听觉与音乐认知

该文用带噪潜变量微调一致性音频自编码器加感知损失来学习由粗到细的感知层次，并用自回归整流流估计音高惊奇度，在重建保真、与 IDyOM 相关性和 EEG 预测上报告了提升，但干净重建略有损失且高噪声机制仍待验证。

论文把色度向量上的调性区间向量改写为可逆算子，用感知加权置换做对齐、用四五度圈上的循环最优传输做插值，并以圆柱几何分解音阶的根音、密度与色彩，代价是平滑表示不再保证非负且最优传输仍要求非负输入。

论文要解决传统姆比拉微分音调音难记录、难教学、难进数字流程的问题，选择保留琴体手感并叠加 MIDI 与 OSC 控制的混合改造路线，用两名演奏者的实测音分差异和现场装置验证可行性，代价是无受控听辨实验与延迟精度数据。

论文把自我归因的操作化为演奏时对响度的感觉减弱，用压力线性和时间记忆两种映射扰动检验它，结果显示只有大音量下出现预期的减弱方向，而映射主效应不显著且样本小、学习效应未分离。

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针对 MIDIBERT 做符号音乐情绪识别时调式-情感关联缺失的问题，用 Krumhansl-Kessler 提取大/小调并以 FiLM 注入第一层，在 EMOPIA 达 75.2% 准确率、VGMIDI 达 59.1% 准确率，代价是只用二分类调式并依赖自动调式估计的正确性。