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Electro交响音乐会二人组与AI -Jean -Claude Heudin
2024：地面控制（巴黎），表质（巴黎），Geneo（巴黎），Maddykeynote（Paris），Planetarium Plus（Capelle-La-Grande），Iagan（在线），精神和艺术（在线），在线（在线），亚利桑那州立大学。（凤凰），圣地亚哥模块化（圣地亚哥），conf。int。生成艺术（联合国教科文组织威尼斯）。2023：numerev（Montpellier），Yico Tseng（北京）的Tayouzi，前Machina展览（Marseille），新图像节（巴黎），国际。研讨会电子艺术（在线），CNMLAB（巴黎），法国广播节（蒙彼利埃），Le Triton（巴黎），模块化世界（在线）。2022：模块化世界（在线），大学。巴黎 - 迪德洛特（巴黎），ECE（巴黎），阿菲亚（巴黎），在乌克兰（专辑），节日艺术中的支持自由支持。2021：亚利桑那州立大学。（在线），模块化世界（在线），Le Rendez-Vous des futurs（Paris），La Curvache（Saint-Malo），Cube 20年（ISSY-LES-MOULINEAUX），UNIV。Inter-ege（凡尔赛），矿业Télécom（巴黎），中央Supélec（Saclay），Ars Electronica（在线），IA展览，您是吗？（Issy-les-Moulineaux）。2020年：艺术与博物馆博物馆（巴黎），CCA媒体图书馆（Concarneau），盖特莱利克（GaitéLyrique）（巴黎），Talk Innovation（在线），模块化世界（在线）。2019：模块化（巴黎），大学。Mohamed VI（Marrakech）。
Daniel Levitin音乐作为医学Daniel Levitin音乐作为医学
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午餐时间音乐会：2025年1月30日，星期四，下午1点
一个小时内的永恒是一场音乐会仪式，结合了西方艺术歌曲和印度裔美国作曲家Reena Esmail的新梵文歌曲。Esmail的歌曲是Bhagavad Gita部分的设置，Bhagavad Gita是印度教和Vedantic思想的中心经文。这些歌曲将散布在西部谎言佳能的歌曲中，所有歌曲都通过即兴创作，在欧洲和印度古典文化和声音世界之间建立不间断的对话，并探索东方和西方哲学传统融合和不同的方式，通常会以意外的方式融合和不同。凯瓦尔·沙阿（Keval Shah）谈到该项目时说：“这个项目的核心是我渴望找到一种将文化生活的各个部分融合在一起并将它们融合到一个单一的艺术世界中的方式。来自印度背景，沉浸在古吉拉特语和印度教文化中，但是在西方古典的成语中工作，我经常感到自己是人类和我在舞台上的人之间的自我分离，我一直很想探索我如何将整个自我带入西方歌曲的自我。同时，我一直在思考如何将歌曲的光荣艺术带入新的和更广泛的观众，这是我诚挚的希望，这个项目可以证明将多样化的曲目和不同的观众融合到一个单一的空间中，从而允许跨文化和观点进行交流和照明。我非常感谢杰西·丹迪（Jess Dandy）向我问我是否曾经在舞台上探索我的印度遗产，从而给了这个项目。其简洁（十八个短章）掩盖了其宇宙比例。在该计划中，西方和东方的意识方式聚集在一起，突出了这些文化和哲学可以并排坐着的方式，以及无数的交集点，同时，它们之间的足够空间以使它们具有独特的品质。从这个问题中，我在我自己和艺术中调和的旅程是我文化DNA的看似截然不同的线程，并且在这个项目中首次达到了高潮。”杰西·丹迪（Jess Dandy）谈到该项目时说：“我喜欢成为创意环境的一部分，在这些环境中，艺术家能够与自己的各个方面深入交谈，将表面上不匹配的线程编织成细微差别和开放式潜力的生成性挂毯。在织物边缘的磨损没有被整理，而是指出了进一步发展的机会。我感到特权的凯瓦尔（Keval）信任我见证并陪伴他，他作为西方古典音乐家的印度遗产和职业生涯的美好旅程 - 我们立刻发现了这一聚会点，这是我们立即发现的问题，成长的可能性和机会。我第一次在十年前的克劳奇（Crouch）的路边图书馆中遇到了博伽梵歌（Bhagavad Gita）。注意一个人的生命目的，一种固定的宇宙的本质，生与死/生命周期的必然性 - 吉塔（Gita）以亲密和对长期友谊的亲密和热爱提供了宇宙的广阔秘密。西方艺术歌曲通过Bhagavad Gita的棱镜传播。的确，冥想的标题 - 一个小时内的永恒 - 是印度经文的精髓，
一个生物反馈系统让你在跳舞时创作自己的音乐
音乐世界和舞蹈世界本身就是一个研究领域。同时，在计算机科学领域，人们对脑机接口 (BCI) 的兴趣近年来显著增加，因为它代表着实现更内在的人机关系的可能性。生物反馈系统 [1] 也正在获得发展势头，其特点是佩戴 BCI 的用户和计算机之间的连续循环。在本文中，我们提出了一种生物反馈系统的演示，该系统将一名舞者、一个专门开发的音乐作曲软件和两名音乐家置于编舞/作曲关系中。舞者佩戴 NeuroSky MindSet 设备 [2]，该设备可检测一些神经参数，特别是她的注意力值 [3]。根据这些值，软件会生成音乐复音，并在电子乐谱上呈现给演奏它的音乐家。反过来，这样产生的音乐会影响舞者的心理状态，舞者会根据所听到的内容调整舞蹈，从而生成新的复音音乐小节。
用于音乐复音生成系统的脑机接口、视觉追踪器和人工智能
系统架构如图2所示。左侧的音高剖面生成器模块基于一种算法，该算法将Leap Motion 设备检测到的作曲家手指坐标转换为音符音高。结果是音高剖面，即一系列没有关于其持续时间的音符。右侧模块的特点是前馈网络分类器，它采用深度网络算法，分析作曲家佩戴的Emotiv 耳机的五个电极发出的脑电图信号，并将其心理状态分类为“专注”或“放松”。这里的心理状态是从脑电图信号获得的一系列功率谱值。该算法先前已通过特定作曲家的心理状态数据集进行训练。复音结构生成器：1）接收音高轮廓，2）将其乘以四以获得复音草案，3）根据作曲家的心理状态，为四个音高轮廓的音符赋予持续时间，并通过乱序方法进行区分。
音乐（音乐） div>
mus 0016。媒体内容和公共事件技术单位：3咨询：MUS 10和MUS 40A的成绩为“ C”或更好的时间：72（54讲座，18个实验室）取向媒体内容创建和公共活动技术支持领域中专业活动领域的方向。公共和私营部门实体以及独立的，企业家专业实践的领域。在包括基本和基本音频理论，批判性听力技能的发展以及以声学和电能形式的音频感知的概念中培训。信号流，媒体生产设施的讨论和练习在不同的声学环境中进行了配置，声音增强系统的设置和工作。生产设备选择和配置的入门培训。（CSU）
Tai Chi与音乐疗法的影响对轻度认知障碍的老年人认知功能
疾病和认知能力下降需要量身定制的干预措施，以提高生活质量并保持认知功能（2）。中国正朝着一个深层的衰老社会发展，有65岁及以上的中国占中国大陆人口总数的12.6％（3）。现在有65岁及以上的人口，占其注册人口总人口的21.8％（3）。这个人物是进入超深衰老社会的第一个城市。超深老化对医疗构成了严重的挑战，而阿尔茨海默氏病是最典型，最高风险的痴呆症。痴呆症是一种缓慢且连续的疾病，其特征是认知功能受损，可降低一个人执行其任务/日常活动，社交互动和工作的能力；它通常伴随着精神，行为和人格变化（4），并给患者，家庭和社会带来深远的人类和经济负担。尽管痴呆症是全球医学领域中最热门的话题之一，但药物开发的进展不足。疾病进展开始在一个人被诊断出患有痴呆症之前10 - 15年（5，6）。因此，研究人员一直在探索在个人进入痴呆阶段之前进行筛查和干预的可能性。轻度认知障碍（MCI）引起了临床医生和学者的注意。一项涵盖22个中国各省的48项相关国内研究的研究发现，中国老年人人口的MCI总患病率为14.71％（7）。MCI是指正常衰老和痴呆症之间的过渡性认知下降，其临床表现是主观的记忆/认知抱怨，伴随着客观的证据，保留了日常生活能力，并且没有达到痴呆水平。因此，许多研究试图通过早期预防和治疗来识别MCI的有效治疗方法，以减少阿尔茨海默氏病的发生率（8）。关于MCI的治疗和干预，第一类是药物，包括针对记忆下降，脑萎缩，流动性降低和危险因素的药物。对51项药物试验的研究（包括痴呆药，16种抗高血压药，4种糖尿病药物，2种非甾体类抗抗炎药或阿司匹林或阿司匹林，17种激素和7种脂质降低药物）临床表明，评估药物在Cognitive scorcors score score score score conscore conscore conscore conkore score score score conscore conscore conkore score score cose既没有降低，又表现出了7种脂肪剂。不一致的事件不一致（9）。第二个是非药物疗法，主要由两个领域组成：认知和运动干预措施。运动，尤其是有氧运动，是MCI非药理干预的流行领域。运动，尤其是有氧运动，是MCI非药理学干预的流行领域。2018年，美国神经病学会明确包括每周两次运动参加MCI患者的建议治疗计划（10）。 有氧运动也可能对衰老大脑的生理学有阳性的影响（13 - 15）。2018年，美国神经病学会明确包括每周两次运动参加MCI患者的建议治疗计划（10）。有氧运动也可能对衰老大脑的生理学有阳性的影响（13 - 15）。有氧运动通过改善MCI患者的全球认知，逻辑记忆，抑制作用，记忆力，注意力和处理速度来使认知功能受益（11，12）。可能的机制是有氧运动减少白介素-6和肿瘤坏死因子-α表达并增加了脑源性
数字音乐研究网络一日研讨会2024
tittle：音乐信号的模型：表示，学习与生成摘要：低级音频表示和高级表示学习是音乐分析和综合的核心。因此，演讲将介入索尼CSL在音频表示方面的一些以前的作品，涵盖了不同的概念和用例。学习一阶和二阶基础函数以获得所需的不变，并研究了为生成，高级表示的自我监督学习和音频编解码器的低级音频表示。最后，将讨论音乐音频综合，从gan到潜在的扩散，再到连续自回旋模型的最新进步。bio：斯特凡·拉特纳（Stefan Lattner）担任索尼CSL巴黎音乐团队的研究员领导者，他专注于音乐制作，音乐信息检索和代表性学习的生成AI。在奥地利的维也纳人工智能研究所和计算感知研究所林兹（Linz）的研究所研究之后，他于2019年在奥地利林茨的约翰内斯开普勒大学（JKU）获得博士学位。他的研究以音乐结构的建模为中心，包括转换学习和计算相对音调感知。他目前的兴趣包括音乐创作，现场演出和音乐中信息理论的人力计算机互动。他专门研究潜在的扩散，自我监督的学习，生成序列模型，计算短期记忆和人类感知模型。