常规认知改进方案。 div> 人类学的 Gazeta。 div> 大学。 div> Granada，Jaén和Almería。 div> 32-2，第1-19页。 div> ISSN 2340-2792。 div> 3科学文章。 div> MiguelMorenoMuñoz。 div> 2018。 对您的工具化的社会意图和风险的技术调解。 div> Facebook平台的情况。 div> 人类学的 Gazeta。 div> 大学。 div> Granada，Jaén和Almería。 div> 34-2（8），第1-14页。 div> ISSN 2340-2792。 div>Granada，Jaén和Almería。 div>32-2，第1-4页。 div>ISSN 2340-2792。 div>2科学文章。 div>MiguelMorenoMuñoz。 div>2016。在第四次工业革命的技术背景下，非常规认知改进方案。 div>人类学的 Gazeta。 div>大学。 div>Granada，Jaén和Almería。 div> 32-2，第1-19页。 div> ISSN 2340-2792。 div> 3科学文章。 div> MiguelMorenoMuñoz。 div> 2018。 对您的工具化的社会意图和风险的技术调解。 div> Facebook平台的情况。 div> 人类学的 Gazeta。 div> 大学。 div> Granada，Jaén和Almería。 div> 34-2（8），第1-14页。 div> ISSN 2340-2792。 div>Granada，Jaén和Almería。 div>32-2，第1-19页。 div>ISSN 2340-2792。 div>3科学文章。 div>MiguelMorenoMuñoz。 div>2018。对您的工具化的社会意图和风险的技术调解。 div>Facebook平台的情况。 div>人类学的 Gazeta。 div>大学。 div>Granada，Jaén和Almería。 div> 34-2（8），第1-14页。 div> ISSN 2340-2792。 div>Granada，Jaén和Almería。 div>34-2（8），第1-14页。 div> ISSN 2340-2792。 div>34-2（8），第1-14页。 div>ISSN 2340-2792。 div>
音乐（MUS） - 课程
MUS 378 CR.3先进的乐器传导与现场体验I该课程包括在仪器指导中的集成领域体验。在领域的经验中，候选人了解了计划乐器音乐教学的复杂过程，吸引K-12学习者并评估学生学习。进行主题包括指挥棒技术，得分分析和准备以及解释。学生学习乐队和管弦乐文学与其表现和实践有关。本课程通过高级分数准备教学学生如何与年轻音乐家建立联系，并提供一系列有效的排练技术和教学策略。与教师候选人和合作老师协商，课程老师在课堂教室中建立了多天，一致的时间表。先决条件：MUS 203，MUS 211，MUS 370；入学教师教育。部门的同意。提供秋季 - 甚至数年。
人工智能与音乐爱好者的交流
Kotler、Kartajaya 和 Setiawan 认为，营销 5.0 包含五个要素：数据驱动、预测、情境、增强和敏捷。本文采用案例研究法，调查韩国流行音乐产业促销策略中是否存在 5.0 营销要素。本文特别探讨了 BTS 音乐团体的促销策略。该团体在其促销策略中使用了 5.0 营销方法，尤其是在与粉丝的沟通中，这种沟通因此进入了公共关系领域。案例研究分析还表明，他们使用了数据驱动营销和预测分析，这些都是使用人工智能实现的。此外，情境营销的元素被用于改善消费者体验，增强营销被用于促进业务，尤其是对于前台员工。最后，对 BTS 促销策略的分析表明，他们注重创新和灵活性，而这正是敏捷营销的要素。关键词：营销 5.0；策略；沟通；人工智能；文化；音乐 JEL 分类：D8； M3；O3 致谢：本文的研究由 Marija Polak 完成，她的硕士论文题为“社交媒体上的创新推广策略：高科技社会（韩国）的一个例子”。论文指导老师是助理教授 Marijana Togonal 博士和助理教授 Matilda Kolić Stanić 博士。该论文于 2022 年 1 月在克罗地亚天主教大学传播科学系进行了答辩。论文类型：研究文章 收到日期：2022 年 3 月 25 日 接受日期：2022 年 4 月 23 日 DOI：10.54820/entrenova-2022-0006
使用人工智能生成音乐
网络扬声器用于公共场所的公共广播，有时也用于播放背景音乐。要播放音乐，需要专门为在公共环境中使用而制作的特殊商业音乐许可证。但是，为了按照现行法规做到这一点，客户必须支付许可费并了解版权许可的相关知识。在本文中，我们探讨了使用机器学习方法生成替代的、无需许可的背景音乐的可能性。我们调查了该领域的现有模型和数据集，并对音乐家进行了访谈，以确定可用作评估指标的音乐质量特征。我们选择调整和比较 Transformer 模型 GPT-3 和长短期记忆 (LSTM) 模型 Performance_RNN。使用 COSIATEC 算法对音乐进行评估以查找递归模式，并使用基于 Tymoszcko 的调性理论的自定义指标。进行了实验以调查学习率、训练数据特征和生成参数的影响。 GPT-3 和 Performance RNN 在生成音乐的长期结构方面都表现良好，但训练时间和准确度因所选数据集而异。为了补充本论文的研究结果，研究人类对音乐的感知与本报告中获得的分数之间的相关性将会很有趣。进一步研究训练数据特征（例如流派和旋律内容）的影响也很有趣。
音乐认知之光 - LEAD
研究与音乐感知和创作相关的神经过程是认知神经科学中一个成熟的领域。虽然大多数神经成像工具在研究音乐体验的复杂性方面存在局限性，但功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种有前途的、相对较新的工具，可用于在实验室和生态环境中研究音乐过程，也适用于整个发育过程中的典型和病理人群。在这里，我们系统地回顾了 fNIRS 对音乐认知的研究，强调了前景和潜力。我们还概述了 fNIRS 的基本理论，并简要比较了与其他神经成像工具的特点。在五个专题部分中介绍了 59 项符合纳入标准（即使用以音乐为主要刺激的 fNIRS）的研究。对方法论的批判性讨论使我们提出了旨在实现稳健信号分析和可重复性的良好实践指南。提出了一个不断更新的世界地图，包括符合纳入标准的研究的基本信息。它提供了一个有组织的、可访问的、可更新的参考数据库，可以作为社区内未来合作的催化剂。总之，fNIRS 显示出研究音乐认知过程的潜力，特别是在生态环境和特殊人群中，这与音乐认知的当前研究重点相一致。
创意人工智能和音乐机器人
本文讨论了名为“具身音乐机器人”的表演机器人项目（2018 年至今）中的创造性和技术方法。该项目的核心方法是以人为本的人工智能 (HC-AI)，它专注于设计、开发和部署以“深刻而有意义的方式”实时与人类合作的智能系统。1 该项目将这一目标作为一种核心哲学，创造性人工智能和体验式学习的概念就是从中发展而来的。本次讨论的核心是从机器人和人类共享体验的流程中阐明创造性人工智能和新的 HC-AI 计算学习形式的构成思维转变。中心案例研究 (EMRv1) 调查了人工智能驱动的机器人与即兴演奏的人类音乐家（作者）实时共同创作的技术解决方案和艺术潜力。该项目正在进行中，目前处于 v4，结论有限；除此之外，可以感觉到这种方法是合作的，但需要进一步研究。