XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System音乐作品
人工智能与人类构图之间的感知差异
人工智能 (AI) 在音乐领域能做什么和不能做什么是音乐研究人员和人工智能专家都感兴趣的重要话题之一。本研究在人工智能技术在音乐创作中日益重要的作用及其对创作过程的影响的背景下提供了重要的分析。它通过将人工智能定位为作曲家创造力的补充工具并增强对文化适应过程的理解，为文献做出了贡献。该研究旨在确定人工智能和作曲家作品之间的感知差异，研究这些差异的音乐和文化基础，并揭示影响听众体验的因素。在研究设计中，采用了混合方法，结合了定性和定量研究方法。在定量阶段，采用双盲实验设计，以确保参与者公正地评价作曲家和人工智能作品。在定性阶段，收集参与者的意见。参与者是 10 名年龄在 19 至 25 岁之间的人，具有不同的文化和教育背景；6 人接受过正规音乐教育，4 人是普通听众。数据收集工具包括结构化访谈表和音乐作品感知因素评估量表。在研究过程中，每位参与者在 20 分钟的标准化聆听环节中评估了两部人工智能和两部作曲家作品。所有聆听环节均使用专业音频设备进行。分析显示，作曲家作品在所有类别中的得分明显高于人工智能作品（p <.05）。观察到了显著的差异，特别是在情感深度（X 作曲家 = 4.6，X AI = 3.1）和记忆性（X 作曲家 = 4.4，X AI = 3.2）类别中。研究得出结论，作曲家作品在情感深度、结构连贯性和文化共鸣方面比人工智能作品更有效。此外，文化背景和音乐教育成为影响感知差异的重要因素。未来的研究应扩大参与者范围并结合神经认知数据，以促进对感知机制的更深入了解。此外，音乐人工智能系统的发展应包括融合基于Transformer和RNN的高级学习模型、实现传统音乐理论原理、增强情感表达能力、提高文化适应能力、完善实时交互机制等。
编号 409 – 2024 年 7 月 11 日
认知 2024 年 8 月 品味音乐：来自听觉和味觉刺激的情感状态的模态一般表征 Park C, Kim J 全北国立大学，韩国全寿市，567 Baekje-daero, Deokjin-gu, Jeonju-si, Jeollabuk-do 54896，大韩民国。 jongwankim80@jbnu.ac.kr 先前的研究已经广泛研究了各种感官模态中情感的模态一般表征，特别侧重于听觉和视觉刺激。然而，很少有研究探索味觉和其他感官模态之间情感的模态一般表征。本研究旨在调查是否可以在模态内部和跨模态预测由味道和音乐作品引起的情感反应。对于每种模态，根据四种基本味觉条件（甜、苦、酸和咸）选择八种刺激。参与者使用味觉和情绪量表对每种刺激的反应进行评分。进行了包括多维尺度分析和分类分析在内的多变量分析。研究结果表明，甜味类别中的听觉和味觉刺激与正效价相关，而其他味觉类别中的听觉和味觉刺激与负效价相关。此外，酸味类别中的听觉和味觉刺激与高唤醒相关，而苦味类别中的刺激与低唤醒相关。这项研究揭示了味觉和听觉刺激在日常体验中到核心情感空间的潜在映射。此外，它表明味觉和音乐引起的情绪可以跨模态预测，支持情感的模态一般表征。先前的研究已经证明了对各种感觉模态的情感的一般表示，集中在特定的听觉和视觉刺激上。 Tuttavia, poche Ricerche hanno esplorato la modalità generale di rappresentazione affettiva tra le modalità gustative and altre modalità senseali. Questo studio mirava 致力于将情感融入到音乐中，并在内部和形式上进行预演。根据 ciascuna modalità，sono stati scelti otto stimoli in base a quattro condizioni foldamentali di gusto (dolce、amaro、acido e salato)。我参与了 hanno valutato le loro risposte a ciascuno stimolo utilizzando sia la scala del gusto che quella delle emozioni。声态多变量分析，包括多维缩放
人工智能与音乐：历史与未来洞察
Sourav Verma DOI：https://doi.org/10.22271/allresearch.2021.v7.i2e.8286 摘要 已经开发了几种使用人工智能制作音乐的音乐软件程序。与它在其他领域的应用一样，在这种情况下，人工智能也模拟了心理任务。一个突出的特点是人工智能算法能够根据获得的信息进行学习，例如计算机伴奏技术，它能够聆听和跟随人类表演者，从而能够同步表演。人工智能还推动了所谓的交互式作曲技术，其中计算机根据现场音乐家的演奏创作音乐。音乐还有其他几种人工智能应用，不仅涵盖音乐创作、制作和表演，还涵盖音乐的营销和消费方式。除了使用人工智能制作音乐的程序外，还开发了几种音乐播放器程序，使用语音识别和自然语言处理技术进行音乐语音控制。关键词：谷歌洋红色。 Melodrive spotify brain FM 简介 人工智能 人工智能（AI）是计算机程序或机器以类似于人类的方式思考和学习的能力。它能够在一定程度上模拟人类智能，可以执行不同的任务和解决问题。 “人工智能”一词最早出现在1956年美国达特茅斯会议期间，但由于数据量的增加、算法的先进以及计算能力和存储的改进，人工智能技术和应用如今已变得更加流行和强大。 众所周知，人工智能研究已经影响了许多主要行业，而音乐产业当然是其中之一。 人工智能在音乐领域的简史 1# 1951年，英国数学家阿兰·图灵首次创作了计算机生成的音乐。艾伦·图灵是一位计算机科学家、哲学家和密码学家，在破解纳粹的恩尼格玛密码中发挥了关键作用。这段录音是 69 年前由英国广播公司 (BBC) 的一个室外广播部门在英国曼彻斯特的计算机实验室录制的。这台用来生成旋律的机器占据了实验室一楼的大部分空间，是由 A. 图灵亲自建造的。它创作了几首旋律，包括“上帝保佑国王”和“咩，咩黑羊”。虽然图灵在计算机中编写了第一个音符，但他对将它们串成曲调不感兴趣，所以这项工作由一位名叫克里斯托弗·斯特雷奇的学校老师完成。2# 1957 年，伊利诺伊大学香槟分校的作曲家 Lejaren Hiller 和数学家 Leonard Isaacson 编写了 ILLIAC I (伊利诺伊自动计算机)，这是第一台完全由美国教育机构建造和拥有的计算机，生成作曲素材，创作出完全由人工智能编写的音乐作品——《伊利亚克弦乐四重奏组曲》。3#1960年，俄罗斯研究员R.Kh.扎里波夫发表了全球第一篇利用URAL-1计算机进行算法作曲的论文——《音乐作曲过程的算法描述》。