以沉默的方式:超越声音的AI与即兴音乐家之间的交流
作者
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)音乐创作与声音设计工具音乐人、DJ 与声音设计师
合作建立在信任的基础上,而当驱动其行为的决策过程或内部状态未公开时,与创意人工智能建立信任是困难的。当人类音乐家一起即兴创作时,会使用许多非音乐线索来增强音乐交流,并揭示影响音乐决策和合作效果的心理或情感状态。我们开发了一种通过表情符号可视化来表达其信心的协作即兴创作AI鼓手。该AI接受了音乐表演数据以及与专业鼓手即兴创作的音乐家的实时皮肤电导的训练,揭示了音乐和非音乐线索,以指导其生成过程。通过经验丰富的即兴创作音乐家测试了与真实和虚假值的单向和双向非音乐交流。每种情况都使用FSS-2问卷进行评估,作为音乐参与的代理。结果表明,机器内部状态的非音乐交流与人类音乐参与之间存在正相关。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
- 100%
理解基于提示的音乐生成人工智能的潜力和局限性
CHI '25· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 100%
expressive Communication:评估音乐创作中生成模型和引导界面的发展
IUI '22· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 75%
LoopMaker:从预录音乐中自动创建音乐循环
CHI '18· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 75%
通过示例创作音乐
CHI '20· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 75%
纠缠的纠缠:关于人机交互和音乐互动的衍射对话
CHI '24· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 75%
使用不协调风格探索人工智能生成内容的音乐创作
C&C '24· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
- 75%
SynthScribe:用于合成器声音检索与探索的深度多模态工具
IUI '24· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
- 60%
通过深度生成模型的AI引导工具进行新手AI音乐协同创作
CHI '20· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
- 60%
声音设计师-生成式AI互动:为专业声音设计师设计创意支持工具
CHI '24· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
- 60%
AMUSE:多模态灵感驱动的人工智能与人类合作歌曲创作
CHI '25· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CHI
calendar_month
年份
2019
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
6 位作者
sell
研究子方向
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)、音乐创作与声音设计工具
work
职业/产业
音乐人、DJ 与声音设计师
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
10 篇相关论文