Key points are not available for this paper at this time.
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي في مجالات توليد الموسيقى وحساب العواطف، أصبح تحقيق تطابق دقيق بين محتوى الموسيقى ومشاعر المستخدمين نقطة بحث ساخنة. ومع ذلك، لا تزال الطرق الحالية تعاني من قصور في دقة التعرف على العواطف، والثبات العاطفي في توليد اللحن، والتقييم متعدد الأبعاد. لذلك، تم تطوير نموذج توليد الموسيقى المدفوع بالعواطف والتقييم متعدد الأبعاد استنادًا إلى الذكاء الاصطناعي. يستخرج النموذج إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، ويجمع بين آلية وزن ميزات التردد الرئيسية وبنية الشبكة العصبية الخفيفة لتحقيق التعرف الفعال على العواطف من إشارات EEG متعددة الترددات. يتم استخدام الخوارزمية الجينية لبناء اللحن الأولي وتجمع مع الشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل لتحسين تسلسل اللحن الزمني. في الوقت نفسه، يتم تقديم بنية تقييم متعددة الأبعاد لتعزيز تنظيم التوافق بين اللحن والتسميات العاطفية. استنادًا إلى مجموعتين بيانات كلاسيكيتين، قامت الدراسة بإعداد أربعة أنواع من سيناريوهات محاكاة توليد العواطف وقارنتها بثلاثة نماذج رئيسية لتوليد الموسيقى. أظهرت النتائج التجريبية أن النموذج أظهر ميزات في مؤشرات رئيسية مثل دقة توقع النوتات، توافق الإيقاع، وتشابه الأسلوب. وصل معدل تشابه اللحن إلى 0.871، مع متوسط تقييم ذاتي يبلغ 4.6 نقاط. تشير نتائج البحث إلى أن النموذج لا يتمتع فقط بدقة توليد عالية وتعبير عاطفي، بل يظهر أيضًا قوة ومتانة جيدة وقدرة على التعميم في سيناريوهات متعددة، مما يوفر حلاً ذكياً فعالاً لتوليد الموسيقى العاطفية وخلق التفاعل بين الإنسان والحاسوب.
ليبينغ لي (الأربعاء) درس هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: