Информатика 4 класс гармония: ГДЗ по информатике 4 класс Нателаури, Маранин Решебник

Harmony планируют использовать гранты для повышения качества и повышения квалификации учителей и администраторов, повышения последовательности карьерного роста в системе и поощрения успешных учителей финансовыми стимулами.

В течение следующих пяти лет проект будет реализован в виде хорошо продуманных фаз.

Грант TIF находится в ведении Управления инноваций и усовершенствований Министерства образования США.

Министерство образования США предоставило 13 новых грантов в рамках конкурса Фонда поощрения учителей (TIF) на 2016 финансовый год. Эти премии составляют 70 269 506 долларов на первый год проекта. Эти проекты будут реализованы в течение пяти лет. Финансирование TIF предоставит получателям грантов возможность содействовать эффективному обучению за счет развития систем управления человеческим капиталом и использования вознаграждения, основанного на результатах.

Для получения дополнительной информации об этих наградах посетите страницу наград Министерства образования.

Описание программы

Эта программа обеспечивает финансирование проектов, направленных на разработку и внедрение систем оплаты труда учителей и директоров школ, ориентированных на результативность, в школах с повышенным спросом. Системы вознаграждения, основанные на успеваемости, должны учитывать успехи учащихся в учебе, а также оценки в классе, проводимые несколько раз в течение каждого учебного года, среди других факторов, и предоставлять учителям стимулы для принятия на себя дополнительных обязанностей и руководящих ролей.Целью программы TIF является поддержка использования компенсации, основанной на результатах, и других стратегий человеческого капитала, которые увеличивают и поддерживают компенсацию, основанную на результатах, с тем чтобы расширить доступ учащихся к эффективным преподавателям в школах с высоким уровнем потребностей и расширить множество многообещающих подходов, которые могут помочь этим преподавателям и другим сотрудникам добиться успеха.

Подробнее!

Чтобы узнать больше о гранте TIF, прочтите информационную брошюру о гранте

Специальные программы

поддерживают учащихся с ограниченными возможностями в получении готовности к колледжу и карьере, а также в приобретении навыков самостоятельной жизни посредством активного участия в учебной программе на уровне своего класса.

Заявление о миссии

Предоставить учащимся с ограниченными возможностями возможность преуспеть в учебе, обществе и профессионально, чтобы полностью раскрыть свой потенциал во взрослом возрасте. Департамент специального образования государственных школ Гармонии уделяет особое внимание строгой учебной программе с упором на естественные науки, технологии, инженерное дело и математику, чтобы обеспечить сложное образование, индивидуализированное для удовлетворения потребностей каждого учащегося с ограниченными возможностями.

Мы ценим

• Каждый человек как уникальная личность, заслуживающая уважения
• Разнообразие
• Завышенные ожидания

Мы верим

• Все дети могут учиться.
• Все дети имеют право на участие в программе, чтобы полностью раскрыть свой потенциал.
• Положительное подкрепление и позитивная среда обучения приводят к большим достижениям, чем наказание и негативное окружение.
• Воспитание детей в наименее жесткой среде ведет к большему успеху в жизни.

Найти ребенка

• Уведомление о находке ребенка
• Все дети с ограниченными возможностями, независимо от степени их инвалидности, которые нуждаются в специальном образовании и сопутствующих услугах, выявляются, обнаруживаются и оцениваются.
• Разработан и внедрен практический метод определения детей, нуждающихся в специальном образовании и сопутствующих услугах.
• Обновления в области специального образования
• Actualizaciones en Educación Especial
• Области инвалидности в штате Техас:
  • Аутизм (AU)
  • Глухой / слабослышащий (DHH) ранее слуховое нарушение
  • Слепоглухой (DB)
  • Эмоциональное расстройство (ED)
  • Умственная отсталость (ID)
  • Множественная инвалидность (MD)
  • Некатегориальное раннее детство (NCEC)
  • Ортопедическое поражение (ОИ)
  • Другие нарушения здоровья (OHI)
  • Особые нарушения обучаемости (SLD)
  • Нарушение речи (SI)
  • Травматическая травма головного мозга (ЧМТ)
  • Нарушение зрения (VI)

Обучающие и сопутствующие услуги

Harmony предоставляет комплекс услуг специального образования для удовлетворения индивидуальных и уникальных потребностей учащихся с ограниченными возможностями.Эти услуги включают, но не ограничиваются:

• Услуги по поддержке инклюзии: Сотрудничество между учителем общего образования и персоналом специального образования для обеспечения того, чтобы учащиеся специального образования, получающие обучение в общеобразовательном классе, успешно соответствовали требованиям общеобразовательной учебной программы. Персонал как общего, так и специального образования обеспечивает внедрение приспособлений и / или модификаций и надлежащее удовлетворение академических потребностей и когнитивных способностей учащегося.
• Ресурс: Дополнительные программы, проводимые вне общеобразовательного класса менее чем на 50% учебного дня, с преподавателем, обеспечивающим учебную поддержку со стороны специалиста по специальному образованию. Учитель и персонал специального образования получат копии планов уроков от учителя общего образования, а учитель по ускоренному обучению подготовит учебные материалы для разработки качественной системы поддержки обучения для ученика. Во время ARD комитет определит количество специально разработанного времени для выхода, которое требуется студенту, исходя из уровня поддержки и учебных приспособлений, необходимых студенту для доступа к общей учебной программе.
• Поведенческие службы: Учащиеся получают индивидуализированное и подробное обучение поведенческим ожиданиям в школьном сообществе и вокруг него. Уровень получаемых услуг зависит от текущих поведенческих потребностей учащегося и соответствует их IEP и BIP. Навыки функционального поведения позволяют учащимся активно участвовать в учебе в запланированных занятиях, при этом им оказывается поддержка учителем по поведению или вспомогательным персоналом.
• Life Skills классов для студентов, которым необходимы предварительные академические навыки для доступа к TEKS.Студенты изучают английский язык, математику, естественные науки и социальные науки в классе жизненных навыков, а также социальные и профессиональные навыки (если это соответствует возрасту). Учащиеся в классе жизненных навыков обычно посещают факультативные занятия в общеобразовательной среде с поддержкой специального образования.
• Transition Services: скоординированный набор мероприятий для учащегося с ограниченными возможностями, разработанный в рамках ориентированного на результат процесса, который ориентирован как на академические, так и на функциональные навыки, созданные для облегчения движения учащихся к их целям после окончания средней школы в образовании / обучении. , трудоустройство и навыки самостоятельной жизни.
• Речевая и языковая терапия: Речевые и языковые патологи работают со студентами, которые испытывают задержки речи и языка, такие как артикуляция, язык, беглость и прагматика, которые влияют на их социальное взаимодействие, грамотность и обучение. Учащиеся обычно получают услуги в соответствии с их IEP либо в небольших группах, либо в классе.
• Трудотерапия: сопутствующая услуга, которая может включать в себя работу над почерком или мелкой моторикой, чтобы ученик мог выполнять письменные задания, помогая ученику организовать себя в окружающей среде и работая с учителем, чтобы изменить класс и / или адаптировать обучение материалы, способствующие успешному участию.
• Физическая терапия: родственная услуга, в которой физиотерапевты работают со студентом, чтобы улучшить мышечный контроль и баланс, изменить окружающую среду для максимального участия и обучить персонал, чтобы улучшить физическое участие студента.
• Консультации и психологические услуги: сопутствующие услуги, предоставляемые студентам, которым требуются определенные навыки для участия и прогресса в образовательной среде.Эти услуги могут решать социальные, эмоциональные и поведенческие проблемы, которые мешают учащемуся пользоваться услугами. Эти услуги обычно краткосрочные и целенаправленные.
• Вспомогательные технологии: любой предмет, часть оборудования или продуктовая система, которые используются для увеличения, поддержания или улучшения функциональных возможностей ребенка с ограниченными возможностями.

Полезные ресурсы и информация от TEA

Партнерская ресурсная сеть

Партнерская ресурсная сеть (PRN) предоставляет родителям обучение, образование, информацию, направления, эмоциональную поддержку и индивидуальную помощь в получении соответствующих услуг

Первый Техасский проект

Создано родителями для родителей.Этот веб-сайт является проектом Агентства образования штата Техас и стремится предоставлять точную и последовательную информацию родителям и семьям учащихся с ограниченными возможностями.

TEA – Отложенные или отказанные в оценке и компенсационные услуги

Если первоначальная оценка была отложена или отклонена, хотя этого не должно было быть, могут потребоваться компенсационные услуги, чтобы компенсировать задержку с получением вашим ребенком услуг специального образования.

TEA-Evaluaciones Retrasadas o Denegadas & Servicios Compensatorios

En Español.

Техасский переходный период / Руководство по трудоустройству

Ресурсы, созданные Студенческой переходной сетью (SCTN), чтобы помочь преподавателям в реализации качественных переходных услуг для студентов с ограниченными возможностями

Руководство для родителей по процессу приема, проверки и увольнения

Подробный документ, объясняющий процесс приема, рассмотрения и увольнения (ARD) и содержащий информацию, которая помогает родителям эффективно участвовать в работе комитета ARD по их ребенку.

Guía Para Padres del Proceso se Admisión, Repaso, y Retiro

En Español.

Уведомление о процессуальных гарантиях – февраль 2021 г.

Документ, объясняющий права и обязанности родителей в соответствии с Законом об образовании лиц с ограниченными возможностями (IDEA).

Aviso Sobre Procedureimientos de Proteccion

En Español.

SpedTex.org

Информация и ресурсы, которые могут помочь вам понять инвалидность вашего ребенка, ваши права и обязанности в соответствии с Законом об образовании лиц с ограниченными возможностями (IDEA) и способствовать сотрудничеству, которое поддерживает развитие и предоставление услуг детям с ограниченными возможностями в нашем штате

ЧАЙ Ресурсы

Общие ресурсы для семей

TEA – Специальное образование в Техасе

Главный веб-сайт Техасского агентства по образованию о специальном образовании

Дислексия – это пожизненный тип умственной отсталости (нарушение обработки речи), которая может препятствовать чтению, письму, правописанию, а иногда даже разговору, несмотря на эффективное обучение, адекватный интеллект и социокультурные возможности.Учащиеся, у которых диагностирована дислексия, обычно испытывают основные трудности в фонологической осведомленности, включая фонематическую осведомленность и манипуляции, чтение отдельных слов, беглость чтения и орфографию. Последствия могут включать трудности с пониманием прочитанного и / или письменным выражением.

Ниже приведены основные характеристики дислексии в области чтения / правописания:

• Затруднения при чтении отдельных слов
• Затруднения при точном расшифровке незнакомых слов
• Затруднения с устным чтением (медленное, неточное или трудное)
• Орфографические ошибки

Официальная оценка

Когда признаки и характеристики дислексии четко наблюдаются, необходимо провести официальную оценку лицензированным специалистом по оценке дислексии с согласия родителей.

Право на участие

На основании собранных данных и официальных результатов оценки комитет 504 принимает решения о дислексии и 504 приемлемости.

Программы и услуги

• Классные комнаты
• Мультисенсорная структурированная языковая инструкция по расшифровке, пониманию и беглости речи, проводимая обученным инструктором по дислексии в небольшой группе и проводимая еженедельно в запланированное время.Программы дислексии, используемые в государственных школах Хармони в зависимости от округа:
  • Программа лечения дислексии (Хьюстон, Сан-Антонио, Лаббок, Одесса) – это мультисенсорная учебная программа, основанная на подходе Ортона-Гиллингема, который учит фонетике и структуре английского языка. Программа обучает чтению, письму, орфографии, а также устному и письменному выражению, используя одновременно визуальные, слуховые и кинестетические методы, когда это возможно.
  • Мультисенсорный подход к обучению (Даллас, Форт-Уэрт) – это программа для лечения дислексии и других нарушений чтения.Он следует за исследованиями, начатыми в Техасской больнице Scottish Rite Hospital в 1965 году Айлеттом Р. Коксом и доктором Люциусом Уэйтсом, когда они разработали программу Alphabetic Phonics. Эта программа представляет собой мультисенсорный подход Ортона-Гиллингема к обучению чтению, сочетающий визуальное, слуховое и кинестетическое (или мышечное) обучение. Названный Alphabetic Phonics, потому что он основан на системе символов алфавита, он учит науке письменного языка и обращается к чтению, почерку и орфографии.
  • Wilson Reading System (Остин) – это интенсивная программа Уровня 3 для учащихся 2–12 классов и взрослых с дефицитом слов, которые не достигают достаточного прогресса благодаря своему текущему вмешательству; не могли учиться с помощью других методик обучения и нуждались в мультисенсорном языковом обучении; или которым требуется более интенсивное структурированное обучение грамоте из-за языковой неспособности к обучению, такой как дислексия.Как структурированная программа обучения грамоте, основанная на исследованиях фонологического кодирования и принципах Ортона-Гиллингема, WRS напрямую и систематически обучает структуре английского языка. В рамках программы студенты овладевают навыками беглого декодирования и кодирования до уровня мастерства.
  • Take Flight (Больница Scottish Rite Hospital – Эль-Пасо) Комплексное вмешательство для студентов с дислексией – это двухлетний учебный план, составленный сотрудниками Центра дислексии и нарушений обучения Люка Уэйтса при детской больнице Шотландского обряда Техаса.Take Flight основывается на успехе трех предыдущих программ вмешательства при дислексии, разработанных сотрудниками TSRHC: Alphabetic Phonics, the Dyslexia Training Program и TSRH Literacy Program.

Harmony предоставляют учащимся с ограниченными возможностями соответствующие образовательные услуги, разработанные для удовлетворения индивидуальных потребностей учащихся в той же степени, что и потребности учащихся без инвалидности.Соответствующее образование для учащегося с ограниченными возможностями в соответствии с положениями Раздела 504 может включать обучение в обычных классах, обучение в обычных классах с дополнительными услугами и / или сопутствующие услуги.

Определение

Раздел 504 – это закон о гражданских правах, который защищает правомочных лиц от дискриминации по признаку инвалидности.

Оценка

После направления школьным персоналом или родителем (-ями) / опекуном (-ями) проводится оценка 504, которая включает анализ данных, полученных из различных источников (медицинские записи, академические записи, вклад родителей / учителей и т. Д.) .) – проводится комитетом 504.

Право на участие

Чтобы быть защищенным в соответствии с разделом 504, студент должен иметь статус

1. Имеете физическое или умственное нарушение, которое существенно ограничивает один или несколько основных видов жизнедеятельности (дыхание, ходьба, концентрация, чтение и т. Д.)
2. Потенциальная инвалидность, отвечающая требованиям, может включать, но не ограничивается:
   • ДОБАВИТЬ / СДВГ
   • Астма
   • Биполярное расстройство
   • Рак
   • Диабет
   • Эпилепсия
   • Дислексия
   • ВИЧ
   • OCD, ODD

Услуги

• Размещение: длительное время, чтение вслух и т. Д.
• Планы обслуживания: индивидуальный план размещения (IAP), план действий в чрезвычайных ситуациях / план медицинского обслуживания, план коррекции поведения и т. Д.
• Сопутствующие услуги: консультации, вспомогательные технологии и т. Д.

Центр STEM образования

Миссия

Миссия Центра STEM-образования состоит в том, чтобы координировать и / или вносить свой вклад в разработку, внедрение и управление программами STEM в соответствии с миссией государственных школ Harmony.

Основными целями Центра являются

• Выступать в качестве центрального пункта связи и коммуникации, предлагая физическое присутствие в главном офисе HPS, обширный веб-сайт и информационно-пропагандистские программы STEM.
• Будьте движущей силой вовлечения студентов, преподавателей и родителей HPS в инициативы STEM.
• Поощрять и способствовать расширению взаимодействия HPS с преподавателями, общественными организациями, политиками, предприятиями и семьями.
• Разработка и поддержка программ STEM для учителей HPS.
• Создавайте стратегические партнерские отношения между бизнесом, учреждениями высшего образования и местными образовательными агентствами, включая школьные округа и чартерные школы, для поддержки образования STEM путем создания условий и поддержки регионального сотрудничества.
• Разработка и поддержка внешкольных программ STEM в HPS.
• Ищите внешние средства для областей STEM, а также управляйте и поддерживайте программы, разработанные на эти средства.
• Вдохновляйте и поддерживайте студентов HPS в их карьере в областях STEM.

StemSOS (обучение на основе проектов)

Миссия

STEM SOS – это строгий, междисциплинарный, ориентированный на стандарты и увлекательный подход к преподаванию STEM, который проводится при содействии учителя, ориентирован на учащихся и направляется посредством наборов проектов, основанных на проектах и ​​запросах (P & IBL). Этот новый подход PBL (Project Based Learning) сохраняет акцент на обучении на основе стандартов, обогащая и расширяя обучение студентов с помощью проектов PBL.Цель состоит в том, чтобы способствовать не только совместным навыкам и ответственности учащихся за обучение, но также способствовать успехам учащихся в соответствии с государственными и национальными стандартами.

Чтобы узнать больше о STEM, посетите веб-сайт:

Оценка учителей

H-TESS

Созданная в 2014 году система аттестации государственных школ Harmony, H-TESS, предназначена для создания атмосферы профессионального роста за счет постоянной поддержки.Он состоит из трех доменов:

• Область I – Качество обучения
• Область II – Рост и успеваемость учащихся
• Область III – Профессиональные роли и обязанности

Учителя и администраторы работают в тесном сотрудничестве, чтобы ставить цели, отслеживать прогресс в достижении этих целей и стремиться к профессиональному развитию, чтобы улучшить свою учебную практику, чтобы учащиеся учились лучше. Администраторы посещают классы учителей в течение года, чтобы предоставить обратную связь и поддержку, и рост учителей и учеников измеряется на постоянной основе.

Программа наставничества

показывают следующее: Учителя, которые проходят «вводную программу, которая включает в себя наставничество, общее время планирования и постоянную поддержку со стороны школьных руководителей на постоянной основе, более удовлетворены своей работой, получают более высокие оценки своей методикой преподавания в классе и« связаны » с более высокими уровнями успеваемости учащихся “. Проблема не в подборе учителей; Это удержание, Дайан Шаффхаузер. Журнал “Преобразование образования с помощью технологий”, 7/7/14,

Программа наставничества в государственных школах Harmony предназначена для назначения наставников всем учителям, которые плохо знакомы с профессией учителя, учителям второго года обучения / вернувшимся учителям, которые все еще нуждаются в поддержке, и тем, кто переходит из другого школьного округа.Наши цели для таких учителей следующие:

1. Для снижения интенсивности перехода в обучение.
2. Поддерживать учителей в достижении высоких стандартов обучения HTESS (Система оценки и поддержки учителей Harmony).
3. Для увеличения удержания новых сотрудников в нашей системе.

Наставникам и подопечным предоставляется руководство и ресурсы для профессионального развития, ориентированные на преподавание и обучение, чтобы помочь им в совместных усилиях в течение года.Профессиональное развитие подопечных сосредоточено на стратегиях обучения, направленных на повышение их навыков в управлении классом, преподавании и обучении. В профессиональном развитии наставников особое внимание уделяется стратегиям эффективного наставничества и способам поддержки подопечных в их постоянном профессиональном развитии. Личное обучение административным вопросам, вебинары и индивидуальные возможности профессионального развития через Интернет по запросу – это лишь некоторые из способов, которыми мы поддерживаем наших учителей. Мы прилагаем все усилия, чтобы развивать прочные отношения и повышать потенциал наших учителей, чтобы они могли стать отличными учителями, которые положительно влияют на успеваемость учащихся.

Чтобы узнать больше о нашей программе наставничества, щелкните Руководство по наставничеству HPS;

Бакалавр наук в области управления медицинской информацией – BSHIM онлайн или в кампусе

Администраторы медицинской информации имеют возможность помочь в разработке и внедрении информационных систем здравоохранения для обеспечения качественного ухода за пациентами, финансового возмещения, медицинских исследований, планирования здравоохранения и оценки качества медицинской помощи.Другие обязанности включают конфиденциальность, безопасность и управление данными.

Управление медицинской информацией обеспечивает гибкость работы для человека, ищущего работу, в различных условиях. Многие из них работают в больницах и медицинских центрах в крупных городах. Другие работают в небольших больницах в сельской местности. Рынок вакансий быстро расширяется за пределами больниц. Доступны новые вакансии в агентствах по уходу на дому, в учреждениях долгосрочного ухода, амбулаторной помощи, психиатрических учреждениях, частных медицинских практиках и клиниках, страховых компаниях, организациях по управлению здравоохранением, коммерческих и промышленных фирмах, правительственных агентствах, юридических бюро, поставщиках программного обеспечения и образовательных учреждениях. .

Возможности трудоустройства для ОВЗ продолжают расти. По данным Бюро статистики труда, «ожидается, что занятость технических специалистов по медицинской информации вырастет на 22 процента с 2012 по 2022 год, что намного быстрее, чем в среднем по всем профессиям». По мере старения населения им потребуется больше ухода. Больше ухода означает необходимость в большем количестве документации и возмещении расходов поставщикам медицинских услуг. «Дополнительные записи в сочетании с широким использованием электронных медицинских карт (EHR) всеми типами поставщиков медицинских услуг могут привести к увеличению потребности технических специалистов в организации и управлении связанной информацией во всех областях здравоохранения» (www.bls.gov).

Заработная плата на полную ставку по профессии варьируется от начальных позиций с выплатой приблизительно 55 000–70 000 долларов США до должностей продвинутого уровня, которые могут предлагать заработок до 125 000 долларов США +.

Должности включают, но не ограничиваются,

(PDF) Развитие осведомленности о музыкальной гармонии у молодых студентов с помощью подхода дополненной реальности

Barakonyi, I.и Schmalstieg, D. (2005). Расширенные ре-

агентов реальности в конвейере разработки компьютерных

развлечений. В Международной конференции по предпринимательству –

tainment Computing, страницы 345–356. Springer.

Беккер, С. А., Камминс, М., Дэвис, А., Фриман, А., Холл,

К. Г. и Анантанараянан, В. (2017). NMC hori-

зональный отчет: выпуск 2017 г. для высшего образования. Технический отчет

, Консорциум новых медиа.

Брукс, Ф.П. (1999). Что на самом деле в виртуальной реальности? IEEE

Компьютерная графика и приложения, 19 (6): 16–27.

Брукс-младший, Ф. П. (1996). Информатик как инструментальщик

II. Сообщения ACM, 39 (3): 61–68.

Cai, S., Wang, X., and Chiang, F.-K. (2014). Пример

приложения системы моделирования дополненной реальности в

курс химии. Компьютеры в поведении человека,

37: 31–40.

Чи, Х.-Л., Канг, С.-C., И Ван, X. (2013). Исследование

тенденций и возможностей приложений дополненной реальности

катионов в архитектуре, инженерии и строительстве.

Автоматизация строительства, 33: 116–122.

Чоу, Дж., Фенг, Х., Амор, Р. и W¨

unsche, B. C. (2013).

Музыкальное образование с использованием дополненной реальности с головным дисплеем

. В материалах четырнадцатой конференции по интерфейсу пользователей

Австралазии, том 139,

, страницы 73–79.

Dinis, F. M., Guimar˜

aes, A. S., Carvalho, B. R., and Mar-

банки, J. P. P. (2017). Виртуальная и дополненная реальность

игровых приложений для гражданского строительства-

. В Глобальной конференции инженерного образования

(EDUCON), 2017 IEEE, страницы 1683–1688. IEEE.

Дуглас, Д. Б., Уилке, К. А., Гибсон, Дж. Д., Бун, Дж. М.,

и Винтермарк, М. (2017). Дополненная реальность: Ad-

расширяет возможности диагностической визуализации.Мультимодальные технологии

и взаимодействие, 1 (4): 29.

Фернандес, К.А.Т., Палияван, П., Инь, К.С., и Тха-

вонмас, Р. (2016). Приложение для обучения игре на фортепиано с

обратной связью от виртуального персонажа. В 2016 г.

5-я глобальная конференция IEEE по потребительской электронике –

ics, страницы 1-2. IEEE.

Gonz´

alez, A. V., Kapalo, K., Koh, S. L., and LaViola, J. J.

(2017). Изучение континуума виртуальности для комплексного обучения по набору правил

в контексте понимания футбольного правила

.Мультимодальные технологии и действие Интер-

, 1 (4): 30.

Гудвин, А. и Грин, Р. (2013). Обнаружение клавиш для виртуального преподавателя фортепиано

. В 2013 г. 28-я Международная конференция

по компьютерным технологиям изображения и визуализации Новая Зеландия

(IVCNZ 2013), страницы 282–287. IEEE.

Хакл, Д. и Антез, К. (2017). HoloKeys – приложение

с дополненной реальностью для обучения игре на фортепиано. В Forum

Media Technology, страницы 140–144.

Кинэган, Г.и Horv´

ath, I. (2014). Современное состояние

с использованием технологий виртуальной реальности в построенной среде

образование. Инженерия: образование и инновации.

Кирнер, Т. Г., Рейс, Ф. М. В., и Кирнер, К. (2012). Разработка-

Оптимизация интерактивной книги с дополненной реальностью

для обучения и изучения геометрических фигур. In Infor-

mation Systems and Technologies (CISTI), 2012 7-я

Иберийская конференция, страницы 1–6.IEEE.

Клюно, Э. и Уильямс, Р. Л. (2008). Моделирование транспортных средств

: средства управления и динамика на основе виртуальной реальности

Моделирование. Журнал интеллектуальных и робототехнических систем –

tems, 52 (1): 79–99.

Костка С. и Пейн Д. (2013). Тональная гармония. McGraw-

Hill Высшее образование.

Лемос Б., Корреа А., Насименто М. и Лопес Р.

(2017). Музыкальное приложение с дополненной реальностью для поддержки музыкального образования

детей.Компьютерный журнал

Наука и информационные технологии, 5 (4): 121–127.

Ли, В., Ни, А., и Онг, С. (2017). Современный вид

дополненной реальности в инженерном анализе и моделирование

. Мультимодальные технологии и взаимодействие,

1 (3): 17.

Линдгрен Р., Чолл М., Ван С. и Джонсон Е.

(2016). Повышение эффективности обучения и взаимодействия с помощью

воплощенного взаимодействия в моделировании смешанной реальности –

.Компьютеры и образование, 95: 174–187.

L¨

ochtefeld, M., Gehring, S., Jung, R., and Kr

uger, A.

(2011). guitAR: поддержка обучения игре на гитаре с помощью мобильной проекции

. В CHI’11 Extended Abstracts on

Human Factors in Computing Systems, страницы 1447–

1452.

Mandanici, M., Ludovico, LA, Avanzini, F., and Barat`

e,

A. ( 2019). Изучение тональной гармонии посредством телесных взаимодействий и геймификации.В Arculus, C., Nijs, L.,

и Van Regenmortel, H., редакторы, MERYC19. Счетчик-

точек чувств. Телесный опыт в музыке

обучение, страницы 237–246. Гентский университет.

Манданичи М., Род

а А. и Канацца С. (2016). Har-

monic Walk: интерактивная физическая среда для изучения тонального сопровождения мелодии

. Успехи в Mul-

timedia, 2016.

Moline, J. (1997). Виртуальная реальность для здравоохранения: обзор.

Исследования в области технологий здравоохранения и информатики, страницы

3–34.

По, Й., Ни, А. Ю., Юсеф-Туми, К., и Онг, С. (2005).

Упрощение механического проектирования с дополненной реальностью –

. Инновации в производственных системах и технологиях –

нология (IMST).

Прайс, С. и Роджерс, Ю. (2004). Давайте перейдем к физическому:

обучающих преимуществ взаимодействия в цифровом расширенном физическом пространстве

. Компьютеры и образование, 43 (1-

2): 137–151.

Риман, Х. (1896). Упрощенная гармония, или теория

тональных функций аккордов. Augener Ltd.

Rogers, K., R¨

ohlig, A., Weing, M., Gugenheimer, J.,

K¨

onings, B., Klepsch, M., Schaub, F., Рукцио, Э.,

Зеуферт, Т., и Вебер, М. (2014). Фортепиано: более быстрое фортепиано

обучение с интерактивной проекцией. В материалах

девятой Международной конференции ACM по интерактивным столам и поверхностям

, страницы 149–158.

Руси

нол, М., Хазалон, Дж., И Диас-Чито, К. (2018). Август-

упомянутый сборник песен: образовательное приложение с дополненной реальностью

для повышения осведомленности о музыке. Мультимедиа

Инструменты и приложения, 77 (11): 13773–13798.

Wu, H.-K., Lee, S.W-Y., Chang, H.-Y., and Liang, J.-C.

(2013). Текущее состояние, возможности и проблемы

дополненной реальности в образовании. Компьютеры и образование –

катион, 62: 41–49.

Чжан, Ю., Лю, С., Тао, Л., Ю, К., Ши, Ю. и Сюй, Ю.

(2015). Чинар: содействие изучению китайского гуциня

посредством интерактивного прогнозируемого дополнения. В Pro-

ceedings Третьего Международного симпозиума Китая

nese CHI, страницы 23–31.

Развитие осведомленности о музыкальной гармонии у молодых студентов с помощью подхода дополненной реальности

63

Frontiers | Оценка иерархической структуры музыкальных аннотаций

1.Введение

Музыка – это высоко структурированный информационный носитель, содержащий звуки, организованные как синхронно, так и последовательно в соответствии с такими атрибутами, как высота звука, ритм и тембр. Такая организация звука порождает различные музыкальные представления о гармонии, мелодии, стиле и форме. Эти сложные структуры включают несколько взаимозависимых уровней информации, которые организованы иерархически: от отдельных нот и аккордов на нижних уровнях до тактов, мотивов и фраз на промежуточных уровнях и до отдельных частей наверху иерархии (Lerdahl and Jackendoff , 1983).Этот богатый и сложный узор структур – одна из отличительных характеристик музыки по сравнению с другими слуховыми явлениями, такими как речь и звуки окружающей среды.

Восприятие структуры имеет фундаментальное значение для восприятия и интерпретации музыки слушателями. Формообразующие сигналы, такие как мелодия, гармония, тембр и текстура (McAdams, 1989), могут быть интерпретированы в контексте как краткосрочной, так и долгосрочной памяти. Иерархии считаются фундаментальным аспектом восприятия структуры, поскольку музыкальные структуры лучше всего сохраняются слушателем, когда они образуют иерархические паттерны (Deutsch and Feroe, 1981).Лердал (1988) заходит так далеко, что утверждает, что иерархическая структура абсолютно необходима для понимания музыки слушателем, поскольку без нее было бы невозможно создавать ассоциации между несмежными сегментами. Иерархическая структура также ощущается слушателями в широком диапазоне временных масштабов от секунд до минут (Farbood et al., 2015). Хотя на интерпретацию иерархической структуры, безусловно, влияет аккультурация и знакомство со стилем (Barwick, 1989; Clayton, 1997; Drake, 1998; Drake and El Heni, 2003; Bharucha et al., 2006; Nan et al., 2006), есть универсальные аспекты. Например, слушатели группируют вместе некоторые элементы музыки на основе теории гештальта (Deutsch, 1999; Trehub and Hannon, 2006), и было показано, что младенцы различают правильно и неправильно сегментированные сонаты Моцарта (Krumhansl and Jusczyk, 1990).

Важность иерархической структуры в музыке дополнительно подчеркивается исследованиями, показывающими, как восприятие структуры является важным аспектом музыкального исполнения (Cook, 2003).Исследование временных вариаций исполнения показало, что удлинение окончаний фраз соответствует иерархической глубине окончания (Тодд, 1985; Шаффер и Тодд, 1987). Исполнители также различаются в своих интерпретациях, так же как слушатели (или комментаторы) различаются тем, как они воспринимают структуру. Комбинация сходящихся факторов может привести к четкой структурной границе, в то время как отсутствие согласования может привести к неоднозначной границе. В неоднозначных случаях слушатели и исполнители могут сосредоточиться на разных репликах для сегментации музыки.Эта двусмысленность не была предметом эмпирической работы хотя бы потому, что ее (по определению) трудно обобщить.

Неудивительно, что структурный анализ стал важной областью исследований в области музыкальной информатики (MIR), занимающейся такими задачами, как поиск мотивов, обобщение и создание миниатюр аудио, и, чаще всего, сегментация на разделы высокого уровня (см. Paulus et al. , 2010 для обзора). Приложения широко варьируются, начиная с анализа множества музыкальных стилей, таких как джаз (Balke et al., 2016) и оперы (Weiß et al., 2016), алгоритмической композиции (Herremans, Chew, 2016; Roy et al., 2016) и созданию мэш-апов и ремиксов (Davies et al., 2014).

Однако это направление работы часто ограничивается двумя существенными недостатками. Во-первых, большинство существующих подходов не учитывают иерархическую организацию в музыке и характеризуют структуру просто как последовательность неперекрывающихся сегментов. За некоторыми исключениями (McFee and Ellis, 2014a, b; McFee et al., 2015a; Grill and Schlüter, 2015), этот подход с плоским временным разделением является доминирующей парадигмой как для разработки, так и для оценки автоматизированных методов.Во-вторых, что более важно, автоматизированные методы обычно обучаются и оцениваются с использованием единственной «достоверной» аннотации для каждой записи, которая основывается на нереалистичном предположении, что существует единственная достоверная интерпретация структуры данной записи или фрагмента. Однако хорошо известно, что восприятие музыкальной структуры неоднозначно, и что аннотаторы часто расходятся во мнениях в своих интерпретациях. Например, Nieto (2015) и Nieto et al. (2014) предоставляют количественные доказательства разногласий между аннотаторами, различая контент с высокой и низкой неоднозначностью, и демонстрируя предпочтение слушателем чрезмерной, а не недостаточной сегментации.Работа Bruderer (2008) показывает, что аннотаторы склонны соглашаться при количественной оценке степени неоднозначности границ музыкальных сегментов, в то время как в Smith et al. (2014) разногласия зависят от музыкальных атрибутов, жанра и (особенно) временного масштаба. Различия во временных масштабах особенно проблематичны, когда иерархические структуры не рассматриваются, как упоминалось выше. Эта проблема может потенциально привести к отсутствию различий между поверхностными разногласиями, возникающими из разных, но совместимых анализов произведения, от фундаментальных расхождений в интерпретации, например.g., из-за внимания к различным акустическим сигналам, предшествующему опыту, культурным влияниям на слушателя и т. д.

Основным вкладом этой статьи является новый метод измерения согласия между иерархическими музыкальными сегментами, который мы обозначаем как L-меру . Предлагаемый подход может использоваться для сравнения иерархий разной глубины, включая плоские сегменты, а также иерархий, которые не выровнены по глубине, то есть сегменты назначаются на один и тот же иерархический уровень, но соответствуют разным временным шкалам.Будучи инвариантным к поверхностным расхождениям в масштабе, этот метод можно использовать для определения истинного расхождения в интерпретации и, таким образом, помочь изолировать факторы, которые способствуют таким различиям, не сбиваясь с толку из-за ошибок выравнивания глубины.

L-мера в равной степени применяется к аннотированным и автоматически оцениваемым иерархическим структурам, и поэтому полезна как для исследователей музыкального познания, изучающих межпредметное согласование, так и для исследователей музыкальной информатики, стремящихся обучить и протестировать свои алгоритмы.С этой целью мы также описываем три экспериментальных исследования, в которых используется предложенный метод. Первый эксперимент сравнивает L-меру с рядом стандартных плоских показателей для задачи количественной оценки согласия между аннотаторами и пытается выделить свойства этого метода и недостатки существующих подходов. Второй эксперимент использует L-меру для выявления фундаментальных разногласий, а затем пытается объяснить некоторые из этих различий с точки зрения аннотаторов, фокусирующихся на конкретных акустических атрибутах.В третьем эксперименте оценивается эффективность алгоритмов иерархической сегментации с использованием L-меры и предлагается новая методология оценки MIR, которая отходит от парадигмы «основополагающей истины» и учитывает возможность множественных достоверных интерпретаций.

2. Корпус

В наших экспериментах мы используем общедоступные наборы иерархических структурных аннотаций, созданные как минимум двумя музыкальными экспертами для каждой дорожки. Насколько нам известно, единственными опубликованными наборами данных, которые соответствуют этим критериям, являются САЛАМИ (Smith et al., 2011) и СПАМ (Nieto and Bello, 2016).

2.1. САЛАМИ

Общедоступная часть набора Structural Annotations for Large Amounts of Music Information (SALAMI) содержит две иерархические аннотации для 1359 треков, 884 из которых имеют аннотации от двух разных аннотаторов и включены в это исследование. Эти ручные аннотации были созданы в общей сложности 10 различными музыкальными экспертами по всему набору и содержат три уровня сегментов для каждой дорожки: точное, грубое и функция .Уровень Fine обычно соответствует коротким фразам (описываемым строчными буквами), тогда как грубый раздел представляет более крупные разделы (описываются прописными буквами). Уровень функции применяет семантические метки к большим разделам, например, «стих» или «припев» (Smith et al., 2011). Границы функционального уровня часто совпадают с границами грубого уровня, но для простоты и согласованности со СПАМом (описанным ниже) мы не используем функциональный уровень.Набор данных SALAMI включает музыку различных стилей, включая джаз, блюз, классику, западную поп- и рок-музыку, а также незападную («мировую») музыку. Мы вручную отредактировали 171 аннотацию, чтобы исправить ошибки форматирования и обеспечить соответствие руководству по аннотациям. Скорректированные данные доступны в Интернете.

2.2. СПАМ

Структурные поли аннотации музыки – это набор иерархических аннотаций для 50 музыкальных треков, каждая из которых аннотирована пятью экспертами.Аннотации содержат грубый и тонкий уровней сегментации, следуя тем же правилам, что и в SALAMI. Музыка в сборнике SPAM включает образцы из тех же стилей, что и SALAMI. Дорожки были автоматически взяты из более крупной коллекции на основе степени совпадения границ сегментов среди набора оценок, полученных с помощью различных алгоритмов (Nieto and Bello, 2016). Сорок пять из этих треков особенно сложны для текущих алгоритмов автоматической сегментации, в то время как остальные пять более просты с точки зрения определения границ.В текущей работе мы обрабатываем все треки одинаково и используем все 10 пар сравнений между разными аннотаторами на трек. Коллекция SPAM включает в себя некоторые из тех же аудио примеров, что и коллекция SALAMI, описанная выше, но аннотаторы различны, поэтому данные аннотации совместно используются двумя коллекциями.

3. Методы сравнения аннотаций

Основной технический вклад этой работы – новый способ сравнения структурных аннотаций музыки, охватывающих несколько уровней анализа.В этом разделе мы формализуем постановку проблемы и опишем план экспериментов, в которых мы тестируем метод.

3.1. Сравнение плоских сегментов

Формально, сегментация музыкальной записи определяется временным разделением записи на последовательность помеченных временных интервалов, которые обозначены как сегменты . Для записи длительностью T отсчетов сегментация может быть закодирована как отображение отсчетов t ∈ [ T ] = {1, 2,…, T } на некоторый набор меток сегментов Y = { y ₁ , y ₂ ,…, y _k }, которую мы обычно будем обозначать как функцию S : [ T ] → Y .Например, Y может состоять из функциональных меток, таких как intro и стих , или идентификаторов разделов, таких как A и B . Граница сегмента – это любой момент времени на границе между двумя сегментами. Обычно это соответствует смене метки S ( t ) ≠ S ( t – 1) (для t > 1), хотя границы между одинаково помеченными сегментами также могут возникать, например, когда Произведение имеет форму AA , или стих повторяется дважды подряд.

При сравнении двух сегментов – обозначенных как ссылка S ^R и оценка S ^E – были предложены различные метрики, измеряющие либо соответствие границ сегментов, либо совпадение меток сегментов. . Для двух сегментов не обязательно использовать один и тот же набор меток Y , поскольку разные аннотаторы могут не использовать метки согласованно, поэтому критерии оценки должны быть инвариантными по отношению к выбору меток сегментов, а вместо этого должны быть сосредоточены на шаблонах согласования меток, общих для аннотаций. .Из метрик согласования меток наиболее часто используются две наиболее часто используемые: парная классификация (Леви и Сандлер, 2008) и нормализованная условная энтропия (Лукашевич, 2008).

3.1.1. Парная классификация

Метрики попарной классификации выводятся путем вычисления набора A пар одинаково помеченных различных моментов времени ( u, v ) в пределах сегментации:

Оценка попарной точности (P-Rrecision) и отзыва (P-Recall) затем выводится путем сравнения A ( S ^R ) с A ( S ^E ):

Оценка точности измеряет правильность предсказанных согласований этикеток, в то время как оценка отзыва измеряет, сколько совпадений эталонных этикеток было найдено в оценке. Поскольку эти оценки определены с точки зрения точного соответствия меток между моментами времени, они чувствительны к совпадению точного уровня специфичности в анализе, закодированном двумя рассматриваемыми аннотациями. Если S ^E имеет более высокий (более грубый) или более низкий (более тонкий) уровень специфичности, чем S ^R , попарные оценки могут быть небольшими, даже если сегментации взаимно согласованы.Примеры этого явления приведены ниже в разделе 4.

3.1.2. Нормализованная условная энтропия

Метрики нормализованной условной энтропии (NCE) используют другой подход к измерению сходства между аннотациями. Учитывая два плоских сегментации S ^R и S ^E , совместное распределение вероятностей P [ y ^R , y ^E ] оценивается как частота моментов времени t , которые получают метку y ^R в ссылке S ^R и y ^E в смете S ^E :

Из совместного распределения P вычисляется условная энтропия между предельными распределениями P ^R и P ^E :

Условная энтропия, таким образом, измеряет, сколько информации эталонное распределение P ^R передает о распределении оценок P ^E : если это значение мало, то сегментирование аналогично, а если оно большое, они равны непохожий.

Условная энтропия затем нормализуется на log | Y ^E |: максимально возможная энтропия для распределения по этикеткам Y ^E . Нормализованная энтропия вычитается из 1 для получения так называемой оценки избыточной сегментации NCE _o , а изменение ролей ссылки и оценки дает оценку недостаточной сегментации NCE _u :

Именование этих показателей обусловлено их применением при оценке алгоритмов автоматической сегментации. Если оценка имеет большую условную энтропию для эталона, то говорят, что это сверхсегментированный , поскольку трудно предсказать оценочную метку сегмента по эталону: это приводит к маленькому NCE _или . Аналогичные рассуждения применимы к NCE _u : если ℍ ( P ^R | P ^E ) велико, то трудно предсказать ссылку на основе оценки, поэтому оценка считается равной неполно сегментированный (и, следовательно, небольшой балл NCE _и ).Если и NCE _o , и NCE _u являются большими, то оценка не является ни пере-, ни заниженной сегментацией относительно эталона.

3.1.3. Сравнение аннотаций

При сравнении двух аннотаций, в которых нет привилегированного «ссылочного» статуса ни для одной из них – например, в случае с сегментацией, произведенной двумя разными аннотаторами с одинаковым статусом – понятия точности и отзыва, чрезмерной и недостаточной сегментации могут быть сомнительными. поскольку ни одна из аннотаций не считается «правильной» или на самом деле .Произвольное решение, что одна аннотация является ссылкой, а другая – оценкой, приведет к получению оценок точности и отзыва, но изменение ролей аннотаций поменяет роли точности и отзыва, поскольку P-Precision ( S ¹ , S ² ) = P-отзыв ( S ² , S ¹ ).

Распространенным решением этой неоднозначности является объединение оценок за точность и отзывчивость в одно итоговое число.Чаще всего это делается путем взятия среднего гармонического значения точности P и вызова R для получения 1-балльной оценки F или F -меры:

В оставшейся части этой статьи мы резюмируем согласие между двумя аннотациями по метрике F , используя точность и отзыв для попарной классификации, а также избыточную и недостаточную сегментацию для показателей NCE.

3.2. Иерархическая сегментация

Иерархическая сегментация – последовательность сегментов

, где порядок обычно кодирует грубый анализ записи.Каждый S _i в иерархии обозначается как уровень . Мы предполагаем, что первый уровень S ₀ всегда состоит из одного сегмента, охватывающего всю продолжительность трека.

Чаще всего при представлении двух иерархических сегментов H ^R и H ^E практикующие специалисты предполагают, что иерархии охватывают один и тот же набор уровней, и сравнивают иерархии уровень за уровнем: от S1R до S1E, S2R, S2E, и т. Д. .или между всеми парами уровней (Smith et al., 2011). Это приводит к набору независимо рассчитанных баллов для набора уровней, а не к баллу, который суммирует согласие между двумя иерархиями. Более того, этот подход нелегко распространяется на иерархии разной глубины и не устойчив к ошибкам выравнивания по глубине, где S ₁ одного аннотатора может соответствовать S ₂ другого.

Насколько нам известно, ни одна из предыдущих работ не решала проблему целостного сравнения двух помеченных иерархических сегментов.В нашей предыдущей работе (McFee et al., 2015a) рассматривалась проблема обнаружения границ без меток, которая может быть восстановлена ​​как частный случай более общей формулировки, полученной в настоящей работе (где каждый сегмент получает уникальную метку).

3.2.1. Соглашение об иерархической этикетке

Учитывая иерархическую сегментацию H , как определено в уравнении (9), и моменты времени u, v , определите соответствие u и v под H как

, то есть M ( u, v | H ) – это самый глубокий уровень H , где u и v имеют одну и ту же метку.Встреча вызывает частичное упорядочение по парам моментов времени: большие значения M ( u, v | H ) указывают на высокую степень сходства, а маленькие значения указывают на низкое сходство.

Для сравнения двух иерархических сегментов H ^R и H ^E мы исследуем тройки различных моментов времени t, u, v с точки зрения попарного совпадения M ( t, u | H ^R ) и M ( t, v | H ^R ).Мы определяем эталонный набор сравнения для иерархии H как

, то есть набор троек, где ( t, u ) согласуются на более глубоком уровне, чем пара ( t, v ).

Независимые от уровня оценки точности и отзыва – L-Precision и L-Recall – могут быть определены, как и в методе попарной классификации в разделе 3.1.1, путем сравнения размера пересечения с эталонным набором для сравнения. :

Эти оценки отражают ранжирование попарного сходства между моментами времени и могут интерпретироваться как ослабление показателей попарной классификации. Мы определяем L-Measure как среднее гармоническое значение L-Precision и L-Recall.

Вместо того, чтобы спрашивать, описывает ли аннотация два момента ( u, v ) как тот же или другой , в оценках, определенных здесь, спрашивается, является ли ( t, u ) как более похожим или менее похожим друг другу, чем пара ( t, v ), и соблюдается ли этот порядок в обеих аннотациях.Пример этого процесса показан на рисунке 1. Следовательно, предлагаемые оценки устойчивы к ошибкам выравнивания по глубине между аннотациями и легко поддерживают сравнение между иерархиями разной глубины.

Рисунок 1 . L-мера вычисляется путем определения троек моментов времени ( t, u, v ), где ( t, u ) встречаются на более глубоком уровне иерархии (обозначены сплошными линиями), чем ( t, v ). ) (пунктирные линии), как показано на левом графике (аннотатор 1).В этом примере левая аннотация имеет M ( t, u ) = 2 (оба принадлежат сегментам нижнего уровня, обозначенным как d ), и M ( t, v ) = 1 (оба относятся к сегментам верхнего уровня, обозначенным как C ). Правая аннотация: M ( t, u ) = M ( t, v ) = 2: все три момента принадлежат метке сегмента f , как показано сплошными линиями. Таким образом, эта тройка считается свидетельством разногласий между двумя иерархиями.

4. Эксперимент 1: L-меры и плоские метрики

В нашем первом эксперименте изучается, как L-мера, описанная выше, определяет количественное согласие между аннотаторами для иерархической музыкальной сегментации по сравнению с метриками, разработанными для плоских сегментов.

4.1. Методы

Наборы данных, описанные в разделе 2, состоят из музыкальных записей, каждая из которых имеет по крайней мере две иерархические аннотации, каждая из которых состоит из плоских верхних (верхний уровень) и нижних (низкоуровневых) сегментов.Для каждой пары аннотаций мы сравниваем L-меру с существующими метриками сегментации (попарная классификация и нормализованная условная энтропия) на обоих уровнях иерархии.

Из этого набора сравнений мы надеемся найти примеры, иллюстрирующие следующее поведение: пары, в которых плоские метрики малы, потому что две аннотации существуют на разных уровнях анализа; и пары, в которых плоские показатели велики на одном уровне, но малы на другом, что указывает на разногласия по иерархии.При расчете всех показателей оценки метки сегментов выбираются с частотой 10 Гц, что является стандартной практикой для оценки сегментации (Raffel et al., 2014).

4.2. Результаты и обсуждение

На рисунке 2 показано поведение L-меры на SALAMI по сравнению с метриками плоской сегментации (правый столбец), а также со всеми другими парами сравнений между метриками. Красным цветом на каждом графике нанесена наиболее подходящая линия линейной регрессии (Т Хубера) с заштрихованными областями, показывающими 95% доверительные интервалы, оцененные методом бутстраповой выборки ( n = 500 испытаний).Этот рисунок демонстрирует общую тенденцию положительной корреляции между L-мерой и метриками плоской сегментации на обоих уровнях, показывая, что L-мера объединяет информацию по всей иерархии. Кроме того, этот график демонстрирует высокую степень корреляции между попарной классификацией и метриками NCE, когда они ограничены одним уровнем. В оставшейся части этого раздела мы сосредоточимся на сравнении L-меры с метриками попарной классификации, которые по реализации более похожи на L-меру.

Рисунок 2 . Отношения между различными метриками маркировки сегментов в наборе данных SALAMI. Каждый участок ( i, j ) соответствует паре различных показателей для i ≠ j , а главная диагональ иллюстрирует гистограмму оценок для i -го показателя. Каждая точка на подзаголовке соответствует паре аннотаций одной и той же записи. Лучшая линия линейной регрессии между каждой парой показателей наложена красным цветом, а заштрихованные области указывают 95% доверительные интервалы.

Чтобы лучше понять, как L-мера отражает согласие по всей иерархии, на рисунке 3 сравнивается L-мера с максимальным и минимальным соглашениями по уровням иерархии: то есть L ( H ^R , H ^E ) по сравнению с max (F (S1R, S1E), F (S2R, S2E)). Полученные графики разбиты на квадранты I – IV по медианным значениям каждой метрики, обозначенным красным. Чтобы упростить представление, мы сравнили только L-меру с попарными оценками F-меры, хотя результаты с использованием нормализованных оценок условной энтропии качественно схожи.Особый интерес на этих графиках представляют точки, в которых максимум невелик (несогласие на обоих уровнях) или большой минимум (согласие на обоих уровнях), а также то, как L-мера оценивает эти точки.

Рисунок 3 . Для каждой пары аннотаций в наборе данных SALAMI мы сравниваем L-меру с максимальным и минимальным соответствием между верхним и нижним уровнями. Согласованность измеряется метриками попарной классификации кадров. Красные линии обозначают медианные значения для каждого показателя.Небольшая максимальная F-мера (квадранты II и III на левом графике) указывает на несогласие на обоих уровнях; большая минимальная F-мера (квадранты I и IV на правом графике) указывает на согласие на обоих уровнях.

Количественно, из точек ниже медианы максимальной F-меры (квадранты II и III на Рисунке 3, слева) 81% находится ниже медианы L-меры (квадрант III). И наоборот, точки выше медианы минимальной F-меры (квадранты I и IV на рисунке 3, справа) имеют на 75% больше медианы L-меры (квадрант I).Эти два квадранта (I и III) соответствуют подмножествам примеров, в которых L-мера в целом согласуется с попарными оценками F-меры, что указывает на то, что в иерархии закодирована небольшая дополнительная дискриминантная информация, помимо того, что фиксируется сравнениями по уровням. Остальные точки соответствуют инверсии оценок по сравнению с тем, что можно было бы ожидать при сравнении уровней: квадрант II на левом графике (9,5% баллов) и IV на правом графике (12,6% баллов).

Рисунок 4 иллюстрирует пример аннотаций, взятых из каждого квадранта левого графика рисунка 3 (межуровневый максимум по сравнению сL-мера). Два графика в левом столбце, соответствующие квадрантам II и III, иллюстрируют примеры, когда плоские показатели расходятся на обоих уровнях. На верхнем левом графике (дорожка 347) достигается большая L-мера, потому что верхний уровень первого аннотатора хорошо совпадает с нижним уровнем второго аннотатора, но не с верхним уровнем второго аннотатора. Однако эти две иерархии обычно согласованы друг с другом, и L-мера определяет эту согласованность. На верхнем правом графике (дорожка 555) достигается большое попарное согласие на верхнем уровне (помимо E / E ‘, эти аннотации эквивалентны до перестановки меток), но небольшое попарное согласие на нижнем уровне, потому что аннотаторы расходятся во мнениях относительно того, повторяются ли ярлыки сегментов нижнего уровня во второй половине песни.Как и в предыдущем примере (347), эти две иерархии взаимно согласованы, и L-мера дает высокий балл для этой пары. Нижний левый график (дорожка 436), по-видимому, состоит из действительно несовместимых иерархий, что приводит к небольшим оценкам по всем показателям. Нижний правый график (дорожка 616) иллюстрирует согласие на верхнем уровне, но значительное несогласие на нижнем уровне, которое принимается как свидетельство иерархического несогласия и дает небольшую L-меру (0,30).

Рисунок 4 .Четыре примера треков из SALAMI, по одному из каждого квадранта на Рисунке 3 (слева) , которые сравнивают L-меру с максимумом попарного F-такта верхнего и нижнего уровня между треками. Для каждой дорожки отображаются две иерархические аннотации (верхняя и нижняя), и в каждой иерархии верхний уровень отмечен зеленым, а нижний – синим. (верхний правый) Дорожка 555 ( L = 0,94, верхняя F = 0,92, нижняя F = 0,69) имеет высокое согласие на верхнем уровне и небольшое согласие на нижнем уровне. (верхний левый) Дорожка 347 ( L = 0,89, верхняя F = 0,65, нижняя F = 0,19) имеет небольшое внутриуровневое соответствие между аннотациями, но верхний уровень верхней аннотации почти идентичен нижний уровень нижней аннотации, и L-мера определяет эту согласованность. (Внизу слева) Дорожка 436 ( L = 0,24, верхняя F = 0,35, нижняя F = 0,44) мало согласуется на любом уровне и получает небольшие баллы по всем показателям. (Внизу справа) Дорожка 616 ( L = 0,30, верхняя F = 0,998, нижняя F = 0,66) имеет высокое согласие на верхнем уровне, но расхождение на нижних уровнях.

Точно так же на рисунке 5 показаны примеры, взятые из каждого квадранта правого графика на рисунке 3 (межуровневый минимум в сравнении с L-мерой). Здесь интересен правый столбец, поскольку в нем перечислены аннотации, в которых плоские метрики совпадают на обоих уровнях (квадранты I и IV). Правый верхний график (дорожка 829) содержит практически идентичные иерархии и дает высокие баллы по всем показателям.Нижний правый график (дорожка 1342) состоит из двух по существу плоских иерархий, где каждый нижний уровень содержит ту же структуру меток, что и соответствующий верхний уровень. Большие плоские метрики здесь ( F = 0,80) легко понять, поскольку большинство пар моментов помечены одинаково в обеих аннотациях, за исключением тех ( u, v ), для которых u находится в разделе C / c. для второй аннотации и v нет, которые составляют меньшинство.Малая L-мера (0,39) для этого примера является следствием отсутствия разнообразия меток в первой аннотации по сравнению со второй. По определению в уравнении (11) L-мера сравнивает только тройки ( t, u, v ), где метки для u и v различаются, а во второй аннотации большинство этих троек содержат пример из раздела C / c . Поскольку вторая аннотация не предоставляет информации, позволяющей определить, является ли C более похожим на A или Z , L-мера присваивает небольшую оценку по сравнению с первой аннотацией.

Рисунок 5 . Четыре примера треков из SALAMI, по одному из каждого квадранта на Рисунке 3 (справа) , который сравнивает L-меру с минимумом попарного F-измерения верхнего и нижнего уровня между треками. (верхний правый) Дорожка 829 ( L = 0,94, верхняя F = 0,93, нижняя F = 0,96) имеет высокое согласие на обоих уровнях и, следовательно, большую L-меру. (вверху слева) Дорожка 307 ( L = 0.94, верхний F = 0,92, нижний F = 0,11) имеет высокое согласование на верхнем уровне, но первый аннотатор не обнаружил ту же структуру повторений, что и второй на нижнем уровне. (Внизу слева) Дорожка 768 ( L = 0,06, верхняя F = 0,43, нижняя F = 0,18) мало согласуется на любом уровне, поскольку первый аннотатор создавал только аннотации с одной меткой. (Внизу справа) Колея 1342 ( L = 0,39, верх F = 0.80, нижний F = 0.80) имеет высокое попарное согласие на обоих уровнях, но получает небольшую L-меру, потому что первый аннотатор не идентифицировал отдельные разделы C / c , указанные вторым аннотатором.

Аналогичное явление можно наблюдать на нижнем левом графике (дорожка 768), где первый аннотатор использовал одну метку для описания всей дорожки на каждом уровне. В этом случае почти все тройки сравнения, полученные из второй аннотации, не найдены в первой, в результате чего L-мера равна 0.06. Стоит отметить, что условные меры энтропии будут вести себя здесь аналогично L-мере, поскольку первая аннотация почти не имеет энтропии меток ни на одном уровне.

Подводя итог, можно сказать, что L-мера в целом согласуется со сравнениями уровня за уровнем в наборе данных SALAMI, не требуя предположений об эквивалентной структуре уровней или проведения сравнений между всеми парами уровней. В меньшинстве случаев (22%), когда L-мера существенно не согласуется с поэтапным сравнением, расхождения между показателями часто объясняются плоскими сегментами без учета иерархической структуры в аннотациях.Исключением являются аннотации с низким разнообразием меток на нескольких уровнях, где L-мера может присвоить небольшую оценку из-за недостаточного количества контрастных троек для формирования оценки (рисунок 5, внизу справа).

5. Эксперимент 2: Акустические атрибуты

Во втором эксперименте мы исследуем расхождение аннотатора в отношении акустических атрибутов. Две аннотации, которые производят небольшую L-меру, могут быть следствием того, что аннотаторы реагируют на различные перцепционные или структурные сигналы в музыке.

5.1. Методы

Чтобы попытаться количественно оценить разногласия на основе атрибутов, мы извлекли четыре акустических характеристики из каждой записи, предназначенные для улавливания аспектов, связанных с темпом, ритмом, гармонией и тембром. Наша гипотеза заключалась в том, что если иерархические аннотации получают небольшую L-меру, а аннотаторы действительно управляются разными акустическими свойствами, то этот эффект должен быть очевиден при сравнении аннотаций в представлении, полученном из акустических характеристик. Перед извлечением функций весь звук был подвергнут понижающей дискретизации и микширован до моно 22050 Гц, а весь анализ проводился с помощью librosa 0.5 dev (McFee et al., 2015b). Визуализация функций, описанных в этом разделе, представлена ​​на рисунке 6.

Рисунок 6 . Функции, извлеченные из примера трека в наборе данных SALAMI, как описано в Разделе 5.

5.1.1. Особенности темпа

Характеристики темпа состоят из кратковременной автокорреляции огибающей силы начала записи. Эта функция свободно фиксирует временную структуру начала нот, сосредоточенную вокруг каждой временной точки записи.Расположение пиков автокорреляции силы начала может использоваться для определения темпа в данный момент времени.

Сила начала рассчитывается по спектральному потоку на диаграмме Мэл логарифмической мощности из 128 элементов дискретизации, дискретизированной с частотой кадров ~ 43 Гц (размер скачка 512 отсчетов) и охватывающей частотный диапазон до 11 025 Гц. Кратковременная автокорреляция вычисляется по центрированным окнам из 384 кадров (~ 8,9 с) с использованием окна Ханна, в результате получается матрица признаков Xt∈ℝ + 384 × T (для T кадров).Значение при X _τ [ i, j ] является большим, если начальный пик огибающей в кадре j , вероятно, совпадает с другим пиком в кадре j + i . Каждый столбец был нормализован по его пиковой амплитуде.

5.1.2. Особенности ритма

Характеристики ритма были вычислены путем применения преобразования шкалы (Меллина) к темпу, полученным выше (Cohen, 1993; De Sena and Rocchesso, 2007). Величина масштабного преобразования использовалась в предыдущих работах для создания приблизительно инвариантного по времени представления ритмической информации (Holzapfel and Stylianou, 2011), так что одинаковые ритмические паттерны, воспроизводимые с разной скоростью, приводят к аналогичным представлениям признаков.

На высоком уровне масштабное преобразование работает путем повторной выборки начальной автокорреляции, т. Е. Каждого столбца X _τ , определенного выше, на логарифмической шкале запаздывания от минимального запаздывания t ₀ > 0 до максимального лага, который в нашем случае является длиной окна автокорреляции (384 кадра). Это преобразует мультипликативное масштабирование во времени в аддитивный сдвиг логарифмического запаздывания. Затем преобразование Фурье этого повторно дискретизированного сигнала кодирует аддитивный сдвиг как комплексную фазу.Отказ от информации о фазе при сохранении величины дает инвариантный к темпу дескриптор ритма.

Масштабное преобразование имеет два параметра, которые необходимо установить: минимальное отставание t ₀ (в дробных кадрах) и количество интервалов масштабирования n (аналогично интервалу БПФ), которое мы установили на t ₀ = 0,5 и n = 64. Поскольку входные данные (начальная автокорреляция) являются действительными, его масштабное преобразование сопряженно-симметрично, поэтому мы отбрасываем отрицательные элементы масштабирования, чтобы получить представление измерения ⌊ n / 2⌋ + 1.Логарифмическая степень величины масштабного преобразования была вычислена для получения характеристик ритма Xρ∈ℝ33 × T.

5.1.3. Особенности цветности

Характеристики гармонии были вычислены путем извлечения характеристик класса высоты тона ( цветность ) при том же временном разрешении, что и характеристики темпа и ритма. В частности, мы применили величину преобразования с постоянной добротностью, используя 36 бинов на октаву, охватывающую диапазон ( C 1, C 8), суммировали энергию в пределах классов основного тона и нормализовали каждый кадр по пиковой амплитуде.В результате получилась хромаграмма Xχ∈ℝ + 12 × T.

5.1.4. Тембровые характеристики

Наконец, характеристики тембра были вычислены путем извлечения первых 20 частотных кепстральных коэффициентов Mel (MFCC) с использованием спектрограммы Mel логарифмической мощности из 128 элементов разрешения и той же частоты кадров, что и предыдущие характеристики. Это привело к матрице признаков MFCC Xμ∈ℝ20 × T.

5.1.5. Сравнение звука с аннотациями

Чтобы сравнить звуковые функции с иерархическими аннотациями, мы преобразовали звуковые функции, описанные выше, в матрицы самоподобия, описанные ниже.Однако, поскольку функции дискретизируются с высокой частотой кадров, полученные матрицы самоподобия T × T потребуют большого объема памяти для обработки (~ 3 ГБ для четырехминутной песни). Поэтому перед вычислением матриц самоподобия, приведенных ниже, мы осуществили понижающую дискретизацию матриц признаков до частоты кадров 4 Гц с помощью линейной интерполяции. Характеристики темпа и ритма относительно стабильны в течение больших промежутков времени (каждый кадр занимает 8,9 с), но функции цветности и MFCC ограничены гораздо меньшими локальными областями, определяемыми их размерами окон.Чтобы улучшить стабильность сходства для характеристик цветности и MFCC, каждый кадр был расширен за счет встраивания с временной задержкой (Kantz and Schreiber, 2004): конкатенация характеристик предыдущих двух кадров (после понижающей дискретизации). Это обеспечивает небольшой объем локального контекста для каждого наблюдения и является широко используемым методом в алгоритмах анализа структуры музыки (Serra et al., 2012).

Затем мы вычислили матрицы самоподобия для каждого объекта с гауссовым ядром:

, где X [ t ] обозначает вектор признаков в кадре t , а ширина полосы σ оценивается как

Аналогичным образом для каждой аннотации мы вычислили матрицу встреч M по уравнению (10) (также с частотой кадров 4 Гц). j〉 F.(19)

Это обеспечивает зависящую от трека ортогональную основу для сравнения матриц встреч M ^R и M ^E . Расстояние между аннотациями определяется как

Вводя преобразование отбеливания, мы уменьшаем влияние корреляций между акустическими элементами на результирующее расстояние аннотации δ. Большое расстояние δ указывает на то, что иерархии коррелируют с различными подмножествами функций, поэтому мы ожидаем обратной связи между δ и L-мерой между аннотациями.

5.2. Результаты и обсуждение

Результаты эксперимента по корреляции акустических характеристик показаны на рисунке 7. Как и ожидалось, показатель δ обратно связан с L-мерой ( r = -0,61 в наборе данных SALAMI, r = -0,32 в SPAM. ). Поскольку набор данных SPAM был явно построен из сложных примеров, он дает в среднем меньшие L-меры, чем набор данных SALAMI. Однако аннотаторы СПАМА, по-видимому, не производили аннотации с низким разнообразием меток, которые генерируют небольшие L-меры, поэтому общее распределение более концентрированное.Распределение δ одинаково для обоих наборов данных, что объясняет очевидное большое расхождение в коэффициентах корреляции.

Рисунок 7 . Корреляция признаков по сравнению с L-мерами в наборах данных SALAMI (слева) и SPAM (справа) .

Предполагаемые средние корреляции признаков показаны на рисунке 8. Поскольку набор данных SPAM предоставляет все комбинации пяти аннотаторов с пятьюдесятью треками, он больше поддается статистическому анализу поведения аннотаторов, чем набор данных SALAMI.Используя набор данных SPAM, мы исследовали взаимосвязь между типами объектов и аннотаторами. Двусторонний дисперсионный анализ с повторными измерениями был выполнен с аннотатором и типом объекта как фиксированными эффектами и треками как случайным эффектом (все результаты скорректированы Гринхаус-Гейссером). Основные эффекты аннотатора и типа объекта были значительными: F _{(2,92, 142,85)} = 3,44, p = 0,02, η ² = 0,068, ηp2 = 0,066 для аннотатора и F _{(2,52 , 123.37)} = 28,33, p = 1,49 × 10 ⁻¹² , η ² = 0,159, ηp2 = 0,366 для типа элемента. Эффект взаимодействия также был значительным, F _{(8,26, 404,97)} = 3,00, p = 2,46 × 10 ⁻³ , η ² = 5,17 × 10 ⁻³ , ηp2 = 0,058. Был большой размер эффекта для типа объекта и очень маленький размер эффекта для аннотатора и взаимодействия.

Рисунок 8 . Средняя корреляция признаков для каждого типа объекта и аннотатора в наборе данных СПАМ.Планки погрешностей указывают 95% доверительные интервалы, оцененные с помощью выборки начальной загрузки ( n = 1000). Слева: результатов сгруппированы по идентификатору аннотатора; Справа: результатов сгруппированы по типам объектов.

Тест Тьюки для множественных сравнений выявил значительную разницу между аннотаторами 3 и 4 (| z | = 2,88, p = 0,032) и небольшую разницу между 2 и 4 (| z | = 2,52, p = 0,086). Рисунок 8 (справа) показывает, что большая часть этой разницы, вероятно, связана с характеристикой темпа, с которой аннотатор 4 коррелирует значительно меньше, чем другие аннотаторы.Эти результаты демонстрируют, что небольшой набор аннотаторов может давать существенно разные интерпретации музыкальной структуры, даже если они следуют общему набору рекомендаций.

На рисунке 9 показаны матрицы самоподобия для трека SALAMI 410: Эрик Труффаз – Бетти , джазовая запись с участием трубы, фортепиано, баса и ударных. Две аннотации для этого трека дают маленькую L-меру 0,25 и большую δ-оценку 0,67. В этом примере два аннотатора, по-видимому, выражают разные мнения об организации пьесы, как показано в правом столбце рисунка 9.Аннотатор 1 сначала отделяет расширенные финальные ферматы от остальной записи на верхнем уровне, а затем сегментирует на повторяющиеся 4-тактовые последовательности на нижнем уровне. Annotator 2 группирует по инструментам или текстуре на верхнем уровне, отделяя соло фортепиано и трубы (центральные блоки) от основной части, а затем группируя повторяющиеся 8-тактовые сегменты. Первая аннотация хорошо коррелирует со всеми матрицами сходства на основе признаков, которые демонстрируют низкий контраст для большей части произведения.Вторая аннотация, как правило, не коррелирует со сходством функций, что приводит к большому значению δ между ними. Обратите внимание, что это не означает, что один аннотатор был более «точным», чем другой, но это предполагает, что различия в аннотациях могут быть отнесены, по крайней мере частично, к характеристикам восприятия рассматриваемой музыки. В этом случае Annotator 2 учитывал и инструменты, и гармонию, а Annotator 1 учитывал только гармонию.

Рисунок 9 .Корреляция характеристик для трека SALAMI # 410: Erik Truffaz – Betty , что дает δ = 0,67, L-мера = 0,25. Две аннотации кодируют разные иерархические структуры повторения, изображенные в матрицах встреч в крайнем правом столбце. Иерархия аннотатора 1 в большей степени коррелирует с сходством, основанным на характеристиках: z = (0,62, 0,42, 0,26, 0,48) для темпа, ритма, цветности и MFCC, по сравнению с z = (0,03, 0,07, 0,07, 0,04) для Annotator 2.

На рисунке 10 показан второй пример, дорожка SALAMI 936: Astor Piazzola – Tango Aspasionado , которая дает L-меру 0,46 и относительно большое значение δ = 0,45. Два аннотатора в этом примере снова идентифицировали существенно разные крупномасштабные структуры, причем первая аннотация сильно коррелирует с темпом (0,57) и ритмическим (0,40) сходством по сравнению со вторым аннотатором (0,16 и 0,12 соответственно). Второй аннотатор определил повторяющиеся мелодические и гармонические темы, которые сохраняются при изменении инструментовки и ритма.Эта настойчивость объясняет сравнительно низкие показатели корреляции для характеристик темпа и ритма. Два аннотатора, похоже, расходятся во мнениях относительно относительной важности ритмических и инструментальных характеристик по сравнению с мелодическими и гармоническими характеристиками при определении структуры пьесы.

Рисунок 10 . Корреляция характеристик для трека SALAMI № 936: Astor Piazzola – Tango Aspasionado , которая достигает δ = 0,45, L-мера = 0,46. Аннотатор 1 сильно коррелирует с функциями: z = (0.57, 0,40, 0,11, 0,25) для темпа, ритма, цветности и MFCC, по сравнению с z = (0,16, 0,12, 0,13, 0,25) для Annotator 2.

В обоих этих примерах и как общая тенденция, проиллюстрированная на Рисунке 8, аннотации, основанные исключительно на гармонии, дали более низкие оценки корреляции, чем те, которые соответствуют дескрипторам тембра и ритма. Вероятно, это следствие динамической структуры представлений гармонии и цветности, которые быстро развиваются по сравнению с более локально стационарными дескрипторами тембра, ритма и темпа.Матрицы самоподобия цветности (рисунки 9, 10, внизу слева), как правило, демонстрируют диагональные шаблоны, а не сплошные блоки самоподобных временных интервалов, которые легче сопоставить с матрицами встреч на основе аннотаций (правый столбец). Возможно, удастся сконструировать локально устойчивые представления гармонии, которые больше поддаются подобному корреляционному анализу, но сделать это без предположения о существовавшей ранее модели сегментации – нетривиальная задача, выходящая за рамки настоящего эксперимента.

6. Эксперимент 3: Иерархические алгоритмы

В этом последнем эксперименте основное внимание уделяется использованию L-меры для сравнения иерархических результатов, полученных с помощью автоматических подходов, с результатами, аннотированными музыкальными экспертами. Предполагая, что L-мера между человеческими аннотациями определяет верхний предел с точки зрения производительности для задачи автоматизированной иерархической сегментации, мы исследуем, как L-мера ведет себя при оценке этого типа алгоритмов. Мы особенно заинтересованы в лучшем понимании того, сколько есть возможностей для улучшений при разработке новых подходов к этой задаче.

6.1. Методы

Насколько нам известно, только два автоматических метода оценки иерархических сегментов были опубликованы с реализациями с открытым исходным кодом: лапласовская структурная декомпозиция (McFee and Ellis, 2014a) и порядковый линейный дискриминантный анализ (McFee and Ellis, 2014b). Метод Лапласа генерирует иерархии глубины 10, где каждый слой i состоит из i + 1 уникальных сегментных меток McFee and Ellis (2014a). Для каждого индекса уровня этот метод сначала разделяет запись на набор прерывистых кластеров (меток сегментов), а затем оценивает границы сегментов в соответствии с изменениями в членстве в кластере между последовательными моментами времени.Следовательно, каждый уровень может иметь произвольное количество сегментов, но количество уникальных меток сегментов всегда фиксировано.

Метод OLDA, описанный МакФи и Эллисом (2014b), работает путем агломеративной кластеризации моментов времени в сегменты, в результате чего получается двоичное дерево с моментами времени на листьях и всей записью в корне. Каждый слой i этого дерева имеет i + 1 смежных сегментов, и дерево автоматически сокращается на основе статистики длин сегментов и общей продолжительности трека.Это приводит к иерархии переменной глубины, обычно от 15 до 30 уровней, где каждый уровень можно рассматривать как разделение одного сегмента предыдущего уровня на два. Поскольку OLDA оценивает только границы сегментов, метки сегментов оценивались на каждом уровне с использованием метода двухмерных коэффициентов амплитуды Фурье (Nieto and Bello, 2014), который дает самые современные результаты с точки зрения автоматического прогнозирования меток плоских сегментов. Метод 2D-FMC настроен на определение максимум 7 уникальных меток на каждый уровень сегментации, поскольку ранее было установлено, что это число дает наилучшие результаты в наборах данных The Beatles и SALAMI.Эти наборы являются наиболее популярными в задачах структурной сегментации, и настройка параметров в соответствии с ними является стандартной практикой (Kaiser and Sikora, 2010; Nieto and Jehan, 2013; Nieto and Bello, 2014).

Стандартный подход к измерению производительности автоматических алгоритмов заключается в сравнении средних оценок, полученных из выборки треков, каждая из которых имеет одну аннотацию «наземной истины». Однако, как показано в предыдущих разделах, между аннотаторами все еще существуют значительные разногласия, когда дело доходит до иерархической сегментации, поэтому выбор одной аннотации для использования в качестве ориентира может повлиять на результаты оценки.Вместо этого мы сравнили выходные данные каждого алгоритма со всеми аннотациями для данного трека, с результатами, представленными в терминах полного эмпирического распределения по баллам, а не среднего балла. Мы количественно оцениваем разницу в распределениях с помощью двухвыборочной статистики Колмогорова-Смирнова, которая измеряет максимальную разницу между эмпирическими кумулятивными распределениями: небольшое значение (около 0) указывает на высокое сходство, большое значение (около 1) указывает на низкое сходство. Для этого эксперимента набор человеческих аннотаций имел привилегированную интерпретацию (по сравнению с автоматическими методами), поэтому мы сообщали L-точность, L-отзыв и L-меру отдельно.

Оба алгоритма (OLDA и Laplacian) были запущены на обоих наборах данных (SALAMI и SPAM) с использованием реализаций с открытым исходным кодом, найденных в Music Structure Analysis Framework, версия 0.1.2-dev (Nieto and Bello, 2016). Для всех параметров алгоритма были оставлены значения по умолчанию.

6.2. Результаты и обсуждение

Результаты эксперимента с автоматическим алгоритмом иерархической сегментации показаны на рисунке 11. Оба алгоритма достигают большего среднего L-отзыва (центральный столбец), чем L-точности (левый столбец), что позволяет предположить, что автоматизированные методы, которые создают гораздо более глубокие иерархии, чем справочные аннотации определили более подробные структуры, чем были закодированы аннотаторами-людьми.Примечательно, что лапласианский метод обеспечивает распределение воспоминаний, весьма близкое к таковому у людей-аннотаторов. Это указывает на то, что L-мера устойчива к различиям в иерархической глубине: структуры, закодированные в человеческих аннотациях глубины 2, также можно найти в автоматических аннотациях глубины 10.

Рисунок 11 . Баллы L-меры распределения для соглашения между аннотаторами, OLDA-2DFMC и лапласиана в наборах данных SALAMI (верхний ряд) и SPAM (нижний ряд) .В левом, среднем и правом столбцах сравниваются L-точность, L-отзыв и L-мера алгоритма с оценками между аннотаторами. Для каждого алгоритма двухвыборочная статистика критерия Колмогорова-Смирнова K вычисляется относительно распределения между аннотаторами (меньшее значение K лучше).

В правом столбце показано общее распределение L-мер (сочетающее точность и отзыв). В обоих наборах данных лапласовский метод был значительно больше похож на распределение между аннотаторами, чем метод OLDA-2DFMC, несмотря на режим внизу шкалы L-меры, видимой на рисунке 11 (справа).Область низкой производительности может быть отнесена к очевидной слабости метода на более длинных записях (например, SALAMI-478, на 525 с или SALAMI-108 на 432 с), где он имеет тенденцию чрезмерно подчеркивать короткие разрывы и в противном случае пометьте оставшуюся часть дорожки как принадлежащую в первую очередь одному компоненту. Такое поведение также можно увидеть в распределении SALAMI, хотя такие примеры составляют меньшую часть корпуса и, следовательно, оказывают меньшее влияние на результирующее распределение.

Результаты этого эксперимента демонстрируют довольно большой разрыв между распределением согласия между аннотаторами и согласованием алгоритма и аннотатора. В представленных здесь примерах, особенно в методе Лапласа, большая часть этого пробела объясняется низкой точностью. Низкая точность может естественным образом возникнуть в результате сравнения глубокой и мелкой иерархий. Поскольку ссылочные аннотации как в САЛАМИ, так и в СПАМе имеют фиксированную глубину, этот эффект не наблюдается в распределении сравнения между аннотаторами.Этот эффект предполагает компромисс между точностью и отзывом в зависимости от глубины иерархии. Если бы практикующий был заинтересован в ограничении глубины иерархии для оптимизации этого компромисса, L-мера предоставила бы средства для этого.

7. Общие обсуждения

С точки зрения исследований в области музыкальной информатики, описанная здесь методика иерархической оценки открывает новые возможности для разработки алгоритмов. Большинство существующих методов автоматической сегментации, так или иначе, стремятся оптимизировать существующие метрики для обнаружения плоских границ и согласования меток сегментов.Обнаружение границ часто моделируется как проблема двоичной классификации (граница / не граница), а маркировка часто моделируется как проблема кластеризации. Вместо этого L-мера предлагает рассматривать обе проблемы с точки зрения ранжирования по сходству и, следовательно, может использоваться для определения целевой функции для подхода машинного обучения к иерархической сегментации.

Как показано в разделе 4, L-мера может уменьшить систематическую ошибку в оценке из-за поверхностных различий между двумя иерархическими сегментами, что лучше выявляет значимые структурные несоответствия.Тем не менее, по-видимому, существует значительное количество разногласий между аннотаторами в обычно используемых корпусах. Несогласие – распространенная проблема в исследованиях в области музыкальной информатики, когда практики обычно оценивают алгоритм, сравнивая его результат с единственной аннотацией «наземной истины» для каждого трека в корпусе. Оценка, описанная в Разделе 6, представляет собой потенциально жизнеспособный альтернативный метод оценки, который стремится не измерять «согласие» с человеческими аннотаторами, а скорее соответствовать распределению согласия между людьми-аннотаторами.Этот подход может быть легко адаптирован для других задач, связанных с высокой степенью разногласий между аннотаторами, таких как распознавание аккордов или автоматическая маркировка.

Хотя L-мера решает некоторые проблемы с оценкой сегментации на разных уровнях, она все же имеет некоторые ограничения с предыдущими метриками оценки на основе меток. Примечательно, что ни один из существующих методов не может отличить соседние повторения одной и той же метки сегмента ( aa ) от одного сегмента, охватывающего тот же интервал времени ( A ).Это приводит к оценке, в которой не видны границы между одинаково помеченными сегментами, и поэтому отбрасываются важные сигналы, указывающие на повторение. Точно так же сегменты вариации – например, ( A, A ‘) в обозначении SALAMI – всегда обрабатываются как отдельные и столь же разные, как и любая другая пара разнородных сегментов ( A , B ). Хотя L-мера сама по себе не предлагает решения этих проблем, ее способность поддерживать иерархии произвольной глубины может облегчить решения в будущем.В частности, можно дополнить существующую сегментацию дополнительными нижними уровнями, которые различают каждый экземпляр метки, так что a, разлагаются на a1, a2 , без потери информации о том, что оба сегмента в конечном итоге получают одну и ту же метку. Аналогичным образом, вариации могут быть устранены путем введения слоя выше, который объединяет A, A ‘ как типа A . Поскольку этот подход требует значительных манипуляций с аннотациями, мы оставляем его на будущее, чтобы исследовать его эффекты.

Работа, описанная здесь, также предлагает как понимание, так и потенциальный инструмент для исследователей в области музыкального познания. Результаты эксперимента 1 показывают, что показатели плоской сегментации смешаны с поверхностными различиями между согласованными в остальном иерархическими аннотациями, в то время как L-мера устойчива к этим различиям. Таким образом, L-мера позволяет увидеть индивидуальные различия, присущие восприятию музыкальной структуры. Кроме того, L-мера может предоставить количественный показатель для прямого сравнения иерархических анализов музыкальной формы в экспериментальной работе.Он может служить средством для объективной оценки сходства ответов испытуемых на задачи, требующие анализа метрической, групповой и продолжительной иерархий.

Результаты эксперимента 2 представляют доказательства различных режимов прослушивания, основанных на различных акустических характеристиках музыки. Сравнение различий в корреляциях характеристик может помочь выявить потенциальные причинные факторы, влияющие на интерпретацию музыкальной формы слушателем. Анализ характеристик предлагает объективные доказательства в поддержку качественных наблюдений за тем, как и почему слушатели по-разному интерпретируют музыкальную структуру, особенно в случаях значительных разногласий.

Авторские взносы

Все авторы внесли свой вклад в исследование концептуально, включая экспериментальный план и интерпретацию данных. Все авторы также внесли свой вклад в написание и редактирование статьи. Дополнительные индивидуальные вклады заключаются в следующем: BM участвовал в подготовке данных, внедрении программного обеспечения и проводил эксперименты; ПО участвовало в подготовке данных и проводило эксперименты; MF внес свой вклад в часть статистического анализа.

Финансирование

BM выражает признательность за поддержку со стороны среды науки о данных Мура-Слоана в Нью-Йоркском университете.JB благодарит за поддержку Глобальный посевной грант NYU для совместных исследований и Фонд улучшения исследований NYUAD.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы благодарят Джордана Смита за полезные обсуждения набора данных SALAMI. Мы также благодарим Schloss Dagstuhl за организацию семинара по вычислительному анализу структуры музыки, который послужил мотивацией для большей части содержания этой статьи.Благодарим рецензентов за конструктивные отзывы.

Сноски

Список литературы

Балке, С., Арифи-Мюллер, В., Лампрехт, Л., и Мюллер, М. (2016). «Получение аудиозаписей с использованием музыкальных тем», Труды Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP) (Шанхай).

Google Scholar

Барвик, Л. (1989). Творческие (ир) закономерности: смешение текста и мелодии в исполнении центрально-австралийской песни. Aus. Аборигенный конный завод. 1, 12–28.

Google Scholar

Брудерер, М. Дж. (2008). Восприятие и моделирование границ сегментов в популярной музыке . Кандидатская диссертация, докторская диссертация, Школа JF Schouten по исследованию взаимодействия пользователей и систем, Технический университет Эйндховена.

Google Scholar

Клейтон, М. (1997). Le mètre et le tāl dans la musique de l’inde du nord. Cahiers Musiques Traditionnelles 10, 169–189. DOI: 10.2307/40240271

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кук, Н. (2003). «Музыка как перформанс», в The Cultural Study of Music A Critical Introduction , ред. М. Клейтон, Т. Герберт и Р. Миддлтон (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж), 204–214.

Дэвис, М. Э. П., Хамел, П., Йошии, К., и Гото, М. (2014). Automashupper: автоматическое создание музыкальных мэшапов из нескольких песен. IEEE / ACM Trans. Audio Speech Lang. Процесс. 22, 1726–1737. DOI: 10.1109 / TASLP.2014.2347135

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Сена А. и Роккессо Д. (2007). Быстрое преобразование меллина и масштабирования. EURASIP J. Appl. Сигнальный процесс 2007, 75–84.

Google Scholar

Дойч, Д. (ред.). (1999). «Группирующие механизмы в музыке», в Психология музыки, 2-е изд. . (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Academic Press), 299–348. DOI: 10.1016 / B978-012213564-4 / 50010-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дойч, Д.и Феро Дж. (1981). Внутреннее представление последовательностей высоты тона в тональной музыке. Psychol. Ред. 88, 503–522. DOI: 10.1037 / 0033-295X.88.6.503

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дрейк, К. (1998). Психологические процессы, участвующие во временной организации сложных слуховых последовательностей: универсальных и приобретенных процессов. Музыкальное восприятие. Интердиск. J. 16, 11–26. DOI: 10.2307 / 40285774

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фарбуд, М.М., Хигер, Д. Дж., Маркус, Г., Хассон, У., Лернер, Ю. (2015). Нейронная обработка иерархической структуры в музыке и речи в разных временных масштабах. Фронт. Neurosci. 9: 157. DOI: 10.3389 / fnins.2015.00157

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гриль, Т., и Шлютер, Дж. (2015). «Обнаружение границ музыки с использованием нейронных сетей на комбинированных объектах и ​​двухуровневых аннотациях», в Протоколах 16-й Международной конференции по поиску музыкальной информации (Малага: Citeseer).

Google Scholar

Херреманс, Д., Чу, Э. (2016). Генерация музыки со структурными ограничениями: подход исследования операций. Лувен-ла-Нев.

Google Scholar

Holzapfel, A., Stylianou, Y. (2011). Масштаб трансформируется в ритмическое подобие музыки. IEEE Trans. Audio Speech Lang. Процесс. 19, 176–185. DOI: 10.1109 / TASL.2010.2045782

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кайзер, Ф., и Сикора, Т. (2010). «Открытие музыкальной структуры в популярной музыке с использованием неотрицательной матричной факторизации», Труды 11-го Международного общества поиска музыкальной информации (Утрехт), 429–434.

Google Scholar

Канц, Х., Шрайбер, Т. (2004). Нелинейный анализ временных рядов , Vol. 7. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета.

Google Scholar

Krumhansl, C. L., and Jusczyk, P. W. (1990). Восприятие младенцами фразовой структуры в музыке. Psychol. Sci. 1, 70–73. DOI: 10.1111 / j.1467-9280.1990.tb00070.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lerdahl, F., and Jackendoff, R. (1983). Обзор иерархической структуры в музыке. Музыкальное восприятие. Интердиск. J. 1, 229–252. DOI: 10.2307 / 40285257

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Леви М. и Сандлер М. (2008). Структурная сегментация музыкального звука с помощью ограниченной кластеризации. IEEE Trans. Audio Speech Lang.Процесс. 16, 318–326. DOI: 10.1109 / TASL.2007.

1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лукашевич Х. (2008). «К количественным показателям оценки сегментации песен», Труды 10-го Международного общества поиска музыкальной информации (Филадельфия, Пенсильвания), 375–380.

Google Scholar

Макадамс, С. (1989). Психологические ограничения формообразующих измерений в музыке. Contemp. Музыка Rev. 4, 181–198.DOI: 10.1080 / 07494468

0281

CrossRef Полный текст | Google Scholar

МакФи, Б., Эллис, Д. П. У. (2014a). «Анализ структуры песни с помощью спектральной кластеризации», в материалах Proceedings of the 15th International Society for Music Information Retrieval Conference (Taipei), 405–410.

Google Scholar

МакФи, Б., Эллис, Д. П. У. (2014b). «Обучение сегментации песен с помощью порядкового линейного дискриминантного анализа», в материалах 39-й Международной конференции IEEE по акустической обработке речи и сигналов (Флоренция), 5197–5201.

Google Scholar

МакФи Б., Ньето О. и Белло Дж. (2015a). «Иерархическая оценка обнаружения границ сегментов», , 16-я конференция Международного общества по поиску музыкальной информации, (ISMIR) (Малага).

Google Scholar

McFee, B., Raffel, C., Liang, D., Ellis, D. P. W., McVicar, M., Battenberg, E., et al. (2015b). «Librosa: анализ звуковых и музыкальных сигналов в pyhon», Proceeding of the 14th Python in Science Conference (Austin, TX), 18–25.

Google Scholar

Нан Ю., Кнёше Т. Р. и Фридеричи А. Д. (2006). Восприятие структуры музыкальной фразы: кросс-культурное исследование ERP. Brain Res. 1094, 179–191. DOI: 10.1016 / j.brainres.2006.03.115

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нието, О. (2015). Открытие структуры в музыке: автоматические подходы и оценки восприятия . Докторская диссертация, Нью-Йоркский университет.

Google Scholar

Ньето, О., и Белло, Дж. П. (2014). «Сходство музыкальных сегментов с использованием двухмерных коэффициентов Фурье», Труды 39-й Международной конференции IEEE по акустической обработке речи и сигналов (Флоренция), 664–668.

Google Scholar

Ньето, О., Белло, Дж. П. (2016). «Систематическое изучение компьютерных исследований музыкальных структур», Труды ISMIR (Нью-Йорк, Нью-Йорк).

Google Scholar

Ньето, О., Фарбуд, М. М., Джехан, Т., и Белло, Дж. П. (2014). «Перцепционный анализ f-меры для оценки границ разделов в музыке», в материалах Proceedings of the 15th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2014) (Taipei), 265–270.

Google Scholar

Ньето, О., и Джехан, Т. (2013). «Выпуклая неотрицательная матричная факторизация для автоматической идентификации музыкальной структуры», Труды 38-й Международной конференции IEEE по акустической обработке речи и сигналов (Ванкувер, Британская Колумбия), 236–240.

Google Scholar

Паулюс, Дж., Мюллер, М., Клапури, А. (2010). «Современный отчет: анализ музыкальной структуры на основе аудио», в ISMIR (Утрехт), 625–636.

Google Scholar

Раффел, К., МакФи, Б., Хамфри, Э. Дж., Саламон, Дж., Нието, О., Лян, Д. и др. (2014). «Mir_eval: прозрачная реализация общих показателей mir», в Протоколах 15-й Международной конференции по поиску музыкальной информации, ISMIR (Тайбэй: Citeseer).

Google Scholar

Рой, П., Перес, Г., Ржин, Ж.-К., Пападопулос, А., Паше, Ф., и Маркини, М. (2016). «Обеспечение структуры во временных последовательностях: ограничение Шестика», в Труды 22-й Международной конференции по принципам и практике программирования с ограничениями – CP (Тулуза: Springer).

Google Scholar

Серра, Дж., Мюллер, М., Гроше, П., и Аркос, Дж. Л. (2012). «Неконтролируемое обнаружение музыкальных границ с помощью структурных особенностей временных рядов», Двадцать шестая конференция AAAI по искусственному интеллекту (Торонто, Онтарио).

Google Scholar

Шаффер, Л. Х., и Тодд, Н. (1987). «Компонент интерпретации в музыкальном исполнении», в «Действие и восприятие в ритме и музыке» , изд. А. Габриэльссон (Стокгольм: Шведская королевская музыкальная академия), 139–152.

Смит, Дж. Б., Бургойн, Дж. А., Фухинага, И., Де Рур, Д., и Дауни, Дж. С. (2011). «Проектирование и создание крупномасштабной базы данных структурных аннотаций», в ISMIR , Vol. 11 (Майами, Флорида), 555–560.

Google Scholar

Смит, Дж.Б., Чуан, Ч.-Х. и Чу, Э. (2014). Звуковые свойства воспринимаемых границ в музыке. IEEE Trans. Мультимедиа 16, 1219–1228. DOI: 10.1109 / TMM.2014.2310706

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Weiß, C., Arifi-Müller, V., Prätzlich, T., Kleinertz, R., and Müller, M. (2016). «Анализ аннотаций измерений для записей западной классической музыки», в материалах Proceedings of the 17th International Society for Music Information Retrieval Conference (New York, NY).

Google Scholar

Теория музыки

1. Интегрированный курс теории слуховой и не слуховой музыки, включая музыкальные навыки, анализ сочинения частей, контрапункт, пение с листа, диктовку, гармонию клавиатуры и компьютерные приложения в части письма и тренировки слуха.

2. Элементарное написание партий в два, три и четыре голоса.Пение с листа, тренировка слуха и клавишная гармония. Принимать нужно последовательно.

   Необходимое условие: MUT 112 Минимальный класс C.

3. Продолжение элементарной теории. Хроматическая гармония и удаленная модуляция; пение с листа, тренировка слуха, клавишная гармония. Принимать нужно последовательно.

   Необходимое условие: MUT 113 Минимальный класс C.

4. Продолжение элементарной теории.Хроматическая гармония и удаленная модуляция; пение с листа, тренировка слуха, клавишная гармония. Принимать нужно последовательно.

   Необходимое условие: MUT 212 Минимальный класс C.

5. Это первый семестр из двух семестровых последовательностей, предназначенных для ознакомления студентов с основами формального анализа, контрапункта и практической оркестровки музыки 18, 19 и 20 веков, особенно с акцентом на классику, джаз, поп и избранную музыку мира. стили.

   Предварительное условие: MUT 213 Минимальный класс C.

6. Это второй семестр из двух семестров, предназначенный для ознакомления студентов с основами формального анализа, контрапункта и практической оркестровки для музыки 18, 19 и 20 веков, особенно с акцентом на классику, джаз, поп и избранную музыку мира. стили.

   Необходимое условие: MUT 312 Минимальный уровень C.

7. Композиционные техники и написание авторских произведений для сольных инструментов и малых ансамблей.

   Необходимое условие: MUT 213 Минимальный класс D.

8. Базовая техника владения дубинкой; простые и сложные ритмы; чтение партитуры; практические приемы хорового и инструментального дирижирования.

   Необходимое условие: MUT 213 Минимальный класс D.

9. Продвинутая техника владения дубинкой; психология репетиции; интерпретационные и дирижерские техники для инструментальной организации.

   Необходимое условие: MUT 361 Минимальный класс D.

10. Продвинутое дирижирование с вниманием к гармоническому и формальному анализу хоровых произведений; особый упор на исполнительскую практику.

    Необходимое условие: MUT 361 Минимальный класс D.

11. Техника озвучивания для оркестра, ансамбля и малых ансамблей.

    Необходимое условие: MUT 213 Минимальный класс D.

12. Методика озвучивания для современного концертного духового оркестра. Предлагается через год.

    Необходимое условие: MUT 213 Минимальный класс D.

13. Оригинальное произведение в музыкальной композиции. Принимать по порядку. Предлагается только по специальной договоренности.

    Необходимое условие: MUT 314 Минимальный класс D.

14. Оригинальное произведение в музыкальной композиции. Принимать по порядку.Предлагается только по специальной договоренности.

    Необходимое условие: MUT 421 Минимальный класс D.

15. Изучение элементарных импровизационных техник в современном джазовом исполнении. Требуется разрешение инструктора.

16. Изучение техник импровизации от среднего до продвинутого, используемых в современном джазовом исполнении.Требуется разрешение инструктора.

17. Специальные темы по теории музыки и композиции. Может повторяться не более шести часов при изменении содержания.

18. Введение в методы анализа, применяемые к избранной музыкальной литературе, в которой особое внимание уделяется произведениям с семнадцатого века до середины двадцатого века.

19. Практики и принципы преподавания теории музыки с акцентом на наиболее желательные и возможные практические предложения. Сравнительный обзор существующих систем и материалов для обучения теории музыки и слуховых навыков. Обзор материалов и методов, используемых при обучении последовательности письменной теории музыки и обучению слуховым навыкам (музыкальный диктант и пение с листа).Включает обзор учебников и технологий, используемых в классе.

20. Изучение элементарных импровизационных техник в современном джазовом исполнении. Требуется разрешение инструктора.

21. Изучение техник импровизации от среднего до продвинутого, используемых в современном джазовом исполнении.Требуется разрешение инструктора.

Финансовая помощь для будущих / нынешних студентов высших учебных заведений




О компании Harmony Gold
Harmony Gold – это компания, специализирующаяся на приобретении и добыче золотых минералов и веществ. Базирующаяся в Рандфонтейне, Южная Африка, компания приобрела положительную репутацию ведущего производителя золота в стране. Компания расширила свою деятельность за счет международных связей в других странах, богатых золотом, таких как острова Папуа-Новой Гвинеи.Имея за плечами около 69 лет опыта, Harmony Gold стала главным стандартом того, какой должна быть горнодобывающая компания. Компания производит самое большое количество золота в Южной Африке, получив в 2019 году массовую выручку в размере 17,1 миллиарда рандов.

Деловая практика

Harmony Gold сосредоточена вокруг золотодобывающей отрасли в целом. Некоторые из их деятельности включают поиск золотых минералов, которые будут хорошо продаваться на рынках, строительство горнодобывающих предприятий и золотых заводов, сбыт их золотых продуктов и восстановление любых пострадавших земель, которые могли быть повреждены во время их деятельности.Получение доходов действительно является важной целью, которую преследует компания. Однако Harmony Gold также верит в достижение устойчивого и экологически чистого бизнеса. Помня об этих целях, Harmony Gold идет собственным путем, чтобы стать всемирно известной компанией.

Harmony Gold Bursary 2021
Harmony Gold предлагает программы стипендий для талантливых студентов, которые демонстрируют выдающиеся результаты и стремятся преуспеть в своей образовательной деятельности. Золотая стипендия Harmony – это прекрасная возможность для молодых студентов получить финансовую помощь для продолжения своего учебного пути.Таким образом, эта схема стипендий направлена ​​на то, чтобы мотивировать студентов делать все возможное в их академической деятельности, не испытывая финансовых затруднений.

Ожидается, что

абитуриентов будут проходить очное обучение в любом признанном высшем учебном заведении Южной Африки. Кандидаты должны либо планировать поступление для получения образовательной квалификации, либо уже продолжают свое обучение.

Harmony Gold Mining Company Limited стремится предоставить стипендии наиболее успешным студентам 1, 2, 3 или 4 года обучения.

В 2022 году Harmony будет предлагать стипендии для непрофильных (ботаника, стоматология, психология и т. Д.) И основных горнодобывающих дисциплин.

Будут спонсироваться следующие основные направления исследований: инженерное дело (электрическое, механическое, горное и горное), добывающая металлургия, геология и геодезия.

Критерии приемлемости
Заинтересованные заявители на получение стипендии Harmony Gold должны соответствовать ряду критериев, чтобы претендовать на программу стипендий. Каждый из этих пунктов будет использоваться отборочной комиссией для полной оценки всех своих кандидатов.Чтобы обеспечить успех ваших приложений, рекомендуется выполнить все перечисленные ниже требования. Невыполнение этого требования может привести к неблагоприятным последствиям для общих результатов вашей регистрации.

Критерии права на получение стипендии Harmony Gold приведены ниже:

• Действительное удостоверение личности
• Действительное доказательство имеющихся у вас академических результатов
• Национальный аттестат зрелости, сдав все предметы на 60% или выше
• Планируя учебу в области инженерии, необходимо иметь минимум 70% для математики и физических наук
• Студенты, уже обучающиеся в высших учебных заведениях, должны иметь в среднем 60% и выше по всем основным предметам
• Если вы учитесь в 12 классе, пришлите результаты за 11 декабря, а также за 12 за июнь.
• Действительное доказательство вашего аттестата зрелости (если вы поступаете в аттестат зрелости)
• Полная информация о ваших академических справках (если вы являетесь студентом высшего учебного заведения)
• Ваше последнее резюме или биографическая справка.

Примечание: убедитесь, что у вас есть все документы. Любые недостающие документы аннулируют вашу регистрацию, и вы не будете приняты во внимание приемной комиссией.

Инструкция по подаче заявления
Подайте заявку онлайн: Harmony Gold Bursary 2021.

В предыдущие годы заявки на получение стипендий подавались офлайн. Однако в этом году все по-другому. Доводим до вашего сведения, что все заявки, начиная с этого момента, должны подаваться через онлайн-портал программы стипендий.

Кандидатам потребуется учетная запись, чтобы начать подавать заявки. В этой учетной записи будут храниться все ваши личные данные и важные документы. Если у вас еще нет учетной записи, вам нужно будет ее создать.

Поскольку ваша учетная запись будет содержать конфиденциальную информацию, убедитесь, что вы держите свои учетные данные в секрете. В противном случае ваша учетная запись столкнется с нежелательными нарушениями конфиденциальности.

Дата окончания
Заявки на получение стипендии Harmony Gold должны быть поданы до даты закрытия 30 сентября 2021 года .

Отборочная комиссия не допускает поздних заявок. Кандидаты, отправившие свои заявки по истечении указанного срока, будут автоматически лишены права на регистрацию.

Важные примечания

• Обратите внимание, что все назначения, производимые в рамках стипендии Harmony Gold, зависят от будущего трудоустройства в компании. Следовательно, на
год будет доступно ограниченное количество программ стипендий.
• Кандидаты, заинтересованные в стипендии, не должны иметь никаких долгов на свое имя.
• Форма онлайн-заявки должна быть заполнена полностью и точно – в противном случае вы можете быть отстранены от процедуры регистрации.
• Стипендия Harmony Gold начнется только в следующем году, в прошлом году, когда заявка на получение стипендии была получена комитетом.
• Ожидается, что получатели стипендии сохранят огромные академические успехи в течение всего времени, проведенного в рамках стипендии.

Информация о комитете
Если у вас возникнут какие-либо дополнительные вопросы или сомнения в отношении стипендии Harmony Gold, не стесняйтесь обращаться к комитету, используя предоставленную ниже контактную информацию.