Künstliche Intelligenz ermöglicht das erkennen und die Bewertung von Geiger ‚ s bow Bewegungen

Gesten sind sehr wichtig in Abspielen von Musik, zum Teil, weil Sie unmittelbar mit dem Klang und der Ausdruckskraft der Musiker. Heute ist die Technologie vorhanden ist, erfasst Bewegung und ist in der Lage, gestische details sehr genau. In einer Studie In“ Frontiers in Psychology, David Dalmazzo und Rafael Ramírez, die Mitglieder der Musik-und Machine Learning Lab der Music Technology Group der UPF, gelten Sie künstliche Intelligenz, um die automatische Klassifizierung von geigenbogen gesten entsprechend der Darsteller Bewegung.

„Wir aufgezeichnete Bewegung-und audio-Daten entsprechend sieben Vertreter Bogen Techniken (détaché, martelé, spiccato, ricochet, sautillé, staccato und bariolage) durchgeführt von einem professionellen Geiger. Wir erhalten Informationen über die trägen Bewegung aus dem rechtem Unterarm, und wir synchronisiert mit dem audio-Aufnahmen,“ erklären Dalmazzo und Ramírez, die Autoren der Studie.

Die Daten in dieser Studie verwendet werden in einem öffentlichen online-repository. Nach der Extraktion der Merkmale der Informationen über Bewegung und audio, die Forscher trainierten ein system, um automatisch zu identifizieren, die verschiedenen Bogen-Techniken, die in der Geige zu spielen. Das Modell kann bestimmen, werden verschiedene Techniken untersucht, um mehr als 94 Prozent Genauigkeit. Die Ergebnisse ermöglichen es, die Anwendung dieser Arbeit um eine praktische Lern-Szenario, in dem Studierende der violin -, kann nutzen aus der Rückmeldung, die das system in Echtzeit.

Diese Studie wurde im Rahmen des TELMI (Technology Enhanced Learning Performance von Musical Instrument) – Projekt. Sein Zweck ist es, zu untersuchen, wie Technik (sensoren, multimodale Daten, künstliche Intelligenz und computer-Systeme) verbessern die Praktiken, die von Studenten der Musik, die Ihnen helfen, um den Fokus auf die präzise Entwicklung von guten Praktiken, vor allem beim Einbau neuer musikalischer Fähigkeiten.