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ai音樂的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王奕然,王柏偉,吳柏瑤,林怡君,林欣怡,林映彤,邱誌勇,施登騰,胡育榕,張嘉淵,許夢芸,黃文浩,劉育成,蔡遵弘,蘇黎,林子荃,L寫的 藝術松No.2：AI 可以從中找到所需的評價。
另外網站人工智慧進軍好萊塢？來聽聽AI創作的《星際大戰》配樂也說明：... 處理系統大會（NIPS 2017）現場演奏由人工智慧Aiva（使用 Nvidia 的GPU）所創作的《星際大戰》歌曲。 標籤: AI, 人工智慧, 音樂, 著作權, 創作.
開南大學 健康照護管理學院健康照護技術碩士班 黃志方、張誠信所指導 李宛展的 AI音樂的治療效果－以HRV檢測 （2020），提出ai音樂關鍵因素是什麼，來自於音樂治療、AI自動作曲生成、HRV心率變異。
而第二篇論文國立臺中科技大學 資訊管理系碩士班 陳牧言所指導 李怡芬的 植基於序列生成對抗網路以古典鋼琴旋律生成AI音樂 （2019），提出因為有 深度學習、生成對抗網路、序列生成對抗網路、音樂生成的重點而找出了 ai音樂的解答。
最後網站几分钟内就能创作热单，AI音乐公司Starmony获350万美元融资則補充：近几年来，行业对于AI音乐创作的热情只增不减，Boomy、MURU、Amper Music、Musimap、AIVA等一众初创AI音乐公司都成功获得了融资，投资人不乏音乐行业 ...
藝術松No.2：AI
為了解決ai音樂 的問題，作者王奕然,王柏偉,吳柏瑤,林怡君,林欣怡,林映彤,邱誌勇,施登騰,胡育榕,張嘉淵,許夢芸,黃文浩,劉育成,蔡遵弘,蘇黎,林子荃,L 這樣論述：
《藝術松》是財團法人數位藝術基金會《數位藝述》系列（2011年～2015年）精神的延續，作為台灣數位藝術相關知識生產的新園地。藉由台灣數位藝術中心的民間機構力量，創辦藝術松學校影音導讀、Podcast與期刊出版，引薦更多數位藝術的當代思潮。我們強調，數位藝術（或科技藝術、新媒體藝術）不單是科技創新，更不僅是科技展示，更重要的是藝術實踐與人文思潮的齊肩並進，讓實踐與理論、研究平衡發展，共築論述與實踐的共構平台。 秉持著以「解析創新科技對藝文創作之影響」為命題，承繼創刊號聚焦在討論「虛擬實境」（VR）對藝文創作的影響之後，藝術松第二期以「人工智慧」為核心主題，邀請國內
外各方學者、專家與藝術家，針對「AI＋」的諸多現實應用情境深入的探究。本期內容廣泛地從哲學美學、理論論述、創作實踐、產業應用、關鍵字詞、藝術家訪談，以及國際趨勢切入，深入淺出地介紹AI與藝術創製展演之間的多重關係。 本書特色 藝術松第二期以「人工智慧」為核心主題，邀請國內外各方學者、專家與藝術家，針對「AI＋」的諸多現實應用情境深入的探究。本期內容廣泛地從哲學美學、理論論述、創作實踐、產業應用、關鍵字詞、藝術家訪談，以及國際趨勢切入，深入淺出地介紹AI與藝術創製展演之間的多重關係。
ai音樂進入發燒排行的影片
2005年創立至今，KKBOX不僅成為台灣音樂產業數位化的重要推手，也發展串流影音服務，甚至是AI音樂創作。而支持他們穩定運作，迅速擁抱國際的關鍵應援，就是加入微軟合作夥伴生態系，共享技術與全球商業資源。
本影片由Microsoft Taiwan 台灣微軟贊助 The News Lens Brand Studio團隊製作
AI音樂的治療效果－以HRV檢測
為了解決ai音樂 的問題，作者李宛展 這樣論述：
音樂治療（Music Therapy,簡稱MT）是透過個案聆聽音樂，進而刺激大腦皮質下方的海馬迴，而達成身心改善效果的過程。現今已有多份研究證實音樂治療有助於抒緩壓力、提升睡眠品質，但是從HRV心率變異(Heart Rate Variability,HRV)的檢測中發現，同樣的音樂對不同人產生之效果皆會有所差異，與受測者的背景、喜好也有著密切關係，因此在從事音樂治療除了評估個案的音樂背景外，如何客觀的選擇音樂來作為音樂治療素材也是一項挑戰。 本研究係利用「簡易型電腦準則作曲軟體」（Algorithmic Composition）創造出一首沒有人聽過的音樂，將其調整音樂六大元素之不同參數
，包括：STOP（無聽音樂）、Origin(原曲)中間參數、Pitch音高[P高（MIDI+24）、P低（MIDI-24）]、Rhythm節奏（複雜、簡單）、Articulation演奏法[短(0.15秒)、長(15秒)]、Velocity力度[大(127%)、小(40%)]、Timbre音色[複雜(打擊樂)、簡單(大提琴) ]、Tempo速度[快(160BPM)、慢(40BPM) ]共14項，並利用HRV非侵入性檢測儀進行測量，來探討音樂六大元素對於降壓力、自律神經整體活性（Standard Deviation of Normal to Normal,SDNN）、總功率（Total Powe
r,TP）、低頻比值（Low Frequency, LF）/高頻比值（High Frequency, HF）具有顯著性提升，以幫助評估哪些音樂元素較適合用在音樂治療中對聆聽者具有實質上之幫助，將是本研究最具重要的一環。 本研究以量化、準實驗法為基準，研究對象為18歲以上且未受監護宣告之人，無任何背景限制，每一個回合的實驗有三個步驟：測量前先聆聽音樂元素2分鐘，正式測量3分鐘，測完休息10分鐘，一回合共為15分鐘，測量12個回合，15分鐘乘以12回合，共計180分鐘。地點在開南大學健康講堂，蒐集有效之樣本共計33人，並採用「成對樣本T檢定」加以分析六大元素之顯著相關性。本次研究結果顯示，受試者
在聆聽Rhythm複雜、Articulation短、Velocity大、Velocity小、Timbre複雜、Tempo快之音樂元素時，在壓力數值上具有降壓性顯著提升；受試者在聆聽Rhythm複雜、Articulation長、Velocity大、Timbre複雜、Timbre簡單、Tempo快、Tempo慢之音樂元素在SDNN數值上具有平衡自律神經之顯著差異；而在TP數值上則是聆聽Rhythm複雜、Articulation長、Velocity大、Timbre複雜、Tempo快、Tempo慢之音樂元素具有總功率提升之顯著差異；聆聽Velocity大之音樂元素在LF/HF數值上有顯著提升。 綜上
所知，在Velocity的參數調整成127%後，不僅能使受試者降壓、亦能提升自律神經與受試者之TP與LF/HF。
植基於序列生成對抗網路以古典鋼琴旋律生成AI音樂
為了解決ai音樂 的問題，作者李怡芬 這樣論述：
過去60多年間，資訊快速發展的狀況下，人工智慧領域也取得相當大的躍進。隨著高硬體規格的普及後，近幾年來類神經網路的應用更是取得重大的突破，人工智慧的發展也越來越活躍，尤其是深度學習的應用更是相當的廣泛，其中包含了圖像、文字、車牌、語音等辨識技術的純熟，自駕車的推進，無人機領域的進展等，其中音樂生成於深度學習領域中一直是活耀且具挑戰的研究領域。於2014年後，生成對抗網路的應用讓整個人工智慧領域更具多元性。音樂是全世界共通的語言，12個基礎音符創造出各式各樣的風格音樂，然透過生成對抗網路進行音樂創作的前提是，需要一份音樂資料集當作生成的前提之一，目前普遍的音樂資料集且包含音效在內的音樂資料集大
多為爵士、拉丁、古典類型，然古典類型的音樂均為多種樂器所組成，找不到單一針對鋼琴所製作的音樂資料集，因此本研究除依據上述的想法，利用生成對抗網路的特性，完成古典鋼琴音樂旋律生成並製作古典鋼琴音樂資料的任務。本研究將音樂來源鎖定在古典鋼琴的MIDI檔案類型，目前公開之古典鋼琴音樂且已經轉換成個特定格式的資料集不易取得，因此須使用人工的方式進行資料集的製作，由於音樂轉換為特定格式後，已變更為離散符號序列的概念，因此本研究應用處理離散議題較佳的序列生成對抗網路技術進行古典鋼琴旋律的樣本生成，以及古典鋼琴資料集製作。