Musik – chatgpz.de – KI-Tools & Praxiswissen https://chatgpz.de Unabhängige Tests, Anleitungen und Hintergründe zu KI-Tools. Mon, 08 Jun 2026 15:37:59 +0000 de-DE hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.4.2 234900186 Tod Machover erhält George Peabody-Medaille für Beiträge zu Musik und Technologie | MIT-Nachrichten https://chatgpz.de/artificial-intelligence/tod-machover-erhaelt-george-peabody-medaille-fuer-beitraege-zu-musik-und-technologie-mit-nachrichten/ https://chatgpz.de/artificial-intelligence/tod-machover-erhaelt-george-peabody-medaille-fuer-beitraege-zu-musik-und-technologie-mit-nachrichten/#respond Mon, 08 Jun 2026 15:37:59 +0000 https://chatgpz.de/artificial-intelligence/tod-machover-erhaelt-george-peabody-medaille-fuer-beitraege-zu-musik-und-technologie-mit-nachrichten/ [ad_1]

Empfangen wird Tod Machover, Muriel R. Cooper-Professor für Musik und Medien, Fakultätsleiter des MIT Media Lab und Leiter der Forschungsgruppe Opera of the Future die George Peabody-Medaille für herausragende Beiträge zu Musik und Tanz in Amerika – die höchste Auszeichnung, die von der verliehen wird Peabody-Institut der Johns Hopkins College.

Als Komponist und Pionier der Musiktechnologie hat Machover durch seine Arbeit in den Bereichen partizipative Oper, künstliche Intelligenz und kreative Technologien dazu beigetragen, die Möglichkeiten der Musik für Künstler und Publikum gleichermaßen zu erweitern. Er schließt sich einer Liste früherer Träger der George Peabody-Medaille an, zu der Stevie Marvel, Misty Copeland, Herbie Hancock, Renée Fleming, Yo-Yo Ma, Wynton Marsalis, Ella Fitzgerald und Leonard Bernstein gehören.

In der Ehrung für die Peabody-Medaille schreibt Fred Bronstein, Dekan des Peabody-Instituts: „Die Breite und Tiefe von Tod Machovers Karriere – seine Arbeit in der partizipativen Oper, als Pädagoge und Fakultätsleiter des MIT Media Lab, seine wirklich bahnbrechende und vorausschauende Arbeit an der Schnittstelle von Musik und Technologie sowie sein allgemeiner und weitreichender Einfluss auf die amerikanische Musikszene – machen ihn zu einem idealen Empfänger für die Peabody-Medaille … Machover liefert weiterhin Inspiration, insbesondere in der sich schnell entwickelnden Beziehung.“ zwischen KI und dem kreativen Prozess Wir fühlen uns geehrt, einen echten Pionier und Vordenker auf dem Campus begrüßen zu dürfen.“

Machover wird als „musikalischer Visionär“ und „Amerikas intelligentester Komponist“ gefeiert und gilt als einer der innovativsten Komponisten der Gegenwart. Er wird dafür gelobt, Musik zu schaffen, die traditionelle künstlerische und kulturelle Grenzen sprengt, und für die Entwicklung von Technologien, die das Potenzial der Musik für alle erweitern.

Machover battle der erste Leiter der Musikforschung am IRCAM von Pierre Boulez in Paris und wurde 2024 als Fellow der American Academy of Arts and Sciences aufgenommen. Seine Arbeit wurde von Organisationen wie der American Academy of Arts and Letters, dem Nationwide Endowment for the Arts und dem französischen Kulturministerium anerkannt.

Das Peabody Institute, das erste Musikkonservatorium in den Vereinigten Staaten, fördert ein dynamisches Modell der darstellenden Künste und befähigt Musiker und Tänzer mit unterschiedlichem Hintergrund, auf höchstem Niveau zu kreieren und aufzutreten. Als Abteilung der Johns Hopkins College bietet Peabody Möglichkeiten für interdisziplinäre Studien und ist eine führende Stimme an der Schnittstelle von Kunst und Bildung.

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OpenMOSS veröffentlicht MOSS-Audio: ein Open-Supply-Grundlagenmodell für Sprache, Ton, Musik und zeitbewusstes Audio-Denken https://chatgpz.de/artificial-intelligence/openmoss-veroeffentlicht-moss-audio-ein-open-supply-grundlagenmodell-fuer-sprache-ton-musik-und-zeitbewusstes-audio-denken/ https://chatgpz.de/artificial-intelligence/openmoss-veroeffentlicht-moss-audio-ein-open-supply-grundlagenmodell-fuer-sprache-ton-musik-und-zeitbewusstes-audio-denken/#respond Wed, 29 Apr 2026 00:14:46 +0000 http://chatgpz.de/artificial-intelligence/openmoss-veroeffentlicht-moss-audio-ein-open-source-grundlagenmodell-fuer-sprache-ton-musik-und-zeitbewusstes-audio-denken/ [ad_1]

Zu verstehen, was in einem Audioclip passiert, ist ein täuschend schwieriges Drawback. Das Transkribieren gesprochener Wörter ist der einfache Teil. Ein wirklich leistungsfähiges System muss außerdem erkennen, wer spricht, seinen emotionalen Zustand erkennen, Hintergrundgeräusche interpretieren, Musikinhalte analysieren und zeitbezogene Fragen wie „Was hat der Sprecher nach zwei Minuten gesagt?“ beantworten. Um all das zu bewältigen, mussten mehrere spezialisierte Systeme zusammengefügt werden.

Das OpenMOSS-Group, MOSI.AI und das Shanghai Innovation Institute veröffentlicht MOSS-Audio: ein Open-Supply-Audio-Verständnismodell, das alle diese Funktionen in einem einzigen Basismodell vereinen soll.

Was MOSS-Audio tatsächlich macht

MOSS-Audio unterstützt Sprachverständnis, Verständnis von Umgebungsgeräuschen, Musikverständnis, Audiountertitelung, zeitbewusste Qualitätssicherung und komplexes Denken über reales Audio. Sein Leistungsumfang gliedert sich in mehrere unterschiedliche Bereiche. Sprach- und Inhaltsverständnis Erkennt und transkribiert gesprochene Inhalte präzise und unterstützt die Zeitstempelausrichtung sowohl auf Wort- als auch auf Satzebene. Sprecher-, Feelings- und Ereignisanalyse identifiziert Sprechereigenschaften, analysiert emotionale Zustände anhand von Ton, Klangfarbe und Kontext und erkennt wichtige akustische Ereignisse im Audio. Szenen- und Sound-Cue-Extraktion zieht aussagekräftige Signale aus Hintergrundgeräuschen, Umgebungsgeräuschen und Nicht-Sprachsignalen, um auf Szenenkontext und Atmosphäre zu schließen. Musikverständnis analysiert Musikstil, emotionale Entwicklung und Instrumentierung. Beantwortung und Zusammenfassung von Audiofragen Beantwortet Fragen und Zusammenfassungen in Reden, Podcasts, Besprechungen und Interviews. Endlich, Komplexes Denken führt Multi-Hop-Argumentation über Audioinhalte durch, unterstützt durch Gedankenkettentraining und verstärkendes Lernen.

In der Praxis kann ein einziges MOSS-Audio-Modell alle oben genannten Aufgaben erfüllen, ohne zwischen verschiedenen Spezialsystemen wechseln zu müssen.

Vier Modellvarianten

Das Group veröffentlichte zum Begin vier Varianten: MOSS-Audio-4B-Anleitung, MOSS-Audio-4B-Denken, MOSS-Audio-8B-AnleitungUnd MOSS-Audio-8B-Denken. Es lohnt sich, die Namenskonvention zu verstehen, wenn Sie entscheiden, welche verwendet werden soll. Der Anweisen Varianten sind für die direkte Befolgung von Anweisungen optimiert und eignen sich daher intestine für Produktionspipelines, in denen Sie vorhersehbare, strukturierte Ausgaben wünschen. Der Denken Varianten bieten stärkere Denkkettenfähigkeiten und eignen sich besser für Aufgaben, die Multi-Hop-Inferenz erfordern. Die 4B-Modelle verwenden Qwen3-4B als LLM-Spine und die 8B-Modelle nutzen Qwen3-8BDies führt zu Gesamtmodellgrößen von etwa 4,6 B bzw. 8,6 B Parametern.

https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Audio

Die Architektur: Drei Komponenten arbeiten zusammen

MOSS-Audio folgt a Modularer Aufbau bestehend aus drei Komponenten: einem Audio-Encoder, einem Modalitätsadapter und einem großen Sprachmodell. Rohes Audio wird zunächst von kodiert MOSS-Audio-Encoder in kontinuierliche zeitliche Darstellungen um 12,5 Hz. Diese Darstellungen werden dann über den Adapter in den Einbettungsraum des Sprachmodells projiziert und schließlich vom LLM zur automatischen Regressionstextgenerierung verwendet.

Das Forschungsteam trainierte den Encoder von Grund auf, anstatt sich auf handelsübliche Audio-Frontends zu verlassen. Ihre Begründung: Ein dedizierter Encoder liefert robustere Sprachdarstellungen, eine engere zeitliche Ausrichtung und eine bessere Erweiterbarkeit über akustische Bereiche hinweg.

Zwei architektonische Neuerungen in MOSS-Audio sind es wert, im Element verstanden zu werden.

DeepStack Cross-Layer-Function-Injection: Eine häufige Schwäche von Audiomodellen besteht darin, dass es dazu kommt, dass akustische Informationen auf niedriger Ebene verloren gehen, beispielsweise Prosodie, transiente Ereignisse und lokale Zeit-Frequenz-Strukturen, wenn man sich nur auf die Funktionen der obersten Ebene des Encoders verlässt. MOSS-Audio begegnet diesem Drawback mit einem DeepStack-inspiriertes schichtübergreifendes Injektionsmodul zwischen dem Encoder und dem Sprachmodell: Zusätzlich zur Endschichtausgabe des Encoders werden Merkmale aus früheren und Zwischenschichten ausgewählt, unabhängig projiziert und in die frühen Schichten des Sprachmodells injiziert. Dadurch bleiben Multigranularitätsinformationen erhalten, die von akustischen Particulars auf niedriger Ebene bis hin zu semantischen Abstraktionen auf hoher Ebene reichen, und helfen dem Modell, Rhythmus, Klangfarbe, Transienten und Hintergrundstruktur beizubehalten, die eine einzelne Darstellung auf hoher Ebene nicht vollständig erfassen kann.

Zeitbewusste Darstellung: Zeit ist eine kritische Dimension im Audiobereich, für die Textmodelle von Natur aus nicht gerüstet sind. MOSS-Audio begegnet diesem Drawback durch a Einfügen von Zeitmarken Strategie während des Vortrainings: In festen Zeitintervallen werden explizite Zeittoken zwischen Audio-Body-Darstellungen eingefügt, um zeitliche Positionen anzuzeigen. Dadurch kann das Modell lernen, „was wann passiert ist“ innerhalb eines einheitlichen Textgenerierungsrahmens, der natürlich Zeitstempel-ASR, Ereignislokalisierung, zeitbasierte Qualitätssicherung und lange Audiorückblicke unterstützt – ohne dass ein separater Lokalisierungskopf oder eine Nachbearbeitungspipeline erforderlich ist.

Benchmark-Leistung

Die Zahlen sind stark. Zum allgemeinen Audioverständnis: MOSS-Audio-8B-Pondering erreicht eine durchschnittliche Genauigkeit von 71,08 über vier Benchmarks hinweg – 77,33 auf MMAU, 64,92 auf MMAU-Professional, 66,53 auf MMARUnd 75,52 auf MMSUübertrifft die meisten Open-Supply-Modelle. Dazu gehören auch größere Modelle: Step-Audio-R1 mit 33B erreicht 70,67 Punkte und Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct mit 30B Punkte 67,91. Im weiteren Kontext erzielt Kimi-Audio (7B) einen Wert von 61,14 und MiMo-Audio-7B einen Wert von 62,97 im gleichen Durchschnitt. Die 4B-Pondering-Variante erzielt einen Wert von 68,37, was bedeutet, dass das kleinere Modell mit Gedankenkettentraining alle größeren Open-Supply-Konkurrenten, die nur Instruktionen anbieten, übertrifft.

An Untertitel der Redebewertet mit einer LLM-as-a-Choose-Methodik in 13 feinkörnigen Dimensionen, darunter Geschlecht, Alter, Akzent, Tonhöhe, Lautstärke, Geschwindigkeit, Textur, Klarheit, Geläufigkeit, Emotion, Ton, Persönlichkeit und Zusammenfassung. MOSS-Audio-Instruct-Varianten führen in 11 von 13 Dimensionen, wobei MOSS-Audio-8B-Instruct die beste durchschnittliche Gesamtpunktzahl erreicht 3.7252.

An Automatische Spracherkennung (ASR) MOSS-Audio-8B-Instruct umfasst 12 Bewertungsdimensionen – darunter Gesundheitszustand, Codewechsel, Dialekt, Gesang und Nicht-Sprachszenarien – und erreicht dies niedrigste Gesamt-CER (Character Error Charge) von 11,30 über alle getesteten Modelle hinweg.

https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Audio

Wichtige Erkenntnisse

  • Einzelmodell, vollständiger Audio-Stack: MOSS-Audio vereint Sprachtranskription, Sprecher- und Emotionsanalyse, Verständnis von Umgebungsgeräuschen, Musikanalyse, Audiountertitelung, zeitbewusste Qualitätssicherung und komplexe Argumentation in einem Open-Supply-Modell, wodurch die Notwendigkeit entfällt, mehrere spezialisierte Systeme miteinander zu verketten.
  • Zwei architektonische Innovationen steigern die Leistung: DeepStack Cross-Layer Function Injection bewahrt akustische Multigranularitätsinformationen durch die direkte Injektion von Options aus Zwischen-Encoderschichten in die frühen Schichten des LLM, während das Einfügen von Zeitmarkern während des Vortrainings dem Modell explizite zeitliche Aufmerksamkeit für zeitstempelbasierte Aufgaben verleiht.
  • Erstklassige Benchmark-Ergebnisse im effizienten Maßstab: MOSS-Audio-8B-Pondering erreicht eine durchschnittliche Genauigkeit von 71,08 bei allgemeinen Audio-Verständnis-Benchmarks und übertrifft damit alle Open-Supply-Modelle, einschließlich 30B+-Systeme, während die 4B Pondering-Variante allein jeden größeren Open-Supply-Nur-Anleitungs-Konkurrenten übertrifft.
  • Dominante Zeitstempel-ASR-Genauigkeit: MOSS-Audio-8B-Instruct erreicht 35,77 AAS bei AISHELL-1 und 131,61 AAS bei LibriSpeech und übertrifft damit sowohl Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct (833,66) als auch das Closed-Supply-Gerät Gemini-3.1-Professional (708,24) bei demselben Benchmark deutlich.

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Kombination von Neurowissenschaften, KI und Musik, um Innovationen im Bereich der psychischen Gesundheit zu schaffen | MIT-Nachrichten https://chatgpz.de/artificial-intelligence/kombination-von-neurowissenschaften-ki-und-musik-um-innovationen-im-bereich-der-psychischen-gesundheit-zu-schaffen-mit-nachrichten/ https://chatgpz.de/artificial-intelligence/kombination-von-neurowissenschaften-ki-und-musik-um-innovationen-im-bereich-der-psychischen-gesundheit-zu-schaffen-mit-nachrichten/#respond Mon, 20 Oct 2025 23:07:15 +0000 https://chatgpz.de/artificial-intelligence/kombination-von-neurowissenschaften-ki-und-musik-um-innovationen-im-bereich-der-psychischen-gesundheit-zu-schaffen-mit-nachrichten/ [ad_1]

Die Laptop-Neurowissenschaftlerin und Sängerin/Songwriterin Kimaya (Kimy) Lecamwasam, die auch E-Bass und Gitarre spielt, sagt, dass Musik seit jeher ein zentraler Bestandteil ihres Lebens sei. Sie wuchs in einer musikalischen Familie auf und spielte während ihrer gesamten Schulzeit in Bands.

„Die meiste Zeit meines Lebens struggle das Schreiben und Musizieren die klarste Artwork, mich auszudrücken“, sagt Lecamwasam. „Ich struggle ein wirklich schüchternes und ängstliches Sort, und es fiel mir schwer, für mich selbst einzustehen. Mit der Zeit wurde das Komponieren und Aufführen von Musik zu einem zentralen Thema sowohl für meine Kommunikation als auch für den Umgang mit meiner eigenen psychischen Gesundheit.“

Sie vermittelt ihr nicht nur wertvolle Fähigkeiten und Erfahrungen, sondern sieht auch ihre Leidenschaft für Musik als Auslöser für ihr Interesse an Neurowissenschaften.

„Ich konnte nicht nur aus erster Hand sehen, wie das Publikum auf Musik reagierte, sondern auch, welchen Wert Musik für Musiker hatte“, sagt sie. „Dieser enge Zusammenhang zwischen Musikmachen und Wohlbefinden hat mich zunächst zu der Frage veranlasst, warum Musik einen so starken Einfluss auf uns hat, und mich schließlich dazu gebracht, die Wissenschaft dahinter zu studieren.“

Lecamwasam erwarb 2021 einen Bachelor-Abschluss am Wellesley Faculty, wo sie Neurowissenschaften – insbesondere im Bereich Programs and Computational Neuroscience – und auch Musik studierte. Während ihres ersten Semesters nahm sie an einem Songwriting-Kurs teil, der ihr, wie sie sagt, die Zusammenhänge zwischen Musik und Emotionen bewusster gemacht habe. Während ihres Studiums in Wellesley nahm sie drei Jahre lang am MIT Undergraduate Analysis Alternatives Program teil. Sie arbeitete im Labor der Abteilung für Gehirn- und Kognitionswissenschaften von Emery Brown, der Edward Hood Taplin-Professorin für Medizintechnik und Computational Neuroscience, und konzentrierte sich hauptsächlich auf die Klassifizierung des Bewusstseins bei anästhesierten Patienten und das Coaching von Prothesen mit Gehirn-Laptop-Schnittstelle mithilfe von Reinforcement Studying.

„Ich hatte immer noch eine sehr tiefe Liebe zur Musik, die ich parallel zu meiner gesamten neurowissenschaftlichen Arbeit verfolgte, aber ich wollte wirklich versuchen, einen Weg zu finden, diese beiden Dinge in der Graduiertenschule zu kombinieren“, sagt Lecamwasam. Brown empfahl ihr, sich die Graduiertenprogramme am MIT Media Lab im Rahmen des Program in Media Arts and Sciences (MAS) anzusehen, was sich als perfect herausstellte.

„Eine Sache, die ich an meiner Stelle wirklich liebe, ist, dass ich sowohl Künstlerin als auch Wissenschaftlerin sein kann“, sagt Lecamwasam. „Das struggle mir wichtig, als ich mich für ein Graduiertenprogramm entschieden habe. Ich wollte sicherstellen, dass ich wirklich strenge, validierte und wichtige Arbeit leisten kann, aber auch coole, kreative Erkundungen machen und die Forschung, die ich gemacht habe, tatsächlich auf unterschiedliche Weise in die Praxis umsetzen kann.“

Erforschung der physischen, mentalen und emotionalen Auswirkungen von Musik

Gestützt auf ihre jahrelange neurowissenschaftliche Forschung als Studentin und ihre Leidenschaft für Musik konzentrierte Lecamwasam ihre Abschlussforschung auf die Nutzung der emotionalen Kraft von Musik in skalierbare, nicht-pharmakologische Werkzeuge für die psychische Gesundheit. Ihre Masterarbeit befasste sich mit der „Pharmamusikologie“ und untersuchte, wie sich Musik positiv auf die Physiologie und Psychologie von Menschen mit Angstzuständen auswirken könnte.

Das übergreifende Thema von Lecamwasams Forschung ist die Erforschung der verschiedenen Auswirkungen von Musik und Affective Computing – körperlich, geistig und emotional. Jetzt im dritten Jahr ihres Doktorandenprogramms in der Oper der Zukunft Gruppe untersucht sie derzeit die Auswirkungen groß angelegter Dwell-Musik- und Konzerterlebnisse auf die psychische Gesundheit und das Wohlbefinden sowohl der Zuschauer als auch der Künstler. Sie arbeitet auch daran, Musikhören, Komposition und Darbietung als Gesundheitsinterventionen in Kombination mit Psychotherapie und pharmazeutischen Interventionen klinisch zu validieren.

Ihre jüngste Arbeit, in Zusammenarbeit mit dem Human-AI Resonance Lab von Professor Anna Huang, bewertet die emotionale Resonanz von KI-generierter Musik im Vergleich zu von Menschen komponierter Musik; Ziel ist es, ethischere Anwendungen emotionssensitiver Musikgenerierung und -empfehlung zu identifizieren, die die menschliche Kreativität und Entscheidungsfreiheit bewahren und auch als Gesundheitsinterventionen eingesetzt werden können. Sie struggle Co-Leiterin eines Wellness- und Musik-Workshops beim Wellbeing Summit in Bilbao, Spanien, und präsentierte ihre Arbeit auf der CHI-Konferenz 2023 über Human Elements in Computing Programs in Hamburg, Deutschland und der Audio Principally-Konferenz 2024 in Mailand, Italien.

Lecamwasam hat mit Organisationen in der Nähe und in der Ferne zusammengearbeitet, um ihre Forschung in die Praxis umzusetzen. Sie arbeitete mit dem Weill Music Institute der Carnegie Corridor an dessen Nicely-Being-Konzerten zusammen und ist derzeit Partnerin einer Studie zur Bewertung der Auswirkungen des Schreibens von Schlafliedern auf die perinatale Gesundheit mit dem North Shore Lullaby Challenge in Massachusetts, einem Ableger des Lullaby Challenge der Carnegie Corridor. Ihre wichtigste internationale Zusammenarbeit besteht mit einem Unternehmen namens Myndstream, wo sie an Projekten arbeitet, die die emotionale Resonanz von KI-generierter Musik mit von Menschen komponierter Musik vergleichen und über klinische und reale Anwendungen nachdenken. Sie arbeitet außerdem an einem Projekt mit den Unternehmen PixMob und Empatica (einem Spin-off des MIT Media Lab), bei dem es um die Bewertung der Auswirkungen interaktiver Beleuchtung und groß angelegter Dwell-Musikerlebnisse auf die emotionale Resonanz in Stadien und Arenen geht.

Gemeinschaft aufbauen

„Kimy verbindet eine tiefe Liebe zur Musik und ein ausgefeiltes Wissen über Musik mit wissenschaftlicher Neugier und Genauigkeit auf eine Artwork und Weise, die den Geist des Media Lab/MAS in seiner besten Kind repräsentiert“, sagt Professor Tod Machover, Forschungsberater von Lecamwasam, Fakultätsleiter des Media Lab und Leiter der Gruppe „Opera der Zukunft“. „Sie glaubt seit langem, dass Musik eine der mächtigsten und effektivsten Möglichkeiten ist, personalisierte Interventionen zu schaffen, um emotionalen Stress zu stabilisieren und Empathie und Verbundenheit zu fördern. Es ist derselbe Wunsch, gesunde, sichere und nachhaltige Umgebungen für Arbeit und Freizeit zu schaffen, der Kimy zu einer der effektivsten und engagiertesten Neighborhood-Builderinnen im Labor gemacht hat.“

Lecamwasam nimmt seit einigen Jahren am SOS-Programm (College students Providing Assist) im MAS teil, das Studierende mit unterschiedlichen Lebenserfahrungen und Hintergründen bei der Bewerbung für das Programm in Media Arts and Sciences unterstützt. Sie wird bald die erste MAS-Peer-Mentorin im Rahmen einer neuen Initiative sein, durch die sie Programme einschließlich eines „Buddy-Programs“ einrichten und koordinieren wird, das neue Masterstudierende mit Doktoranden zusammenbringt, um ihnen den Übergang in das Leben als Doktorandin am MIT zu erleichtern. Sie ist außerdem Teil der Studcom des Media Lab, einer von Studenten geführten Organisation, die Erfahrungen fördert, ermöglicht und schafft, die die Neighborhood zusammenbringen sollen.

„Ich denke, dass alles, was ich tun konnte, von den Freunden, die ich in meinem Labor und in meiner Abteilung sowie abteilungsübergreifend gewonnen habe, so unterstützt wurde“, sagt Lecamwasam. „Ich denke, jeder ist einfach begeistert von der Arbeit, die er leistet, und unterstützt sich gegenseitig. Dadurch bin ich selbst dann motiviert, wenn die Dinge herausfordernd oder schwierig sind, diese Arbeit zu leisten und Teil dieser Gemeinschaft zu sein.“

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