AI-enabled enhancement of emotional regulation and musical expression in the art of music conducting
Notice bibliographique
Résumé
Music conductors rely on the visual impact of gestures and emotions for the interpretation and expression of musical works.In this paper, we utilize spatio-temporal two-stream convolutional neural network and replace the original VGG-16 network with ResNet-34 network with deeper network structure to construct a conductor recognition model for improving music conductor level.The Dropou optimization is applied in the fully connected layer to reduce the overfitting phenomenon, and the network structure is designed to fuse the temporal and spatial networks in advance with the feature maps, in view of the defects that the network structure of dual-stream convolutional neural network is shallow and the temporal and spatial networks do not learn the temporal and spatial information correlation.After the construction is completed, the model is applied in the teaching of a music college.The spatio-temporal information fusion convolutional neural network proposed in this paper is compared with other existing methods, and it is found that the optimized design helps the convolutional neural network to learn better, and better emotion and action effects can be obtained.It has better recognition accuracy on the dataset and obtained the highest accuracy of 74.3% on the CoST dataset.The results of the dimensions of music perception ability of the conductor students in the experimental class are better than the reference class, and the dimensions of pitch and intensity are more than 20% ahead of the control class, which proves that the model in this paper is more powerful to promote the development of music perception of the conductor students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».