30、音乐参与与音频描述:创新模式与未来展望

音乐参与与音频描述创新模式展望

音乐参与与音频描述:创新模式与未来展望

1. 熟悉度与音乐参与项目

熟悉度是一个主观现象,它涉及人们对自身、周围环境以及自身在世界中活动的理解。从研究人员和设计师的角度来看,可观察到的是一些结果,如“轻松、自信、成功、表现”等,这些都是熟悉度的体现。

1.1 参与式设计与全民设计面临的挑战

在跨学科活动(如设计工作)中,会面临诸多挑战。以RHYME项目为例,该项目涉及多种研究传统和方法,这些挑战有时十分明显。此外,儿童与共创实体物品的互动往往需要通过照顾者来解读,这种中介沟通形式给参与式设计过程带来了额外的挑战。这也强调了需要认真努力,以各自的方式去充分理解不同的利益相关者。

1.2 全民音乐参与的潜力

实体交互,即通过操作物理对象与计算机系统进行交互,为全民音乐参与提供了巨大的潜力。通过认真对待参与式设计过程,可以创造出新颖且有前景的实体物品,让多个用户能够以自己的方式参与音乐活动。例如,原型ORFI和WAVE就是很好的例子,这些共创实体物品不仅仅是乐器的界面。我们创造了视听空间,让儿童和周围的人可以通过熟悉的物品(如地毯和枕头)去探索其陌生的特性。有时,儿童还会带来熟悉的物品,如球或原声吉他来进行探索。这样,这些物品的熟悉度以及共创实体物品的熟悉设计,共同促成了全民音乐参与。

需要注意的是,Small对音乐参与的定义适用于比直接与音乐表演相关更广泛的活动。此外,Small认为音乐参与是无价值倾向的,即不一定是一种愉悦的活动。然而,在RHYME项目中,全民音乐参与的环境是从福祉的角度来创建的。

1.3 RHYME项目的现状与未来规划

目前,RHYME项目已经经历了两次

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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