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Physio-Stacks：通过有形的模块化生理设备支持我们与自己和他人的沟通
我们的生理活动反映了我们的内在运作。然而，我们并不总是能完全了解它。生理设备使我们能够监控和创建自适应系统并支持内省。鉴于这些设备可以访问敏感数据，用户必须清楚地了解内部机制（外省），但底层过程难以理解和控制，导致失去主动性。在这项工作中，我们专注于将主动性带回用户，使用基于诚实沟通原则并由积极活动驱动的设计指南。为此，我们设想了一种有形的模块化方法来构建生理界面，设计师和研究人员可以将其用作原型工具包，教育工作者和学生可以将其用作教学工具。我们通过一组示例展示了这种方法的潜力，支持内省、对话、音乐创作和游戏。
与道德有关：负责任的人工智能和音乐行业，符合道德规范：负责的人工智能和音乐行业
当前的研究启动了关于音乐行业中人工智能（AI）的道德意义的讨论，分析了OECD AI原则框架内的九种道德陈述。该研究越来越强调这些准则的透明度，以人为中心的价值观，公平性和隐私性。虽然透明度认为对于促进对AI驱动的音乐系统的信任至关重要，但人类价值观的保存以及人类和AI生成的作品之间的区别是主要考虑因素。本文重点介绍了解决音乐行业中生成AI系统对环境影响的差距。结论要求进行持续的研究和对话来应对新兴挑战，强调多方利益相关者的协作，并告知公众讨论，以导致AI的变革性潜力，同时维护音乐创作中的道德价值观。
开发音乐体验模型以增强幼儿期的执行功能
使用音乐培训的幼儿认知技能的发展已成为近年来越来越多的研究的重点。这项研究使用了三相混合的方法实验设计，研究了音乐体验模型的组成部分，开发和效果，以增强4至5岁儿童在泰国非Thaburi 1号地区的童年时期的执行功能。第1阶段和第2阶段发现音乐体验模型的发展由5个组成部分组成。 （1）6个原则，（2）促进执行功能的4个方面的目标，包括工作记忆，抑制性控制，认知灵活性以及计划和组织，（3）在幼儿期课程中综合音乐内容和学习内容的内容，公元前。2560（2017），（4）GPAC音乐体验过程，如下：音乐目标设定（G），音乐动作计划（P），音乐中的动作（A），音乐创作（C）和（5）3个评估和评估阶段，这些阶段在高水平上令人满意。 第3阶段涉及使用音乐体验模型的教育实验，其中有30名年轻学生的样本。 通过对协方差分析的配对样品t检验和修复措施表明，性能改善存在显着差异（p <.05）。 这项研究的发现有益于音乐经验干预措施，包括有关干预持续时间，实验设计，音乐体验过程，音乐体验内容，执行功能测试，测量工具和音乐老师属性的重要问题。2560（2017），（4）GPAC音乐体验过程，如下：音乐目标设定（G），音乐动作计划（P），音乐中的动作（A），音乐创作（C）和（5）3个评估和评估阶段，这些阶段在高水平上令人满意。第3阶段涉及使用音乐体验模型的教育实验，其中有30名年轻学生的样本。通过对协方差分析的配对样品t检验和修复措施表明，性能改善存在显着差异（p <.05）。这项研究的发现有益于音乐经验干预措施，包括有关干预持续时间，实验设计，音乐体验过程，音乐体验内容，执行功能测试，测量工具和音乐老师属性的重要问题。
Aberdeenshire乐器音乐服务年度报告...
3讨论3.1乐器音乐服务（IMS）在阿伯丁郡的所有17个社区学校网络中运作，提供小组和个人课程。3.2混合工作，大型和整个班级的交付导致2023/24的学生数量显着增加，而与上一年相比，成果是自2018年以来的数字最高。预计下一个学年将进一步增加学生获得学费。IMS的持续重新设计和现代化需要将人员配备从37 fte降低到32 FTE，并需要对音乐中心交付的重塑。的员工旅行组织和数字技术已被利用用于更有效的预算交付。通过不断开发和探索新的工作方式，该服务能够维持高效，现代的服务，从而最大化数字技术，从而使学生体验广泛的学费方法论和音乐创作。
在交互式音乐系统中，将生物传感器作为体现的控制结构
摘要：我们提出了对生物传感器拨款作为互动音乐系统（IMSS）中控制结构的范围审查。通过跨学科方法推广的技术和艺术维度，从生物医学到音乐性能和互动设计领域，支持生物传感器驱动的IMSS的分类学。根据拟议的分类法对出版物的70个生物传感器驱动的IMS的日期为1965年至2019年的目录。根据目录数据，我们推断了代表性的历史趋势，特别是为了批判性地验证了我们的工作假设，即生物传感技术正在扩大IMS中的控制结构。观察到的数据表明，我们的假设与生物传感器驱动的IMS的历史演变一致。从我们的发现中，我们提出了对人类和机器的新颖控制手段的未来挑战，这些挑战最终应该改变参与互动音乐创作的代理商，以在扩展的表演环境中形成新的体力。关键字：生物传感器，拨款，交互式音乐系统，控制结构。
商业智能中的人工智能 - DiVA 门户
AI - 人工智能：机器的概念，它可以独立思考，根据输入做出决策。ML - 机器学习：人工智能学习和适应人类问题的一种方法，例如图像识别、语音分析和音乐创作。BI - 商业智能：是公司可以用来分析和预测市场变化的方法。BIS - 商业智能系统：处理商业智能的系统的定义。BD - 大数据：指公司开展业务、使用公司产品等时生成的数据的流行词。ETL - 提取、转换和加载：从源中提取数据、将其转换为符合数据标准，然后通过程序让管理人员可以访问数据的过程。DIC - 数据检查委员会：瑞典的机构，现称为完整性保护局，旨在保护瑞典个人数据。在瑞典以前称为 Datainspektionen，现在称为 Integritetsskyddsmyndigheten。DM – 数据挖掘：出于商业目的生成和分析数据 FRA – Försvarets radioanstalt：瑞典专注于信息安全的权威机构
人工智能对艺术项目发展的影响：机遇与局限
摘要 迄今为止，人工智能的使用已经在诗歌、绘画和音乐等艺术领域取得了一定的成果。人工智能的发展及其在创作过程中的应用开辟了新的视角，扩大了作者的能力并吸引了新的受众。本文的目的是分析人工智能艺术的基本、艺术和技术局限性。本文讨论了将人工智能吸引到艺术实践中的方法，对视觉艺术和音乐创作过程中使用人工智能的方法进行了比较分析，确定了艺术作品作者与人工智能的创作互动中的典型特征。通过分析人工智能在视觉艺术和音乐中的使用方式，确定了使用人工智能的基本原则。确定了神经生物学机制在人工智能工作过程中的重要性。作者得出结论，艺术仍然是人工智能仍然无法取代人类的领域，但人工智能有助于进一步形成修改和重新思考获得的数据以形成创新艺术项目的方法。关键词：人工智能、视觉艺术、音乐、模仿、生成艺术。
大脑中的音乐
音乐在人类文化中无处不在——作为情感和愉悦体验的源泉，它让我们在身体和情感上都深受感动——学习演奏音乐可以塑造大脑的结构和功能。大脑中的音乐处理——即对旋律、和声和节奏的感知——传统上被研究为一种听觉现象，使用被动聆听范式。然而，在听音乐时，我们会主动预测接下来可能发生的事情。这种行为方面使我们对涉及动作、情感和学习的大脑结构的音乐处理有了更全面的理解。在这里，我们回顾了音乐感知的认知神经科学文献。我们表明，音乐感知、动作、情感和学习都依赖于人类大脑的基本预测能力——由音乐预测编码模型所形成。这篇评论阐明了这种对个人音乐感知和专业知识的表述如何扩展到解释集体音乐创作的动态和潜在的大脑机制。这反过来对音乐即兴创作所体现的人类创造力具有重要意义。这些最新进展从神经科学的角度为我们理解音乐的意义提供了新的见解。
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
通过潜在扩散生成低音伴奏
自动生成与任意输入音轨适当匹配的音乐是一项具有挑战性的任务。我们提出了一种新颖的可控系统，用于生成单个词干以伴随任意长度的音乐混音。我们方法的核心是音频自动编码器，它可以有效地将音频波形样本压缩为可逆的潜在表示，以及一个条件潜在扩散模型，该模型将混音的潜在编码作为输入并生成相应词干的潜在编码。为了控制生成样本的音色，我们引入了一种技术，在扩散采样期间将潜在空间固定在用户提供的参考风格上。为了进一步提高音频质量，我们采用无分类器引导，以避免在生成无界潜在空间时在高引导强度下出现失真。我们在混音对和匹配低音词干的数据集上训练我们的模型。定量实验表明，给定输入混音，所提出的系统可以生成具有用户指定音色的低音线。我们的可控条件音频生成框架代表着在创建生成性人工智能工具以协助音乐家进行音乐创作方面迈出了重要一步。