论文解读
留住手感再连电脑:MidiMbira 如何把姆比拉调音逻辑搬进 MIDI
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。