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World File Search System音乐作品
节奏：可穿戴鞋设备-IJRPR
Rhythmdrop是一个创新的平台，可以合并技术和创造力，以重新定义我们如何体验音乐。通过整合可穿戴技术和物联网（IoT），它将物理运动转变为动态的音乐作品。连接到鞋子的可穿戴设备捕获了用户的动作，使他们可以进行互动和沉浸式的音乐之旅，其动作直接影响了声音的发电。节奏的核心是基于运动是人类表达的基本方面的观念。使用加速度计和陀螺仪等传感器记录运动数据，使用户能够通过日常活动创建音乐。无论是跳舞，锻炼还是步行，每个运动都会有助于独特的音景，使音乐创作易于访问和愉悦。节奏通过鼓励体育锻炼和艺术自我表达来增强用户参与度。通过实时数据处理和低延迟通信，系统可确保音乐输出能够响应且适应用户的动作，从而促进运动和声音之间的无缝连接。这种技术的整合创造了一种个性化且不断发展的音乐体验，可适应个人创造力。超出其艺术潜力，节奏
人工智能创作作品的作者和所有权问题 -
人工智能独立于人类的创造性投入而运作，所创作的作品如果仅由人类创作，则有资格获得版权。这是因为人工智能创作的作品与人类创作的作品基本难以区分。人工智能创作的此类作品有很多，包括小说和新闻文章等文学作品、绘画和肖像等艺术作品以及音乐作品等。3 这些人工智能创作的类人作品的例子提出了版权法下的重要问题。人工智能创作的作品可以被视为原创吗？人工智能可以被视为作品的作者吗？根据版权法，通常，作品的作者也被视为作品的第一所有者。4 如果人工智能被视为作品的作者，那么人工智能可以被视为作品的所有者吗？或者，如果人工智能不被视为作品的作者或所有者，谁应该是作品的作者和所有者？应该是人工智能的用户、程序员还是数据供应商？本文从不同类型的人工智能的角度对该问题进行了详细分析，为现有的争论做出了贡献。本文对印度版权法下可能的解决方案提出了建议，同时批判性地分析了 1957 年《版权法》第 2(d)(vi) 条。它还从版权法依据的角度分析了人工智能程序员和用户的版权所有权问题。
科学与教育领域的人工智能技术”生成式...
数千年来，音乐一直是人类文明不可分割的一部分。尽管如此，准确地描述和模拟音乐的难以捉摸的本质仍然是一项具有挑战性的任务，几十年来一直激发着计算机科学家的好奇心 [n4]。虽然音乐理论为分析音乐作品提供了基础，但近年来生成模型的显著进步为研究开辟了新的途径。本文指出需要对流行音乐和古典/学术音乐的生成模型进行分类，因为前者的目标是加快作曲过程并使其更加方便，而后者的目标是创作出最好的音乐 [n1]。论文讨论了生成音乐建模的各种方法、它们的优点和局限性、数据集选择、训练和评估策略对生成音乐质量的影响，以及该技术在各个领域的潜在应用。目前已经注意到，在选择建筑时，人们必须在保持既定风格的稳定精度与音乐材料的原创性和新鲜度之间做出选择 [n3]。在创作较大形式的作品时还未能取得令人信服的效果。结论是，目前最好的结果虽然远非完美，但却是由人工智能与人类作曲家的共同努力实现的。
噪声识别中的音乐：人工耳蜗植入者和正常听力对照者的听力努力的脑电图研究
尽管有大量研究调查聆听努力程度以及有关人工耳蜗 (CI) 用户音乐感知的研究，但是从未有人研究过背景噪音对音乐处理的影响。鉴于聆听努力程度评估的典型噪声中语音识别任务，本研究的目的是调查在不同背景噪音水平的音乐作品上进行情绪分类任务时的聆听努力程度。除了参与者的评分和表现之外，还使用已知与这种现象有关的 EEG 特征来调查聆听努力程度，即顶叶区域和左侧下额叶 (IFG)（包括布罗卡区）的 alpha 活动。结果表明，CI 用户在识别刺激的情绪内容方面的表现差于听力正常 (NH) 对照组。此外，当考虑对应于听信噪比 (SNR) 5 和 SNR10 条件的 alpha 活动时，减去听安静条件下的活动（理想情况下，去除音乐的情感内容并隔离由于 SNR 而导致的难度级别），CI 用户报告的顶叶 alpha 和右半球左 IFG 同源体（F8 EEG 通道）的活动水平高于 NH。最后，提出了 F8 对与 SNR 相关的音乐聆听努力具有特殊敏感性的新建议。
生成式人工智能：
1.**生成对抗网络 (GAN)**：由两个相互竞争的神经网络组成——一个生成器和一个鉴别器。生成器试图生成令人信服的数据实例，而鉴别器则评估它们的真实性。随着时间的推移，这种对抗过程有助于生成器创建高度逼真的输出。2.**变分自动编码器 (VAE)**：它们将神经网络与概率方法相结合，以对数据进行编码和解码。VAE 特别适用于生成作为输入数据变体的新数据点。3.**Transformer 模型**：在自然语言处理领域尤为突出。像 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）这样的模型可以根据输入提示生成连贯且符合上下文的文本。**生成式 AI 的应用：** 1.**文本生成**：生成文章、诗歌、问题答案甚至计算机代码。2.**图像创建和编辑**：制作逼真的图像或转换现有图像（例如，将草图变成详细的图片）。3.**音乐创作**：创作各种风格的新音乐作品。4.**合成数据生成**：在真实数据稀缺或获取成本高昂时，生成有用的数据集以训练机器学习模型。5.**创意产业**：协助艺术家、作家和设计师集思广益并开发新概念。生成式人工智能不断发展，不断突破机器创造的界限，并对娱乐、医学和研究等各个领域产生广泛影响。
心流的余辉：音乐家心流的神经关联
摘要 心流是一种最佳或高峰体验状态，通常与专业和创造性表现有关。音乐家在演奏时经常体验到心流，然而，由于神经数据中存在大量伪影，这种难以捉摸的状态背后的神经机制仍未得到充分探索。在这里，我们通过关注心流体验后立即进入的静息状态来绕过这些问题。音乐家演奏了预期会可靠地引发心流状态的乐曲，并作为对照，演奏了不会引发心流的音乐作品。在心流状态之后，我们观察到上部 alpha（10-12 Hz）和 beta（15-30 Hz）波段的频谱功率更高，主要是在大脑前额叶区域。使用相位斜率指数进行的连接分析显示，右额叶簇影响了 θ（5 Hz）波段左颞叶和顶叶区域的活动，在报告高倾向性心流的音乐家中尤其明显。前顶叶控制网络内的 θ 波段连接促进了认知控制和目标导向注意力，这对于实现心流状态可能至关重要。这些结果揭示了与音乐家的即时心流后状态相关的大规模振荡相关性。重要的是，该框架有望在实验室环境中探索心流相关状态的神经基础，同时保持生态和内容有效性。
Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
大学入学考试 - 外语 英语
1. Tokimonsta ■ 是 Tom Mosley 的昵称。 ■ 在医生的手术中帮忙。 ■ 听不懂声音。 ■ 在她的职业生涯中迎来了转折点。 2. 她什么时候开始重新创作音乐的？ ■ 在 2019 年的格莱美颁奖典礼上。 ■ 手术后不久。 ■ 就在格莱美颁奖典礼之前。 ■ 手术后立即。 3. Tokimonsta 这个名字从何而来？ ■ 这是她 16 岁时挑选的聊天名字。 ■ 在韩语中是“脑部手术”的意思。 ■ 这是她 16 岁时家人给她起的名字。 ■ 这是韩国老虎怪兽的名字。 4. 她后悔有这个名字吗？ ■ 是的，因为她在太年轻的时候就选了这个名字。 ■ 不，因为她创作的音乐总是很安静。 ■ 不，因为它代表了她创作的音乐。 ■ 是的，因为这是一个极具攻击性的名字。 5. Tokimonsta 是如何学习制作电子音乐的？ ■ 她从高中时下载的一个软件程序中学到所有东西。 ■ 她在上大学前通过视频教程学会了制作软件。 ■ 她通过阅读手册学会了如何使用制作软件。 ■ 她通过一个朋友学到了软件的基础知识和视频教程。 6. 她如何创作电子音乐？ ■ 她只使用钢琴。 ■ 她只使用电脑。 ■ 她主要使用电脑。 ■ 她从不使用合成器。 7. 为什么 Tokimonsta 使用现场录音？ ■ 因为这些声音赋予了她的音乐独特的个性。 ■ 因为这些声音类似于她创作的电子音乐。 ■ 因为它们使她的音乐听起来更新鲜、更自然。 ■ 因为这些录音中的声音很容易重现。 8. 以下哪项最能概括 Tokimonsta 康复后对音乐的看法？ ■ 她的听力提高了。 ■ 她更加重视音乐。 ■ 与音乐有关的一切都变了。 ■ 她发现她的音乐作品更受赞赏。
单元 7 人工智能基础知识
计算机是否具有人工智能？艾伦·图灵提出了一个测试来回答这个问题。满足图灵对人工智能定义的计算机应该能够做人类应该做的事情，例如写文章、识别名人照片、进行对话、创作音乐、解决推理测试等。要通过图灵测试，人工智能应该具备自然语言处理、知识表示、推理和机器学习等能力。自然语言处理 (NLP) 领域涉及理解计算机如何理解和复制英语等人类语言。不同的 NLP 模型执行各种任务，例如情绪分析，即句子的语调、机器翻译（如 Google Translator）和语音识别（如 Alexa、Siri）。生成式预训练 Transformer 或 GPT 是一种自然语言处理模型。一种名为 GPT-3 的人工智能，经过数百万篇在线文章和帖子的训练，可以根据提示生成类似人类的文本段落。人工智能是一项强大的技术，正在迅速发展。人工智能能够执行许多任务。人工智能可以在语言之间进行翻译。它可以击败最优秀的国际象棋选手。它可以识别图像和视频中的物体。它已进入股票交易、自动驾驶汽车和许多此类应用领域。神经网络和机器学习可以创造性地生成文本、音乐作品，甚至可以以著名画家的风格绘画。人工智能的一些主要应用领域包括：气候科学、金融、网络安全和自然语言处理。人工智能的最终目标是制造像人类一样思考的机器。这个想法被称为通用人工智能。与当前致力于解决特定任务的人工智能系统不同，具有通用人工智能的机器将能够学习和执行多项任务。随着人工智能的进步和发展，有关人工智能伦理的问题变得更加突出。
量子计算在音乐组成中的应用
量子计算和人工智能是科学和技术的两个重要主题，正在迅速发展并将其影响力扩展到包括音乐在内的众多领域。Quantum Computer Music融合了量子计算和深度学习的优势，预示着音乐创作与剪切技术的整合。由巴西作曲家米兰达（Miranda）与牛津大学合作，由巴西作曲家米兰达（Miranda）在Qutune Project在Qutune Project期间创建的交互式量子音乐作品“ Spinnings -Q1 Synth Trio”，它是量子计算机音乐的显着典范。这项研究采用了一种案例研究方法来彻底研究这项工作背后的技术创造过程，涵盖了量子计算，量子性能，量子，量子，量子门和量子电路等要素，逐渐揭示了量子算法算法背后的数学逻辑。这项研究的结果表明，作为音乐创作的新兴方法，量子算法的组成不仅通过量子计算的特征来生成独特的音乐，而且为音乐，艺术和技术的整合提供了新的可能性。通过应用量子位，量子门和量子电路，该研究表明了量子计算如何为音乐组成提供新的理论基础和实用方法。此外，该研究讨论了如何优化量子音乐中的互动创意体验，以及如何在更广泛的音乐家和听众中增强对量子音乐的理解和欣赏。随着量子计算技术的持续发展，量子音乐有望为全球音乐文化的繁荣贡献一个独特的维度。这项研究为这一领域的发展提供了新的观点和想法。