人工智能可以识别和评估小提琴手的弓弦运动
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在播放音乐时,手势非常重要 , 部分原因是它们与声音和音乐家的表现力直接相关 。如今,存在捕捉运动并能够非常精确地检测手势细节的技术 。UPF信息与通信技术部(DTIC)音乐技术集团(MTG)的音乐和机器学习实验室的成员David Dalmazzo和RafaelRamírez 在 3月本月发表于《心理学前沿》的一项研究中,申请了UPF人工智能,可以根据表演者的动作对小提琴弓形手势进行自动分类 。

“我们记录了由专业小提琴家进行的与七种代表性弓技术(Détaché , Martelé,Spiccato,Ricochet,Sautillé,Staccato和Bariolage)相对应的运动和音频数据 。我们从右前臂获得了有关惯性运动的信息,并将其与录音”,研究作者Dalmazzo和Ramírez解释说 。

本研究中使用的数据可在在线公共资源库中获得 。在提取了有关运动和音频信息的特征后,研究人员训练了一个系统,该系统可以自动识别用于拉小提琴的不同弓法 。该模型可以确定研究的不同技术的准确性超过94% 。结果使这项工作能够应用于实际的学习情况,在这种情况下,小提琴的学生可以从系统实时提供的反馈中受益 。

这项研究是在TELMI(乐器的技术增强学习性能)项目的框架内进行的 。其目的是研究技术(传感器,多模式数据,人工智能和计算机系统)如何改善音乐学生的实践,帮助他们专注于良好实践的精确进展,尤其是在结合新的音乐技能时 。
【人工智能可以识别和评估小提琴手的弓弦运动】以小提琴为案例研究,该项目的主要目标之一是为学生提供实时反?。⑼?他们与顶尖专家进行比较 。该项目的首席研究员拉斐尔·拉米雷斯(RafaelRamírez)补充说:“我们的发现已被推广到其他乐器,并已应用于音乐教育环境 。”
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