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人工智能可以識別和評估小提琴手的弓弦運動

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在播放音樂時,手勢非常重要 , 部分原因是它們與聲音和音樂家的表現力直接相關 。如今,存在捕捉運動并能夠非常精確地檢測手勢細節的技術 。UPF信息與通信技術部(DTIC)音樂技術集團(MTG)的音樂和機器學習實驗室的成員David Dalmazzo和RafaelRamírez 在 3月本月發表于《心理學前沿》的一項研究中,申請了UPF人工智能,可以根據表演者的動作對小提琴弓形手勢進行自動分類 。

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“我們記錄了由專業小提琴家進行的與七種代表性弓技術(Détaché , Martelé,Spiccato,Ricochet,Sautillé,Staccato和Bariolage)相對應的運動和音頻數據 。我們從右前臂獲得了有關慣性運動的信息,并將其與錄音”,研究作者Dalmazzo和Ramírez解釋說 。
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本研究中使用的數據可在在線公共資源庫中獲得 。在提取了有關運動和音頻信息的特征后,研究人員訓練了一個系統,該系統可以自動識別用于拉小提琴的不同弓法 。該模型可以確定研究的不同技術的準確性超過94% 。結果使這項工作能夠應用于實際的學習情況,在這種情況下,小提琴的學生可以從系統實時提供的反饋中受益 。
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這項研究是在TELMI(樂器的技術增強學習性能)項目的框架內進行的 。其目的是研究技術(傳感器,多模式數據,人工智能和計算機系統)如何改善音樂學生的實踐,幫助他們專注于良好實踐的精確進展,尤其是在結合新的音樂技能時 。
【人工智能可以識別和評估小提琴手的弓弦運動】以小提琴為案例研究,該項目的主要目標之一是為學生提供實時反?。⑼?他們與頂尖專家進行比較 。該項目的首席研究員拉斐爾·拉米雷斯(RafaelRamírez)補充說:“我們的發現已被推廣到其他樂器,并已應用于音樂教育環境 。”

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