智能音樂與創(chuàng)新設(shè)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(shè)計和應(yīng)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(shè)計基礎(chǔ)
2.1 智能音樂的創(chuàng)新設(shè)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(shè)計模式
2.2.1 設(shè)計思維六步驟
2.2.2 需求分析與問題定義
2.2.3 方案設(shè)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(shè)計
3.1 音樂推薦問題調(diào)研與分析
3.1.1 用戶調(diào)研
3.1.2 用戶信息
3.1.3 調(diào)研結(jié)果與討論
3.2 EmoMusic應(yīng)用設(shè)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(shè)計
4.1 用戶分析與問題定義
4.2 設(shè)計方案與原型制作
4.2.1 音樂喚醒方法設(shè)計
4.2.2 軟件設(shè)計與原型制作
4.3 實驗評估與效果驗證
4.3.1 實驗假設(shè)與目標(biāo)
4.3.2 實驗被試者的招募標(biāo)準
4.3.3 實驗設(shè)置與流程
參考文獻
第5章 音羊——音樂助眠創(chuàng)新設(shè)計
5.1 需求分析與問題定義
5.1.1 助眠音樂設(shè)計的產(chǎn)品分析
5.1.2 助眠音樂設(shè)計的用戶需求與問題定義
5.2 設(shè)計方案與原型設(shè)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(xùn)練
5.2.4 助眠音樂創(chuàng)新應(yīng)用設(shè)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(yīng)用設(shè)計的用戶體驗研究
參考文獻
第6章 AutoVlog——Vlog創(chuàng)新設(shè)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(shè)計模型
6.2.1 模型關(guān)鍵要素
6.2.2 MES模型框架
6.3 MES模型映射關(guān)系建立
6.3.1 Vlog音樂實驗庫構(gòu)建
6.3.2 Vlog場景實驗庫構(gòu)建
6.3.3 MES模型映射關(guān)系實驗過程
6.3.4 MES模型映射關(guān)系實驗結(jié)果分析
6.3.5 MES模型映射關(guān)系驗證實驗
6.4 AutoVlog整體設(shè)計案例
6.4.1 整體設(shè)計框架
6.4.2 參數(shù)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(shè)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(shè)計
6.5.3 實驗過程
6.5.4 體驗結(jié)果與分析
參考文獻
第7章 余音——視頻配樂創(chuàng)新設(shè)計
7.1 需求分析與問題定義
7.1.1 短視頻智能配樂領(lǐng)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(zhì)的短視頻觀看體驗
7.2 設(shè)計方案與原型制作
7.2.1 音畫融合驅(qū)動的配樂模型設(shè)計
7.2.2 短視頻智能配樂系統(tǒng)設(shè)計研究
7.2.3 用戶操作流程設(shè)計
7.2.4 系統(tǒng)頁面功能設(shè)計
7.3 實驗評估與效果驗證
7.3.1 系統(tǒng)配樂質(zhì)量驗證
7.3.2 系統(tǒng)可用性測試
參考文獻
后記