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World File Search System计算机音乐
调查对人工智能计算机创作音乐的偏见可能性 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期 Anderson Lima 和 Andreas Blixt 指导老师：Markus Berntsson 考官：Lars Bröndum 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期
本研究探讨了受访者如何看待人类创作的音乐和人工智能计算机创作的音乐。目的是找出是否存在对人工智能计算机创作的音乐的负面偏见。研究问题是：1. 与人类创作的音乐相比，人们对人工智能计算机创作的音乐有何看法？2. 对人工智能计算机创作的音乐是否存在偏见？如果是，偏见是什么？四名参与者参加了一项定性实验和一项半结构化访谈。两首乐曲被用作人工制品，一首是人类创作的，另一首由人工智能计算机 AIVA 创作。结果表明，虽然研究人员没有向参与者透露他们最喜欢的是人工智能计算机创作的歌曲还是人类创作的歌曲，但所有参与者都坚信他们最喜欢的歌曲是人类创作的。因此，表明了对人类创作的音乐的偏见结果还表明，这两首乐曲并没有被认为具有相同的特征或唤起相同的情感；此外，有人怀疑人工智能计算机创作的歌曲是否能唤起与人类创作的歌曲相同的情感。然而，没有一位受访者明确表达对人工智能计算机创作音乐的否定态度。关键词：音乐、人工智能、人工智能计算机、偏见、人类创作、计算机创作
音乐中的人工智能——评估者
本研究的目的是创建一种工具，使音乐家不仅可以纠正他们演奏的音乐，还可以纠正他们演奏音乐的姿势。这既可以提高他们的音乐能力，又可以减少因不正确的姿势造成的伤害。评估器以应用程序的形式呈现，记录弦乐音乐家演奏乐器的过程；检测节奏、语调、力度和姿势的偏差；并实时提供个性化的反馈来纠正这些偏差。通过将音乐家的音频数据与解析他们正在演奏的歌曲的乐谱生成的“预期输出”进行比较，可以检测到音频偏差。这是通过使用 Librosa 和 Music21 实现的，这两个音乐处理库是为 Python 编程语言编写的。然后定期实时生成新的乐谱，其中不正确、尖锐、平坦和走调的音符被染上单独的颜色。利用录制的视频数据，身体姿势
音乐研究的学术追求：对
本文探讨了在不断变化的技术中，人工智能 (AI) 在音乐学术研究中的应用现状和新兴趋势。通过技术决定论、技术介导学习和技术接受与使用的统一理论，研究人员进行了一项定性研究，考察了从大津巴布韦大学 (GZU)、米德兰兹州立大学 (MSU) 和津巴布韦大学 (UZ) 随机抽取的 10 名讲师和 40 名学生如何使用人工智能进行教学、学习和研究的经历。第四次工业革命 (4IR) 带来了新颖的教学和研究方式。不同的人工智能颠覆了传统的教育模式。教育现在依赖人工智能，因此需要拥抱它们。有人工智能资源可以检测抄袭、找到论文问题的答案、提供术语含义、将系统引用到信息源、分析数据、参与音乐编程、混音和掌握音乐。讲师使用 Bard、Bing AI、ChatGPT、Gemini、Google Scholar 和 WhatsApp 进行教学。学生使用人工智能写作业并在教学、学习和研究中获取知识。一些机构在接受人工智能资源方面面临困境。研究表明，人工智能资源既有用又有破坏性，然而，成熟的学者在音乐学术研究中利用人工智能的积极方面。人类参与人工智能可以保证验证想法、支持知识获取和强化关键概念。
音乐技术标准 - 爱达荷州教育部
根据爱达荷州法规《教育委员会管理政策和程序》第 IV.C 节，K-12 艺术和人文标准将于 2023 年接受审查。第 33-1612 节；IDAPA 08.02.004.01，爱达荷州法规。爱达荷州教育部与各种利益相关者合作，接受委员会成员的提名。最终委员会由 26 名代表各个年级和角色的成员组成。该委员会包括社区成员、家长、各个年级的教育工作者以及中学后内容专家。投入到这次修订中的时间和精力是无价的。在标准修订的整个过程中，工作组收到了利益相关者的反馈和公众意见，修订委员会将这些意见纳入考虑范围。委员会感谢那些花时间分享对修订想法的人。我们希望这些标准的变更能够让所有利益相关者（包括教育工作者、家庭、学生和社区成员）受益。我们希望它们能让爱达荷州在艺术和人文教育方面迈入全州成功的新篇章。
基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。
爱达荷州内容标准音乐一般
根据《爱达荷州法典》，《教育委员会管理政策与程序》，第IV.C.第IV.C.第33-1612节; IDAPA 08.02.004.01，爱达荷州代码。爱达荷州教育部与各种利益相关者合作接受委员会成员的提名。最终委员会由26名成员组成，代表成绩和角色的横截面。该委员会包括社区成员，父母，来自各个年级的教育工作者以及专业内容专家。在此修订中投入的时间和精力是无价的。在整个标准的修订过程中，工作组都收到了修订委员会考虑的利益相关者的反馈和公众评论。委员会感谢那些花时间分享对修订的想法的人。我们希望这些标准的更改使它们对包括教育者，家庭，学生和社区成员在内的所有利益相关者都有用。我们希望他们将爱达荷州带入全州艺术和人文教育成功的新篇章。
音乐对神经可塑性有何作用？
近年来，神经可塑性在种系发生学方面得到越来越多的讨论，越来越多的研究和科学出版物证明了其在整个生命周期学习、发展和幸福感领域的重要性。本章特别关注音乐激发婴儿大脑时发生的神经可塑性变化，试图讨论这种联系的基本特征和原理，突出它们在丰富发展和扩大社会包容方面的综合价值。本章内容为学者和从业者提供了一个踏脚石，他们可以在此基础上更新、‘重新表述’和专门化他们在特定跨学科主题上的知识，同时进一步反思教育和发展实践环境中更敏感和更特殊的问题。
迷幻：音乐与迷幻的相互作用
图1音乐的预测编码。（a）音乐（由旋律，和谐和节奏组成）感知是由大脑的实时预测模型通过贝叶斯推论所设定的预测。模型取决于听众的文化背景，听到音乐的背景，听众的个别特征，他们的能力，他们的大脑状态以及生物学因素。（b）音乐摘录显示了一个晕厥节奏，可以使用4/4米的遵循。串联注释会导致感知的节奏与预测的仪表之间存在误差，敦促听众通过例如敲击来加强仪表来行动。这个过程每次节奏都会重复出现，并且长期，这允许学习和音乐引起的情感。（c）涉及音乐感知，动作和情感过程的大脑网络的概述。学习被描述为通过贝叶斯推断对预测性脑模型的持续更新。2 p表示贝叶斯推论中音乐预测的持续更新。