利用低成本视觉系统探究节奏特征对节拍/动作同步的影响

本研究探讨了音乐专业技能、速度和节拍细分如何在两项动作任务中影响同步准确性和规律性：手指敲击（离散动作）和手臂摆动（连续动作）。通过使用无标记动作捕捉系统，我们分析了不同节奏条件下的同步指标。动作数据通过基于 AI 的姿态估计进行提取，同步性通过将动作峰值与从音频刺激中检测到的节拍时间进行对齐来计算。结果表明，音乐家比非音乐家表现出更高的同步准确性和一致性，尤其是在手指敲击任务中。此外，更简单的节拍结构（二元节奏）和中等速度有助于实现更好的同步，而节奏复杂性的增加和速度变异性会降低表现。有趣的是，手指敲击比手臂摆动能产生更精确的同步，这表明动作类型对节奏对齐具有显著影响。这些发现支持了在治疗、训练和交互系统中的应用，并展示了基于 AI 的动作追踪在可扩展节奏分析中的价值。