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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。
人工智能音乐生成器输出中的版权侵权
音乐行业对颠覆性技术并不陌生。该行业似乎从非法文件共享造成的毁灭性衰退中复苏，而这似乎恰逢可能更具颠覆性的技术现象：人工智能（“AI”）。关于人工智能生成音乐的影响，人们已经讨论了很多，从所有权问题到公开权问题。然而，令人惊讶的是，关于人工智能系统输出侵权的讨论却很少。通过从最低限度用例法的角度研究人工智能音乐生成器的功能，本文将解释人工智能音乐生成器的输出如何可能侵犯授予音乐作品和录音版权所有者的独家复制权。展望未来，法院和政策制定者绝不能忽视人工智能破坏我们对人类创作的激励的能力，并制定规则，促进技术公司和版权所有者互惠互利的人工智能音乐生态系统。
整合人工智能
该领域的发展速度如此之快，以至于 ChatGPT 背后的模型 GPT-3.5 已经被继任者 GPT-4 取代，现在它只是更广泛的 AI 工具生态系统中的一种工具，其中许多工具借鉴了 OpenAI 的基础模型或 Anthropic 等竞争对手的模型。如今，学生可以使用许多其他 AI 工具，这些工具使他们能够毫不费力地将单个句子转换成照片般逼真的图像（Midjourney）、视频（Synthesia）、软件代码（GitHub CoPilot）或音乐作品（MusicLM），堪比经验丰富的艺术家和从业者的作品。此外，越来越多的 GPT4 和其他工具插件正在涌现，使他们能够在线访问实时信息。其他工具（例如 Code Interpreter）进一步增强了这些工具的功能，使它们能够执行以前版本无法执行的任务，例如分析和可视化数据、从图像中提取文本以及编辑视频。
![arxiv：2406.08384v2 [cs.sd] 2024年10月30日](/simg/6\6cf5e8c52ebb98fba9dc4c5022229d24de70f89a.webp)
arxiv：2406.08384v2 [cs.sd] 2024年10月30日
深层生成模型的最新进展为音乐制作提供了新的机会，但也带来了挑战，例如高计算需求和有限的音频质量。此外，当前系统通常仅依赖文本输入，通常专注于制作完整的音乐作品，这与音乐制作中现有的工作流程不相容。为了解决这些问题，我们介绍了Diff-A-Riff，这是一种潜在的扩散模型，该模型旨在生成适合任何音乐背景的高质量乐器伴奏。这种模型通过音频参考，文本提示或两者兼而有之，并产生48kHz伪stereo音频，同时大大减少了推理时间和内存使用情况。我们通过客观指标和主观听力测试来展示该模型的功能，并在随附的网站上提供了广泛的检查。1
4 国际版权问题 - 以及人工智能
Shira Perlmutter：谢谢，Chris。欢迎参加版权局关于国际版权问题和人工智能的网络研讨会。今天的网络研讨会是版权局正在进行的一项计划的一部分，该计划旨在研究人工智能技术引发的版权法和政策问题。我们已经举办了一系列公共活动来探讨这些问题。我们在 4 月和 5 月举行了四次聆听会，听取了各界利益相关者关于他们在文学作品、视觉艺术、视听作品、音乐作品和录音方面使用人工智能的经验。上个月，我们举办了一场网络研讨会，向公众介绍了我们 3 月 16 日的注册指南。当时，我们提供了许多示例，帮助申请人了解如何注册包含生成式人工智能制作的材料的作品。如果您感兴趣但错过了任何这些活动，您可以在版权局网站上找到录音以及我们的注册指南。
音乐和弦反演形状识别使用LSTM-RNN
随着时间的推移，音乐制作的艺术随着技术的进步而变化缓慢。多种自动解决方案为从实践到生产和舞台表现的不同方式提供了帮助和音乐家的帮助。在音乐作品的背景下，背景音乐（BGM）作为主旋律非常重要。BGM的基础之一是一个和弦，由两个或多个音符同时播放。每个和弦可以通过多种方式播放，从而增加旋律品种。这些方式中的每一种都被称为倒置，其识别对于分析组成和转录它们非常重要。对于自动化的BGM或铅旋律产生也非常重要，其中和弦的反转形式或形状在组成的感觉中起关键作用。和弦形状识别的挑战进一步增加了长度剪辑的剪辑，这对于实时处理至关重要。在本文中提出了一个系统，该系统将和弦形状与持续时间短的剪辑区分开。实验，使用LSF-Deltas Deltag特征和基于LSTM-RNN的分类获得了99.47％的最高精度。
人工智能可以成为艺术家吗？
它们有相同的价值吗？如果答案是否定的，这直接表明作品本身和创作过程影响了作品的艺术价值。由于没有任何东西可以凭空产生，因此必须记住，大多数创意都源于历史文化背景或某种经验。如果我们自己有一个创意，我们常常将其归因于我们的巧妙发明或灵感，从而拒绝对创意产生过程进行科学解释。显然，新想法并不完全是新的。我们可以说，我们的创造能力随着经验和知识的增长而增长。越深入，发现新创意背后的原始关系的可能性就越大。与物理定律和定理类似，音乐作品可以由一组有限的基本元素定义，这表明创造力是一种基于记忆记录、寻找类比、学习和推理解决问题的原始方式。在这种情况下，如果同时提供组件和创建程序，计算机可以复制该过程。应该记住，我们已经逐步改进了人工智能技术，使我们能够越来越完美地复制此类活动。但是，值得考虑的是人工智能 (AI) 如何模拟创造力过程、它使用哪些组件以及它如何描述过程本身。
使用8通道音频进行数据分析和
DNA序列包含大量的生物学数据，计算机算法在处理这些数据进行人体检查中起着重要作用。在这里，我们描述了一个更新的计算机生成的听觉显示工具，该工具被用作独立音频或与视觉显示的补充DNA序列检查。听觉显示使用音符来表示与基因表达或DNA复制过程有关的数据。鉴于在听觉显示中使用音符会增加这些可能被视为算法音乐的可能性。进一步追求这个概念，在科学实验室之外的音乐工作室环境中使用了听觉显示。音乐家受到挑战，要与音频播放同步，并点缀听觉显示的旋律和谐波内容。记录了带有听觉显示的新音乐作品，并在外展事件中进行了现场记录和进行，以促进对基因表达和DNA复制过程的更广泛理解，以及基因序列信息如何影响人类健康状况。