探析双球囊配合导乐在足月妊娠引产中的应用价值

目的探讨针对足月妊娠产妇引产采用双球囊配合导乐的临床价值。方法选取50例足月妊娠产妇,利用奇偶数法分为研究组与对照组,每组25例。对照组采用常规引产,研究组采用双球囊配合导乐引产,比较两组引产效果。结果研究组的第一产程、第二产程、第三产程时间均短于对照组,出血量少于对照组(P<0.05)。研究组各产程疼痛评分低于对照组(P<0.05)。研究组不良妊娠结局发生率低于对照组(P<0.05)。结论双球囊配合导乐在足月妊娠引产中,可改善妊娠结局,缩短产程时间,减少出血量和降低疼痛程度,值得临床推广。

奥尔夫音乐疗法对精神分裂症长期住院患者干预研究

目的探究对精神分裂症长期住院患者进行奥尔夫音乐治疗是否有促进康复的效果。方法在2023年4月至2023年9月开展随机、单盲、对照试验,纳入68例长期住院精神分裂症患者,随机分为研究组和对照组,每组各34例。研究组在维持原有药物、常规康复治疗基础上增加奥尔夫音乐治疗,对照组仅维持原有药物和常规康复治疗,干预8周。在基线和干预后,对两组患者分别进行阳性与阴性症状量表(positive and negative syndrome scale,PANSS)、住院精神病人康复疗效评定量表(inpatient psychosis rehabilitation observe scale,IPROS)、个人和社会功能量表(personal and social performance scale,PSP)评估。结果在治疗前,两组PANSS、IPROS、PSP得分对比未见统计学差异(均P>0.05)。干预8周后,PANSS量表显示:研究组治疗前后的评分差值在阴性症状(-3.20±4.13vs.-0.17±2.43,P<0.001)、一般症状(-2.79±3.83 vs.-0.17±2.99,P=0.003)、总分(-5.88±6.36 vs.0.00±4.08,P<0.001)指标上优于对照组,而在阳性症状上的差异无统计学意义(P>0.05)。IPROS量表显示:研究组患者在参与工疗情况(-0.82±2.08 vs.0.23±2.10,P=0.041)、社交能力(-0.59±1.94 vs.0.53±1.69,P=0.014)和生活能力(-0.94±2.50 vs.0.15±1.48,P=0.033)方面,干预前后的评分差值与对照组比较差异有统计学意义。PSP量表表明:研究组治疗前后的评分差值在社会活动[0(-1,0)vs.0(0,0),P=0.011]、自我照料[0(-1,0)vs.0(-0.25,0),P=0.012]上优于对照组。结论对于长期住院的精神分裂症患者,奥尔夫音乐疗法能有效缓解精神症状、促进社会功能、提升康复疗效。

“二十四节气”主题下传统纹样音乐可视化设计研究——以纯音乐曲目《四季》为例

以弘扬我国传统文化“二十四节气”为目的,选择当中包含的物候特点,节日传统及民俗事物等内容,以传统纹样为载体,通过音乐可视化设计的形式进行视听觉综合创作。过程中,选择与主题相关的纯音乐曲目《四季》为背景旋律,使用Pr等工具对音频进行加工处理;并借助Grasshopper参数化建模工具完成对传统纹样的生成及音画同步动效的实现;选择中国传统色彩及国风装饰元素进行画面视觉丰富,最后插入适当的解释文字完成设计。探索音乐可视化二维呈现方式的同时,对音乐可视化设计中以音乐解析表达为主,或以包括乐曲在内的多元要素融合为主的两种切入方式进行了一定解读。

动态视音场景下问答模型研究

现实世界由大量不同模态内容构建而成,各种模态的信息相互关联和互补,充分挖掘不同模态之间的关系和特性能够有效弥补单一模态信息的局限性。动态视音场景下的问答模型研究,旨在通过视频中多模态信息回答不同视觉物体、声音及其相互联系的问题,使人工智能获得场景感知和时空推理能力。针对视音问答不准确的问题,提出了一种空间时序问答模型,该模型通过空间融合建模和时序融合建模对多模态特征进行融合,从而提高问答准确率。首先,分别使用Resnet_18,VGGish和Bi-LST对音频、视频和文字进行特征提取;其次,根据声音和视频的关系,在特征融合时对声音和视频两种模态进行早期的空间融合,并使用联合注意力机制在相互辅助学习后进行特征融合,增强特征互补性;最后,在特征融合后添加注意力机制以增强融合特征与文字的相关性。基于MUSIC-AVQA数据集的实验准确率达73.49%,实现了场景感知和时空推理能力的提升。

阵列天线中MUSIC算法的工程实现

在阵列天线MUSIC算法的工程实现中,要求用C语言实现对数据自相关阵的特征空间分解。文中参照对称矩阵特征空间分解的数值实现方法,通过在复数域中引入Householder变换和Givens变换,利用C语言编程,实现了Hermite矩阵特征空间分解,给出了迭代算法。在迭代算法中,采用直接数据置换降低矩阵维数,节省了存储空间,提高了运算速度。在PC104上编程,实测结果表明算法稳定,结果正确,运算速度满足工程的需要。

《草堂诗余》考辨

南宋中期以来书坊编的词选集《草堂诗余》盛行。该集今存分类本与分调本两系,版本众多而复杂,涉及诸多词学问题。文章从幸存最早之明初分类本提供的线索,推测宋本之原貌实为歌本。明初增修笺注本,原出宋季书坊所编,已是纯文学读本。明代中期词学家据分类本重编的分调本,则具有词谱的性质,可供填词者之用;其所选词调大都为宋人常用之调,所选之词乃当时流行的通俗作品,尤其不杂入声诗及其他韵文诸体,故对促进词体文学创作的发展,具有重大的词学史意义。

基于用户长短期偏好和音乐情感注意力的音乐推荐模型

针对现有音乐推荐在用户偏好建模时忽略用户长期偏好,或对用户记录统一建模时忽略历史信息与当前情境联系的问题,提出一种基于用户长短期偏好和音乐情感注意力的音乐推荐模型。首先将用户听歌记录切分为多个历史序列和当前序列,利用多个长短期记忆网络分别进行特征提取,得到用户长短期偏好:对于历史音乐序列,提出序列时段的概念,并进行序列时段加权计算,得到长期偏好;对于当前序列,利用平均池化提取当前情景音乐特征,得到短期偏好。其次,从音乐声学信号中学习音乐情感特征,应用注意力机制计算音乐情感因子。最后,将音乐情感因子融入用户长短期偏好,得到一个音乐推荐列表。在Last.fm真实数据集上的实验结果表明,模型的NDCG@10达到了0.5435,优于现有方法;消融实验和特征贡献分析进一步验证了模型的有效性。

基于深度学习的数字音乐流派分类研究

针对目前基于深度学习的数字音乐流派分类算法准确性较低的问题,提出了一种基于ECAPA-TDNN的ECAPA-TDNN-BLSTM模型。该模型将双向LSTM网络融合到ECAPA-TDNN模型中,以获取更多关于时间上下文的信息,从而提高模型的准确性。本文使用包含十种音乐流派的1000首歌曲的数据集进行了测试,并在测试集中获得了良好的结果。经过1000个epoch的训练,最后50个epoch的平均准确率为96.07%,证明该模型的有效性。结果表明,与现有模型相比,本文提出的模型对音乐流派的分类识别准确率有一定的提升。

结合深度乐谱特征融合的钢琴指法生成方法

指法是钢琴演奏的关键技术,但是除了初学者的教科书外,大多数乐谱都没有指法注释。目前用于钢琴指法自动生成的隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)和长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型,仅针对乐谱的音高建立模型,忽略同样影响指法的速度信息,存在对乐谱综合特征提取能力不足、生成的指法正确率低等问题。针对这些问题,设计一种可以同时利用乐谱的音高信息与速度信息的特征提取方法,并引入Word2Vec-CBOW(continuous bag-of-words)模型得到融合特征向量,根据人体左右手镜像对称的特点对原始数据进行左右手序列的数据增强与联合训练,最后结合双向长短时记忆网络-条件随机场(bidirectional LSTM conditional random field,BiLSTM-CRF)模型实现指法的生成。实验结果显示,本文提出的算法相比常用的统计学习方法和深度学习方法均有明显提高,验证了其合理性和有效性。

体会与思考：中国音乐文献英译过程中难以跨越的鸿沟

文章根据近几年来的实践经验和体会,阐述了中文音乐文献在翻译成英文时的难点和可能性的处理方法。其中包括:一、中译英时所存在的鸿沟。基于实践经验,发现中译英时所存在的鸿沟主要源于(1)中文原义的模糊;(2)中文语义的抽象;(3)文化的差异对翻译的影响,即中文结构性的不可译性、翻译时中英文词语的不对等和文化背景的缺失。二、根据以上的情况,提出了翻译中的对策。强调了翻译是一种解释过程,在对于乐器名、特殊术语等的翻译中其实是一种解释。其次,强调了拼音的应用,以增强对中文原概念的推广。其三,在拼音之后,应增加中文原义的直译。以强调中文原有的文化品性。这样,中译英实际是拼音(音译)+直译(中文原义)+解释(意译)的三段论。

一次性身体锻炼及其辅以音乐欣赏的短期情绪效益比较研究

60名被试在跑台上完成有无音乐欣赏各1次的30min中等强度定速(前期自行调速实验中每个被试表现出的适宜跑速)跑或走,并在实施前5min、期间30min和之后10min进行情绪状态(焦虑、抑郁、疲劳,愉悦、活力、流畅)自行测评;兼顾访谈核实结果,探究一次性身体锻炼与一次性身体锻炼辅以音乐欣赏的短期情绪效益差异。研究表明:与一次性身体锻炼相比,一次性身体锻炼辅以音乐欣赏不仅更能产生积极情绪效益,而且还能长时段弱化对消极情绪的诱发作用;辅以音乐欣赏既能强化又能弱化一次性身体锻炼的愉悦效益,能长时段强化一次性身体锻炼的流畅效益、弱化一次性身体锻炼对抑郁的诱发作用,还能弱化一次性身体锻炼的疲劳感受、延迟一次性身体锻炼的疲劳出现,以及在易于诱发疲劳的锻炼时段强化一次性身体锻炼对焦虑的消除作用。这一研究成果将为我们更好地监测身体锻炼的心理效益以及科学参与身体锻炼提供理论支撑和方法指导。

泉州南音英译探析

作为世界非物质文化遗产,近年来泉州南音的保护和传承工作获得了引人瞩目的发展。但南音以闽南古方言演唱,且南音英译及南音英译研究亦处于刚起步阶段,大部分南音乐器和相关音乐术语尚无通用的译名,使得南音在世界范围内的认同与传播极为困难。为了改变这一现状,在目的论翻译理论指导下,结合具体翻译实践,试着探讨泉州南音名称、乐器及音乐术语的翻译。翻译方法上以音译为主,直译为辅,佐以适当解释,这样做,既保留异质文化的特征,凸显南音的重要信息,又兼顾西方读者文化背景和阅读习惯。翻译介绍南音及对南音英译进行研究,规范并统一南音专有术语的译名,将有助于目标读者理解南音内涵,了解南音所蕴含的悠久历史和深厚文化底蕴,获得更多的文化认同,进而推动南音在世界范围内的传承和发展。

三对乐理术语名词的设定——以李重光《音乐基础理论》为参照书

文章提出 6个乐理术语名词的设定 ,是基于如下想法 :理论教科书出现新术语名词 ,是常见的也是必要的。它既可以表征本类事物与其他类事物相对的个性 ,又可以概括本类事物情况各异的共性。设定术语如合理实用 ,则教学双方都可因之省却许多困惑与解惑。文内所举 6个名词的成因与内涵 ,大体与上述想法相符。

巴洛克音乐对内外向个体短时记忆影响研究

结合被试的性格倾向(内外向),探讨背景音乐(巴洛克音乐)对个体短时记忆的影响。以32名在校大学生为被试,基于艾森克人格问卷简式量表中国版(EPQ-RSC)的E量表,将被试划分为内向和外向性格类型,共得到14名性格内向者和18名性格外向者。采取ABBA的被试内设计,每名被试均在巴洛克音乐和安静的条件下记忆数字,因变量为被试在不同学习条件下即时回忆的成绩。研究结果为:(1)巴洛克音乐对数字记忆成绩的主效应显著(F=4.262,p<0.05),性格类型的主效应不显著(F=0.009,p>0.05)。(2)巴洛克音乐与内外向性格类型的交互作用显著(F=6.858,p<0.05),巴洛克音乐对个体短时记忆的影响以个体的性格类型为中介;对于内向者来说,巴洛克音乐会干扰其短时记忆,而对外向者则没有影响。

英、美曲式分析文献中的单章曲式分类概念及其术语辨析

在我国,现行的曲式分析理论是由国外引进的,是以几部曲式学译著为基础而形成的。在国内的曲式分析教学中,一直存在着诸多概念之争,究其根源,是因为国外的曲式分析理论的初创者之间就存在着概念方面的分歧。甚至国内某些理论分歧还源于错误译文的引导。总的看,用英文写成的曲式分析著作在整个曲式分析领域里占据了绝对重要的地位,因而,对英、美曲式分析文献中的概念及其原文术语进行辨析就变得异常重要。

背景音乐对成年大鼠空间长时学习记忆的影响

目的研究不同背景音乐刺激对成年大鼠空间长时学习记忆的影响。方法应用Morris水迷宫行为学实验方法,检测训练中给与摇滚音乐和轻音乐刺激,大鼠寻找站台的潜伏期及其搜寻策略,并在训练结束7 d后检测其空间长时记忆。结果Morris水迷宫训练过程中摇滚音乐组与轻音乐组间、轻音乐组与对照组间寻找站台平均潜伏期和策略均无显著性差异,而摇滚音乐组寻找站台平均潜伏期较对照组长,且采用直线式策略的百分比较对照组少。7 d后的长时记忆检测发现,三组大鼠寻找站台潜伏期和穿越站台次数以及原站台所在象限停留时间均无显著性差异。结论大鼠空间学习时给予背景摇滚音乐刺激,对大鼠空间学习能力有一定影响,而对大鼠的空间长时记忆没有影响。而施加背景轻音乐刺激,对大鼠空间学习记忆均未见影响。

基于递归神经网络的自动作曲算法

提出了一种以音乐音频为处理对象的基于长短时记忆递归神经网络的音乐自动合成算法。该算法首先将音乐集以基于单位时长分割成由单位音乐序列组成的音乐序列集,并在对音乐进行预处理时提取了音乐音频的梅尔倒谱系数作为特征;其次,将进行数据处理过的特征向量构成的训练样本通过长短时记忆模型进行训练和预测;最后,将生成的音乐序列进行拼接融合从而得到新的音乐。为了验证算法的有效性,将模型生成的乐曲与人为作曲的乐曲进行了匿名打分评价,实验结果表明,该算法能够较好地实现自动作曲。

音乐术语通用现象管窥

列举了音乐术语通用化的大量实例 ,阐述了音乐术语通用化的特点 ,分析了大量音乐术语经过通用化进入全民词汇的原因。

基于注意力LSTM的音乐主题推荐模型

针对传统音乐推荐过程中存在的分类准确率较低、周期较长、难以满足人们在生活中对主题音乐的需求等问题,设计了一种注意力机制与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的神经网络模型,它由音乐主题模型和音乐推荐模型构成,在使用注意力机制和LSTM网络实现音乐情感分类的基础上,音乐主题模型有效地组合了音频码本和主题模型,实现了对某个情感下的音乐主题子类的判别。音乐推荐模型则利用低级描述符(Low-Level Descriptor,LLD)和频谱图,构建手工特征与卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN)特征的联合表示形式,从而获得用户语音表达的情感,并对其进行精准的音乐主题推荐。实验中,针对两个模型分别进行设计,采用两种不同的传统模型作为基线,实验结果表明,与传统的单一模型相比,此模型不仅可以提升主题分类精度,而且可以精准地判断用户语音数据的情感,从而定向地完成主题音乐的推荐。

一次性身体锻炼的短期情绪效益层级、性别差异及辅以音乐欣赏的影响

60名被试（19～26岁,层级、性别均衡）先后在跑台上完成30 min中等强度定速跑（或走）及跑（或走）辅以音乐欣赏各1次（定速为前期自行调速实验中每个被试表现出的适宜跑速）,并在实施前5min、期间30 min和之后10 min进行情绪状态（焦虑、抑郁、疲劳,愉悦、活力、流畅）自行测评（2个实验至少隔日安排,且被试身心状态、实验时间相当）,拟揭示一次性身体锻炼及其辅以音乐欣赏的短期情绪效益层级、性别差异.研究表明：一次性身体锻炼的愉悦、活力、流畅效益存在层级、性别差异,疲劳、抑郁感受存在层级差异,焦虑感受存在性别差异;而辅以音乐欣赏强化了愉悦、活力效益的层级、性别差异,弱化了流畅效益、抑郁感受的层级差异和焦虑感受的性别差异.这一研究成果将为更好地监测身体锻炼的心理效益以及科学参与身体锻炼提供理论支撑和方法指导.