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自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
深音乐信息动态
摘要。在本文中，我们使用最近提出的称为“深层音乐信息动力学”（DMID）的框架来探索音乐的深度神经模型的信息，通过将比特率减少应用于用于生成音乐表面的潜在表示。我们的方法是由人类齿轮的速率延伸理论的部分动机，该理论声称，为了处理感官信息的复杂性，某些信息在感知行为中必须丢失或丢弃。随着时间的流逝，有损失的编码会改变音乐结构表示不同级别的声音内部和跨声音形成的预期。此外，我们假设音乐机器学习系统的目标，甚至可能是人类的学习系统，它正在学习一种潜在的表示，该代表“解释”了音乐表面的大多数信息动态。通过对符号（MIDI）和声学（光谱）音乐表示的几个实验，使用额外的比特降低步骤来探索此AS-Sumption。我们的结果表明，在降低的速率编码之间可以找到更高的共同信息。DMID框架对于计算创意音乐系统的研究而言是显着的，因为它允许以一种能够实现的和计算的方式探索音乐数据潜在和表面水平的信息关系。
社论：AI驱动的音乐和娱乐机器人
机器人和人工智能（AI）的融合正在彻底改变音乐和娱乐领域。机器人正在从执行以服务为导向的任务到具有潜在的情感参与的先进人类机器人互动（HRI）。对机器人表现力的追求在音乐和娱乐机器人的建模，设计和控制中提出了新的挑战和机遇。当前的研究主要是针对能够操纵各种乐器的机器人的设计和物理实施（Wang等，2022; Lim等，2012），而实时HRI的社会智能机器人的开发仍未被倍增。随着AI的进步，机器人现在可以组成和即兴创作，并在HRI期间解释和应对人类情感状态（McColl等，2016； Wang等，2024）。该研究主题始于介绍AI驱动的音乐和娱乐机器人的最新发展。由于电话的结果，本研究主题已接受和收集了六篇论文。这些文章对各种艺术形式进行了全面的探索，包括在钢琴，小提琴，吉他，鼓和马里姆巴等乐器上唱歌，舞蹈和音乐表演。图1显示了这些研究中研究的音乐机器人的概述。在贡献的作品中，两篇文章着重于灵巧的操纵和感觉运动协调。Gilday等。引入了一个通用系统，该系统具有一个能够弹钢琴和表演吉他弹奏的参数手。与现有的定制机器人音乐系统不同，该提议的手被设计为单件3D打印结构，通过调制机械性能和驱动模式，证明了在娱乐应用中增强表现力的潜力。这项研究强调，利用系统 - 环境相互作用可以实现具有简化控制的多种多样的，多功能的功能和可变播放样式。而不是乐器弹奏，而是Twomey等。使用手臂上的可穿戴软传感器研究了舞蹈性能，以探索这种设备是否可以增强艺术表达。舞蹈运动是在虚拟质量弹簧阻尼器系统中以山液的形式建模的，并在本地框架中分析了肢体，以避免通常与IMUS相关的漂移问题。作者提出了一种并行算法来检测
在心理健康和神经科学中使用音乐
近几十年来，医疗技术的丰富性有助于诊断出更多的心理和神经系统疾病。这里包括发育范围和NEU繁殖病理学，年龄引起的神经元缺陷的许多功能障碍，而不是最后的神经心理功能障碍。因此，科学研究小组，并致力于寻找诸如精神分裂症，注意力缺陷多动障碍，自闭症，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，帕金森氏病，迪西亚等疾病的诊断和治疗。作为一种有趣的干预措施，对这些神经/医学病理的潜在益处，它被使用了音乐疗法。本文的目的是携带一些在心理健康和神经科学中使用音乐的设备和示例，其中一些是有趣的结果。
音乐（音乐） div>
先决条件：MUS 221和部门批准。这是一个开始级别的课程，可提供键盘仪器的基本知识。学生将学习和审查音乐术语，音乐符号和符号以及与钢琴相关的特定术语。所涵盖的主题将包括主要和次要的钥匙签名；使用主要和小规模的练习和曲目；练习和曲目，使用主要，次要，减少和增强的三合会在根位置和反转；和弦进展；两到四个部分的合奏演奏；并使用阻尼器踏板。本课程是Mus 221的延续。本课程的完成应在使用钢琴I。本课程适用于能够快速进步的初学者，以前的经验最少的学生或已完成MUS 221的学生。
AI在音乐井中定义了18个新的黄金目标
奥古斯都（Augustus）是一名矿物探险家，致力于探索其两个潜在项目，重点是西澳大利亚州的黄金和关键矿物质。Ti-Tree Project-Augustus拥有位于西澳大利亚州Gascoyne地区的约3,600公里2的100％所有权，其中有一系列高质量的钻头目标，这对于铜，金，锂，铀和稀有地球都是高度预期的。音乐井项目 - 奥古斯都（Augustus）拥有100％的所有权，> 1,345 km 2，位于西澳大利亚州列奥诺拉（Leonora）以北25公里的物业单位，具有一系列高质量的钻头目标，对黄金，金铜VMS和LITHIUM和稀有地球具有很高的预期。该公司由董事和高级管理人员领导，在探索，寻找，开发和运营开放坑和地下矿山方面具有丰富经验。
酣睡：摇篮曲作为音乐神经生物学效应的测试案例 Akkermann, M.; Akkaya, UC; Dermiel, C.; Pfluger, D.; Dresler, M. 2021
Carr, D. (2006)。音乐对于道德和精神修养的意义。音乐教育哲学评论，14（2），103 – 117。 Chao, YR (1956)。汉语的声调、语调、歌唱、吟诵、宣叙调、调性作曲和无调性作曲。收录于 M. Halle、HG Lunt、H. McLean 和 CH Van Schooneveld (Eds.) 为罗曼·雅各布森：六十岁生日论文集（第 52 – 59 页）。 Morton。Lai, TC 和 Mok, R. (1981)。玉笛：中国音乐的故事。斯温顿书。 Lindqvist, C. (2006)。秦。Albert Bonniers。 Liu, J. (2014)。古典儒家的音乐艺术与美学。收录于 V. Shen (Ed.)，《道与古典儒家哲学》（第 227 – 244 页）。Springer。https:// doi.org/10.1007/978-90-481-2936-2_10 。Pian, RC (2000)。声调和声调：将音乐元素应用于中文词语。《汉语语言学杂志》，28 (2)，181 – 200。Ross, D., Choi, J., & Purves, D. (2007)。语音中的音乐间隔。《美国国家科学院院刊》，104 (23)，9852 – 9857。https://doi.org/10.1073/pnas。0703140104 。Schellenberg, M. (2012)。在声调语言中，语言决定音乐吗？民族音乐学，56（2），266 – 278。 Tien，A。（2015）。中国音乐的语义学：分析选定的中国音乐概念。John Benjamins。 Van Gulik，RH（2011）。中国琵琶传说（第 3 版）。兰花出版社。 Wang，WS-Y。（1973）。汉语。科学美国人，228（2），50 – 63。 Wee，L.-H。（2007）。揭示普通话声调与音乐旋律的关系。汉语语言学杂志，35（1），128 – 144。
AIDoppelgänger困境：音乐行业的克隆声音
随着生成人工智能的兴起（AI）的兴起，已经涌入了“语音克隆” - 深度学习算法，这些算法会创造出与现实模仿人类声音的综合语音。名人，在特殊的音乐艺术家中，已经在Tiktok和Spotify等社交媒体平台上的AI语音克隆扩散。尽管音乐利用AI语音克隆积累了很多知名度，但这项技术可能对音乐家有害和高度侵略，他们的生计通常取决于他们独特的声音。虽然法律学者试图阐明可以保护一个人声音的各种权利，但个人在很大程度上受到了最小的保护，以防止AI语音克隆，几乎没有任何补救选择。一些法律学者提出了各种侵权行动，可以在此文本中采用。但是，诸如宣传权，诽谤和虚假光线之类的侵权行为最终落后。本说明认为，需要采用拼凑的方法来调节和应对AI语音克隆的危害，包括在州和联邦一级的行动，以及通过流媒体平台和音乐家本身在私营部门中的自我调节。这种方法包括所有受AI语音克隆影响的参与者的意见，应平衡促进创造力和持续发展AI的发展，同时也保护个人对他人的语音和相似性的利益。
音乐教育中音乐情感识别和人工智能的融合
摘要：本文讨论了音乐情感识别技术和人工智能（AI）在音乐教育中的融合和应用。随着人工智能技术的快速发展，其应用越来越广泛地用于教育领域，尤其是在音乐教育领域。AI不仅提高了教学效率，而且还为学生提供了更加个性化和高效的学习经验。作为AI的重要分支，音乐情感识别技术可以准确地识别和解释音乐作品中的旋律，节奏和和谐元素所表达的情感和艺术概念，这对于学生在音乐欣赏和学习过程中深入了解音乐工程的含义和本质具有重要意义。本文分析了音乐情感识别和音乐教育中AI整合的当前状况，优势和挑战，并提出了相应的策略和建议，旨在在音乐教育领域提供理论参考和实践指导。
计算机科学与音乐（主修音乐技术），理学学士
计算机科学与音乐专业结合音乐技术，专注于将声音和音乐技术创造性地应用于广泛的艺术、社会和工业用途。始终强调富有想象力的探索、跨学科协作和现实世界的体验。它旨在为学生打下坚实的音乐和数字音频技术计算基础。该课程适合在进入东北大学之前具有深厚音乐背景的学生。