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音乐家的生成AI：设计智能乐器的小数据原型
https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。 2009。 用于交互式机器学习的元启动。 在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。 匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。 http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。 2023。 符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。 ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。2009。用于交互式机器学习的元启动。在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。2023。符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。ACM计算。幸存。56，1（2023）。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。2023。音乐表达的机器学习：系统文献综述。在国际音乐表达界面国际会议上。13页。http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。2018。什么是体现的音乐认知？在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。2000。太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。2019。260–265。2023。2003。具有混合密度复发神经网络的交互式音乐预测系统。在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。 音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。 监护人（2023年10月）。 https：//www.theguardian。 com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。 连续器：与风格的音乐互动。 新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。 https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。监护人（2023年10月）。https：//www.theguardian。com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。连续器：与风格的音乐互动。新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10。1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。2023。管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。在国际音乐表达界面国际会议上。
上级阅读练习阅读以下文本并回答以下问题。
德国芒斯特大学的一项研究监测了两组20至30岁之间的大脑活动。 一组由20位播放音乐至少15年的音乐家组成。 另一组由13位非音乐家组成。 研究人员观看了他们的大脑反应，每个参与者都听了钢琴音乐的录音。 在听录音时，音乐家在处理听觉信号的大脑区域中表现出25％的活动。 尽管音乐来自钢琴，但无论弹奏钢琴，小提琴还是其他乐器，所有音乐家的响应水平都更高。德国芒斯特大学的一项研究监测了两组20至30岁之间的大脑活动。一组由20位播放音乐至少15年的音乐家组成。另一组由13位非音乐家组成。研究人员观看了他们的大脑反应，每个参与者都听了钢琴音乐的录音。在听录音时，音乐家在处理听觉信号的大脑区域中表现出25％的活动。尽管音乐来自钢琴，但无论弹奏钢琴，小提琴还是其他乐器，所有音乐家的响应水平都更高。
音乐即兴演奏时的脑对脑交流
摘要 在生态环境中理解和预测他人的行为是社会神经科学的一个重要研究目标。在这里，我们部署了一种移动脑体成像 (MoBI) 方法来分析现场爵士乐表演期间专业音乐家之间的脑间交流。具体来说，在一场分为三部分的 45 分钟的爵士乐表演中，我们进行了双谱分析以评估来自三位专业音乐家的头皮脑电图 (EEG) 信号的同步性，在此期间，每五分钟就会有一位新音乐家加入。我们估算了所有音乐家二元组、电极组合和五个频带的双谱。结果显示，当更多音乐家一起表演以及他们同步演奏乐句时，β 和伽马频带 (13-50 Hz) 中的双谱更高。在确定的同步表演事件前约三秒发现了正双谱幅度变化，表明准备性皮质活动可预测协同行为动作。此外，随着音乐家的表演越来越多，电极区域之间的同步脑电图活动也越来越多，其中颞叶、顶叶和枕叶区域之间的脑内同步最为频繁。音乐家大脑活动同步性的提高反映了音乐即兴演奏任务中共享的多感官处理和动作意图。
规划指南 - Wenger 公司
当房间太小的时候，第一次声音反射会很快回到音乐家的耳朵里，以至于他们听不到房间里的声音。然而，当达到足够的立方体体积时，声音需要更长的时间才能从更远的墙壁和表面反射回来，让音乐家被声音包围，并提供一种临场感。当房间提供这种包围时，音乐家可以听得更清楚，从而创造出一个可以通过聆听实现真正学习的环境。这是为音乐学习（器乐和合唱）而设计的空间的最低目标。很多时候，排练室设计得太小，音乐家根本听不到整个音乐范围。请记住，音乐是通过聆听来学习的。
人类声道的顶叶-颞叶感觉-运动整合区域：来自熟练音乐家的 fMRI 研究的证据
顶叶皮层中已发现几个感觉运动整合区域，这些区域似乎围绕运动效应器（例如眼睛、手）组织。我们研究了人类声道是否存在感觉运动整合区域。说话需要大量的感觉运动整合，其他能力（如发声音乐技能）也需要。最近的研究发现，颞顶叶后上部区域 Spt 区既具有感觉（听觉）又具有运动反应特性（针对语音和音调刺激）。熟练的钢琴家在听新旋律时，要么偷偷地哼唱旋律（声道效应器），要么偷偷地在钢琴上弹奏旋律（手动效应器），这时用 fMRI 测量了他们的大脑活动。与偷偷地哼唱相比，偷偷地弹奏条件下 Spt 区域的活动明显更高。前 IPS（aIPS）中的一个区域显示出相反的模式，表明它参与了感觉手动转换。这一发现表明，Spt 区是声道手势的感觉运动整合区域。© 2007 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
MILPERSMAN 1430-040 - MyNavyHR - Navy.mil
参考文献 (a) BUPERSINST 1430.16G (b) 10 USC (c) COMNAVCRUITCOMINST 1130.8K 1. 背景。只有最合格的音乐家 (MU) 人员才会被选中加入美国海军乐团（华盛顿特区）和海军学院乐团（马里兰州安纳波利斯），以保持这些首屈一指的总统支持和服务学院组织所要求的独特音乐和专业水准。 2. 政策 a. 只要成员在所有其他方面都合格，分配到这些活动的 MU 的评级提升将按照参考文献 (a) 的规定进行，但免除“C”级军事学校要求，该要求规定有资格晋升为 E-8（音乐家高级士官）和 E-9（音乐家主士官）。b.如果其他方面都符合条件，在美国海军乐队和海军学院乐队服役的人员，如果薪级低于 E-6（音乐家一级士官 (MU1)），可能会被推荐到海军人事局 (BUPERS) 士兵社区管理 (BUPERS-32)，晋升到 MU1，而不考虑服役时间，前提是他们已经完成了 E-6 的军事要求。薪级日期将在报告时生效，或者在直接采购的情况下，在完成新兵训练后生效。参考
锥虫作为一种新型TMPRSS2抑制剂，具有宽...
在认知任务中，额心神经活动和功能连通性的增加，通常在老年人中观察到28。从积极的生活选择中获得的认知储量可以29提供其他神经资源来应对衰老。但是，认知储量如何与老年人的神经活动上调的30相互作用。我们在噪声任务中用fMRI测量了大脑活动31，并评估了从32个长期音乐训练布尔斯特（Bolsters）积累的认知储备还是将与年龄相关的上调活动持续。年长的音乐家33在34个听觉背区域中，与年长的非音乐家相比，任务引起的功能连通性的上调较少，这预测了老年音乐家的行为表现更好。这35个结果表明，认知储备可以阻止神经招募。除了功能性36连通性强度外，我们还发现，与年长的非音乐学家相比，年长的音乐家显示出更大的青年式空间37个功能连通性模式。我们的发现启发了噪声39感知中语音期间的认知储备与与年龄有关的上调活动之间的复杂38相互作用。40
音乐中的人工智能——评估者
本研究的目的是创建一种工具，使音乐家不仅可以纠正他们演奏的音乐，还可以纠正他们演奏音乐的姿势。这既可以提高他们的音乐能力，又可以减少因不正确的姿势造成的伤害。评估器以应用程序的形式呈现，记录弦乐音乐家演奏乐器的过程；检测节奏、语调、力度和姿势的偏差；并实时提供个性化的反馈来纠正这些偏差。通过将音乐家的音频数据与解析他们正在演奏的歌曲的乐谱生成的“预期输出”进行比较，可以检测到音频偏差。这是通过使用 Librosa 和 Music21 实现的，这两个音乐处理库是为 Python 编程语言编写的。然后定期实时生成新的乐谱，其中不正确、尖锐、平坦和走调的音符被染上单独的颜色。利用录制的视频数据，身体姿势
短-Bidelman Lab @ iu
听觉经验的可塑性塑造了大脑对声音的编码和感知。然而，这种长期可塑性是否改变了语音处理过程中短期可塑性的轨迹。在这里，我们探讨了短期和长期神经可塑性之间的神经机械和相互作用，以快速听觉听到对年轻，正常听力的音乐家和非音乐家的同时言语的感知学习。参与者学会了在与高密度脑电图同时记录的约45分钟训练过程中鉴定双元音混合物。我们分析了分别研究频率遵循的反应（FFRS）和事件相关电位（ERP），分别研究了皮层和皮质水平的学习神经相关性。尽管两组都表现出快速的感知学习，但音乐家表现出的行为决策速度比非音乐学家总体上更快。学习与学习相关的变化在脑干FFR中并不明显。然而，可塑性在皮质中很明显，在那里ERP揭示了群体之间独特的半球不对称性，暗示了不同的神经策略（音乐家：右半球偏见；非音乐学家：左半球）。来源重建和这些效果的早期（150-200毫秒）的时间过程局部学习引起的皮质可塑性到听觉感官大脑区域。我们的发现增强了音乐家的领域益处，但表明，成功的语音学习是由听觉可塑性的长期和短期机制之间的关键相互作用驱动的，这首先是在皮质层面上出现的。
绝对音调脑电图静息态脑网络的异质性
绝对音高 (AP) 是指无需外界参考即可轻松识别乐音的能力，其神经基础尚不清楚。关键问题之一是这一现象背后是感知过程还是认知过程，因为感觉和高级大脑区域都与 AP 有关。为了整合对 AP 的感知和认知观点，我们在此研究了感觉和高级大脑区域对 AP 静息态网络的共同贡献。我们对大量 AP 音乐家 (n = 54) 和非 AP 音乐家 (n = 51) 的源级 EEG 进行了全面的功能网络分析，采用两种分析方法：首先，我们应用基于 ROI 的分析来检查听觉皮层和背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 之间的连接，使用几种已建立的功能连接测量方法。这项分析重复了之前的一项研究，该研究报告了 AP 音乐家这两个区域之间的连接增强。其次，我们对相同的功能连接测量进行了基于全脑网络的分析，以更全面地了解可能涉及支持 AP 能力的大规模网络的大脑区域。在我们的样本中，基于 ROI 的分析没有提供听觉皮层和 DLPFC 之间 AP 特定连接增加的证据。全脑分析显示，AP 音乐家的三个网络连接增加，包括额叶、颞叶、皮层下和枕叶区域的节点。在感觉和大脑周边区域的高级区域都发现了网络的共同点。需要进一步研究来证实这些探索性结果。