XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System音乐
人工智能与音乐之声
2024 年，Drake 发布了两首引起轰动的新歌。两首歌都针对 Kendrick Lamar，他们争夺最佳说唱歌手的头衔。4 “Push Ups” 5 是 Drake 的第一首“diss”曲目，非常粗俗——贬低了 Lamar 的身高——以至于人们认为这是别人制作的 AI 深度伪造。6 Drake 很快就毫无疑问地证明了这是他的作品。7 几天后，Drake 又推出了另一首 diss 曲目“Taylor Made Freestyle”。8 这一次，Drake 更进一步，使用 AI 模仿已故的 Tupac Shakur（也称为“2Pac”）和 Snoop Dogg，似乎都在嘲笑 Lamar。9 AI 语音克隆让粉丝们“震惊”。10 在他的手机“爆炸”后，人们提醒他 Drake 的歌曲，Snoop Dogg 发布了一段视频，问道：“他们做了什么？什么时候？怎么做的？你确定吗？” 11 然后，他无奈地说：“我要回去睡觉了。晚安。” 12
音乐、人工智能和版权
从权利角度看音乐及其创作者 人工智能的出现常常被拿来与引入不同行业的其他技术进行比较，这些技术减少或消除了某些职业的需求。然而，我们现在在创意领域看到的人工智能技术的发展通常与对输入数据的依赖有关，也就是说，对人类创作的音乐和艺术的版权往往由人类拥有。在这种背景下，很明显，版权保护的设计和力度将在未来的发展中发挥至关重要的作用，尤其是因为人工智能生成的内容在下一阶段可能会与提供其输入的作品直接竞争。此外，不基于受版权保护的输入的人工智能工具正在开发中。它们可能会进一步加剧音乐市场的竞争。
《这就是音乐》2024 报告
PRS for Music 向词曲作者、作曲家和音乐出版商支付了创纪录的 9.44 亿英镑版税，比 2022 年的 8.36 亿英镑增长 12.8%。值得注意的是，PRS for Music 的收入首次超过 10 亿英镑，比 2022 年的 9.64 亿英镑增长 12.5%。来自音乐流媒体、视频点播和视频游戏等在线使用的收入增加到 3.66 亿英镑，比 2022 年的 3.44 亿英镑增长 9.7%。来自音乐会和音乐节以及在商店、酒吧和餐馆等公共场所播放的音乐的公开表演收入增加到 2.52 亿英镑，比 2022 年的 2.29 亿英镑增长 10%。会员受益于历史最低的成本收入比，略高于 9%（不包括捐赠和补贴），这意味着该协会向其会员提供了更大的收入份额。1
音乐：魔术药
抽象音乐是一种无形的振动或多种频率的波浪，它可以被生活世界感受到，并且能够在人类的认知和行为上带来某些变化。它可以在思想中产生这种影响，仅化学药物就不会。根据字符串理论家，我们整个宇宙的每个粒子都处于恒定运动和特定频率（宇宙微波背景辐射）的振动中，我们的母亲地球（Schumann Resonance，7.83 Hz）也及其生物体也是如此。根据尼古拉·特斯拉爵士的说法，“如果您想在宇宙中找到秘密，请在能量，频率和振动方面思考。”波浪及其频率可能是建设性的或破坏性的。有了这个概念，各种音乐和声音被用作建设性波或治愈频率来治愈各种疾病。在我们的古代经文中，如萨玛·韦达（Sama Veda）和甘达瓦·韦达（Gandharva Veda）（例如，这些类型的康复的证据）。当时，使用Acharya Charaka和Acharya Sushruta的音乐疗法提到了Mana Vikara的治疗方法。现在，在神经退行性障碍，心理功能障碍，更好的认知和记忆等领域正在研究音乐疗法。根据世界卫生组织的最新报告，大约十亿人口患有各种神经退行性疾病，其中5000万人患有癫痫病，阿尔茨海因纳和其他dimensia遭受了2400万。科学家，研究和医生正在通过应用非侵入性音乐疗法进行彻底的研究，以治愈这些患者。再次，在其他报道中，谁表明，每八人中有一个人或全世界9.7亿人患有焦虑，创伤，恐惧，危机和危急状况引起的各种精神疾病。尽管近几十年来，各种研究都热切地致力于破译音乐的奥秘以治愈某些疾病。甚至引起突触神经塑性的信号通路的生物化学机制仍在研究中。
音乐、数学和工作记忆
音乐转调对工作记忆的要求很高，因为它涉及在唱歌或乐器演奏时将音符从一个音调（即音高音阶）心理转换为另一个音调。由于音乐转调涉及在心理上将音符调高或调低特定量，因此它可能与加法和减法的算术运算共享认知元素。我们比较了受过古典训练的音乐家在音乐转调和数学计算的高和低工作记忆负荷条件下的大脑活动。脑磁图 (MEG) 对任务和工作记忆负荷的差异很敏感。额枕连接在转调过程中高度活跃，但在数学计算过程中不活跃。在更困难的转调任务条件下，右侧运动区和运动前区高度活跃。多个额叶区域在各项任务中都高度活跃，包括在转调和计算任务期间的左侧内侧额叶区域，但仅在计算期间的右侧内侧额叶区域。在更困难的计算条件下，右侧颞区高度活跃。在连贯性分析和神经同步分析中，计算任务之间存在一些相似之处；然而，由于 MEG 的时间分辨率很高，延迟分析对计算任务中任务复杂性的差异很敏感。MEG 可用于检查音乐认知和音乐训练的神经后果。需要进一步系统地研究音乐和其他认知任务的高记忆负荷和低记忆负荷条件下的大脑活动，以阐明音乐家与非音乐家相比工作记忆能力增强的神经基础。