О носимой электронике, продуктах, которые влияют на настроение и алгоритмах линеаризации, или что нужно, чтобы сделать костюм, помогающий настроиться на нужный хозяину лад.
Ингредиенты.
Возьмем датчики, способные считывать самочувствие - это сердечный ритм, температура тела, концентрация химических веществ в выделяемом поту, миотические датчики. Они могут быть довольно грубыми, их основная задача - определять, какие эмоции испытывает объект. Причём, достаточно будет грубой, десяти (а может быть даже пяти) бальной шкалы.
Возьмём программу, которая способна генерировать музыку. Такие программы кстати есть (я находил одну, если будет интересно, дам ссылку на сайт), они работают на базе нейросетевых алгоритмов. И сделаем её дополнительный интерфейс - чтобы можно было налету заказывать музыкальную тему, сложность, количество слоёв, инструменты, ритм, которые должны присутствовать в музыкальном произведении в ближайшие пять минут. Это нужно для того, чтобы музыкальное произведение изменялось, меняло мелодию, подстраивалось под ситуацию - примерно, как это происходит в компьютерных играх, только с большим разнообразием: лирическая симфоническая композиция могла смениться не только героической симфонической же композицией, но и саркастическим хип-хопом например.
Добавим к этому некое автоматическое расписание, в которое напишем, когда какие эмоции должны быть вызваны у объекта.
И возьмём некий линеаризатор - нейросетевой алгоритм - которые будет на входе иметь данные с датчиков и из расписания, а на выходе будет выдавать инструкции генератору музыки зная, как те или иные музыкальные темы и стили влияют на настроение.
Хотя обучаться эта нейросеть может довольно долго.
#технологии #музыка #нейросети
Ингредиенты.
Возьмем датчики, способные считывать самочувствие - это сердечный ритм, температура тела, концентрация химических веществ в выделяемом поту, миотические датчики. Они могут быть довольно грубыми, их основная задача - определять, какие эмоции испытывает объект. Причём, достаточно будет грубой, десяти (а может быть даже пяти) бальной шкалы.
Возьмём программу, которая способна генерировать музыку. Такие программы кстати есть (я находил одну, если будет интересно, дам ссылку на сайт), они работают на базе нейросетевых алгоритмов. И сделаем её дополнительный интерфейс - чтобы можно было налету заказывать музыкальную тему, сложность, количество слоёв, инструменты, ритм, которые должны присутствовать в музыкальном произведении в ближайшие пять минут. Это нужно для того, чтобы музыкальное произведение изменялось, меняло мелодию, подстраивалось под ситуацию - примерно, как это происходит в компьютерных играх, только с большим разнообразием: лирическая симфоническая композиция могла смениться не только героической симфонической же композицией, но и саркастическим хип-хопом например.
Добавим к этому некое автоматическое расписание, в которое напишем, когда какие эмоции должны быть вызваны у объекта.
И возьмём некий линеаризатор - нейросетевой алгоритм - которые будет на входе иметь данные с датчиков и из расписания, а на выходе будет выдавать инструкции генератору музыки зная, как те или иные музыкальные темы и стили влияют на настроение.
Хотя обучаться эта нейросеть может довольно долго.
#технологии #музыка #нейросети
About wearable electronics, products that affect the mood and linearization algorithms, or what you need to make a costume that helps you tune in to the way the owner wants.
Ingredients.
Take sensors that can read well-being - this is the heart rate, body temperature, the concentration of chemicals in the excreted sweat, myotic sensors. They can be quite rude, their main task is to determine what emotions the object is experiencing. Moreover, a rough, ten (or maybe even five) point scale will be enough.
Take a program that can generate music. By the way, there are such programs (I found one, if it is interesting, I will give a link to the site), they work on the basis of neural network algorithms. And we’ll make it an additional interface - so that you can order a musical theme, complexity, number of layers, instruments, rhythm that should be present in a musical work in the next five minutes on the fly. This is necessary in order for the piece of music to change, change the melody, and adapt to the situation - approximately, as happens in computer games, only with a wide variety: the lyrical symphonic composition could be replaced not only by a heroic symphonic composition, but also by a sarcastic hip-hop for example .
Add to this a kind of automatic schedule, in which we will write when what emotions should be caused by the object.
And let's take a linearizer - a neural network algorithm - which will have input from the sensors and from the schedule, and the output will give instructions to the music generator knowing how certain musical themes and styles affect the mood.
Although this neural network can be trained for quite some time.
#technology #music # neural networks
Ingredients.
Take sensors that can read well-being - this is the heart rate, body temperature, the concentration of chemicals in the excreted sweat, myotic sensors. They can be quite rude, their main task is to determine what emotions the object is experiencing. Moreover, a rough, ten (or maybe even five) point scale will be enough.
Take a program that can generate music. By the way, there are such programs (I found one, if it is interesting, I will give a link to the site), they work on the basis of neural network algorithms. And we’ll make it an additional interface - so that you can order a musical theme, complexity, number of layers, instruments, rhythm that should be present in a musical work in the next five minutes on the fly. This is necessary in order for the piece of music to change, change the melody, and adapt to the situation - approximately, as happens in computer games, only with a wide variety: the lyrical symphonic composition could be replaced not only by a heroic symphonic composition, but also by a sarcastic hip-hop for example .
Add to this a kind of automatic schedule, in which we will write when what emotions should be caused by the object.
And let's take a linearizer - a neural network algorithm - which will have input from the sensors and from the schedule, and the output will give instructions to the music generator knowing how certain musical themes and styles affect the mood.
Although this neural network can be trained for quite some time.
#technology #music # neural networks
У записи 4 лайков,
0 репостов,
755 просмотров.
0 репостов,
755 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Вера Ерасова
