在智能音乐系统中实现具身类比
人机交互
2017-12-04 v1 计算与语言
信息检索
机器学习
多媒体
摘要
本方法旨在进行跨模态机器学习，并运用源自广泛领域与学科（包括音乐、系统音乐学、舞蹈、动作捕捉、人机交互、计算语言学与音频信号处理）的多学科工具与方法。主要任务包括：(1) 将群体智慧方法适配于音乐与舞蹈表演中的具身，以创建覆盖多种情感的音乐与音乐歌词数据集；(2) 将音频/语言驱动的机器学习技术应用于该数据集，以自动识别音乐与歌词的情感内容；(3) 整合来自Vicon系统的动作捕捉数据及在该音乐上表演的舞者数据。
引用
@article{arxiv.1712.00334,
title = {Enabling Embodied Analogies in Intelligent Music Systems},
author = {Fabio Paolizzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.00334},
year = {2017}
}
备注
4 pages