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现场试镜 - 亚特兰大，乔治亚州 - 美国海军乐团
所有申请人必须在试镜前通过电子邮件向试镜主管登记，并附上申请人情况说明书和一页简历。请携带自己的音乐副本参加现场试镜。我们的试镜旨在展示您在舰队乐队中可能演奏的各种音乐风格。
福特汉姆大学 纽约市 - 美国海军乐队
所有申请人必须在试镜前通过电子邮件向试镜主管注册，并向其发送申请人情况说明书和一页简历。请携带您自己的音乐和伴奏曲目副本参加现场试镜。海军音乐需要出色的古典乐器演奏家和出色的商业乐器演奏家，但您不需要两者都擅长！我们的试镜旨在展示您可能在舰队乐队中演奏的各种音乐风格。
华盛顿特区 - 海军乐团
所有申请人必须在试镜前通过电子邮件向试镜主管注册，并向其发送申请人情况说明书和一页简历。请在 5 月 15 日之前注册。请携带您自己的音乐和伴奏曲目副本参加试镜。海军音乐需要出色的古典乐器演奏家和出色的商业乐器演奏家，但您不需要两者都擅长！我们的试镜旨在展示您可能在舰队乐队中演奏的各种音乐风格。
德克萨斯州丹顿 - 美国海军乐团
所有申请人必须在试镜前通过电子邮件向试镜主管登记，并附上申请人情况说明书和一页简历。试镜名额有限！请携带自己的音乐和伴奏曲目参加试镜。海军音乐需要优秀的古典乐器演奏家和优秀的商业乐器演奏家，但您不需要两者都擅长！我们的试镜旨在展示您可能在舰队乐队中演奏的各种音乐风格。
西雅图 纽约市 亚特兰大 洛杉矶 - 海军乐团
所有申请人必须在试镜前通过电子邮件向试镜主管注册，并向其发送申请人情况说明书和一页简历。请在 7 月 15 日之前注册。请携带您自己的音乐和伴奏曲目副本参加试镜。海军音乐需要出色的古典乐器演奏家和出色的商业乐器演奏家，但您不需要两者都擅长！我们的试镜旨在展示您可能在舰队乐队中演奏的各种音乐风格。
全球音乐多样性中的例外和规则
全球音乐多样性是科学和人文研究人员的流行话题，但通常出于不同的原因。科学研究通常通过测量和统计数据侧重于概括，而人文主义者通常使用定性方法强调例外。，但是这两种方法不必互斥。使用定量方法来识别音乐异常值和对最不寻常的歌曲的定性讨论，我们可以将科学和人文学科的方法结合在一起，以团结有关音乐多样性的知识。客观地定义不寻常的音乐是一项微妙的任务，从历史上看，以欧洲为中心的方法。使用全球自动点唱机，一个数据集，其中包含来自1,000多个社会的近6,000首歌曲，编码为37个“ Cantometric”音乐风格变量，我们将歌曲的不寻常性指定为其编码变量相对于其区域频率的频率。使用定量指标来识别音乐多样性中的异常值，我们对一些最不寻常的个人歌曲（来自俄罗斯库尔斯克的Panpipe合奏）进行了定性讨论，并比较了来自Malay，KelAïr和Moroccan Berber Berber音乐文化的不寻常曲目。我们还询问不寻常的音乐是不寻常的社会组织还是与其他群体隔离的结果。有薄弱的证据表明，音乐的异常性是由亲属组织和文化隔离所预测的，但是这些预测因素远远超过了以下发现，即通过了解他们来自的社会来最好地预测出不寻常的歌曲 - 定量支持音乐风格的存在的证据。
2025 年流行女歌手试镜...
- 广泛的声乐曲目，涵盖所有流行音乐风格，包括摇滚、流行、乡村、R&B 和摩城音乐。知识必须涵盖从 60 年代到现在。- 强大的“领唱”能力；能够在大型和小型舞台上领导流行乐队。必须展示出充满活力的表演个性！- 能够读谱并具备音乐理论的一般知识。- 能够在合唱团中融合和表演。初步要求：初步试听材料的截止日期为 2025 年 1 月 12 日。请提交以下曲目的 2 段音频录音，可以有现场乐队伴奏，也可以有伴奏。此外，请提供 1 段您选择的歌曲的录音，以展示您的优势。不允许音频编辑。如果风格合适，可以用其他调演唱。“Man I Feel Like a Woman”- Shania Twain “Style”- Taylor Swift “Dance With Somebody” – Whitney Houston “Break My Heart” – Dua Lipa “How Far I'll Go” – Moana 在此处申请：https://forms.gle/aZr6a3ar5XvV2mAHA 提交格式：
结构化符号音乐生成的多代理增强学习
摘要。使用具有符号表示的深度学习方法生成结构化的音乐，这是一项艰巨的任务，因为音乐元素之间的复杂关系定义了音乐构成。音乐的象征性表示，例如MIDI或乐谱音乐，可以通过以允许操纵和分析的格式编码音乐来帮助克服其中的一些挑战。但是，音乐的象征性表示仍然需要对音乐概念和理论的解释和理解。在本文中，我们提出了一种方法，该方法利用多代理系统（MAS）和强化学习（RL）进行象征性音乐生成。我们的模型主要集中于Music结构。它以较高的抽象水平运行，使其能够捕获长期的音乐结构和依赖性。我们将RL用作学习范式，人类用户作为音乐专家，以促进代理商对全球依赖和音乐特征的学习。我们展示了RL代理如何学习和适应用户的喜好和音乐风格。此外，我们介绍并讨论了在音乐发电领域中进行代理学习和适应和分布问题解决方案的方法的潜力。