智能音樂與創(chuàng)新設計

第1章 智能音樂概述
1.1 智能音樂釋義
1.2 智能音樂的背景和需求
1.3 智能音樂的創(chuàng)新設計和應用
1.3.1 音樂推薦
1.3.2 音樂健康
1.3.3 音樂視頻
參考文獻
第2章 智能音樂的創(chuàng)新設計基礎
2.1 智能音樂的創(chuàng)新設計元素
2.1.1 音樂的低級特征
2.1.2 音樂的中級特征
2.1.3 音樂的高級特征
2.2 智能音樂的創(chuàng)新設計模式
2.2.1 設計思維六步驟
2.2.2 需求分析與問題定義
2.2.3 方案設計與原型制作
2.2.4 實驗評估與效果驗證
參考文獻
第3章 EmoMusic——音樂推薦創(chuàng)新設計
3.1 音樂推薦問題調研與分析
3.1.1 用戶調研
3.1.2 用戶信息
3.1.3 調研結果與討論
3.2 EmoMusic應用設計與實現(xiàn)
3.3 EmoMusic用戶測試與評估
參考文獻
第4章 EmoClock——喚醒體驗創(chuàng)新設計
4.1 用戶分析與問題定義
4.2 設計方案與原型制作
4.2.1 音樂喚醒方法設計
4.2.2 軟件設計與原型制作
4.3 實驗評估與效果驗證
4.3.1 實驗假設與目標
4.3.2 實驗被試者的招募標準
4.3.3 實驗設置與流程
參考文獻
第5章 音羊——音樂助眠創(chuàng)新設計
5.1 需求分析與問題定義
5.1.1 助眠音樂設計的產品分析
5.1.2 助眠音樂設計的用戶需求與問題定義
5.2 設計方案與原型設計
5.2.1 助眠音樂智能識別方法
5.2.2 特征提取
5.2.3 模型訓練
5.2.4 助眠音樂創(chuàng)新應用設計
5.3 實驗評估與效果驗證
5.3.1 助眠音樂的智能識別效果驗證
5.3.2 應用設計的用戶體驗研究
參考文獻
第6章 AutoVlog——Vlog創(chuàng)新設計
6.1 Vlog生成系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀
6.2 Vlog智能生成系統(tǒng)設計模型
6.2.1 模型關鍵要素
6.2.2 MES模型框架
6.3 MES模型映射關系建立
6.3.1 Vlog音樂實驗庫構建
6.3.2 Vlog場景實驗庫構建
6.3.3 MES模型映射關系實驗過程
6.3.4 MES模型映射關系實驗結果分析
6.3.5 MES模型映射關系驗證實驗
6.4 AutoVlog整體設計案例
6.4.1 整體設計框架
6.4.2 參數選擇方法
6.4.3 音樂推薦方法
6.4.4 音樂分析方法
6.4.5 視頻合成方法
6.4.6 軟件系統(tǒng)設計
6.5 AutoVlog用戶體驗實驗
6.5.1 實驗方法與框架
6.5.2 可用性量表設計
6.5.3 實驗過程
6.5.4 體驗結果與分析
參考文獻
第7章 余音——視頻配樂創(chuàng)新設計
7.1 需求分析與問題定義
7.1.1 短視頻智能配樂領域的需求分析
7.1.2 短視頻智能配樂方案的現(xiàn)有缺憾
7.1.3 音畫融合帶來更優(yōu)質的短視頻觀看體驗
7.2 設計方案與原型制作
7.2.1 音畫融合驅動的配樂模型設計
7.2.2 短視頻智能配樂系統(tǒng)設計研究
7.2.3 用戶操作流程設計
7.2.4 系統(tǒng)頁面功能設計
7.3 實驗評估與效果驗證
7.3.1 系統(tǒng)配樂質量驗證
7.3.2 系統(tǒng)可用性測試
參考文獻
后記