A Meta-Instrument for Interactive, On-the-Fly Machine Learning
A Meta-Instrument for Interactive, On-the-Fly Machine Learning
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用于交互式、即时机器学习的元工具
DOI：
10.5281/zenodo.1177513
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. Cook
中科院分区：
文献类型：
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作者：
R. Fiebrink;D. Trueman;P. Cook
监督学习方法长期以来一直被用于允许音乐界面设计师通过示例生成新的映射。我们提出了一种方法，利用机器学习算法在一个根本的互动范例，其中设计师可以重复生成的例子，训练学习者，评估结果，并在一个单一的软件环境中实时修改参数。我们描述了我们的元仪器，Wekinator，它允许用户使用任意控制方式和声音合成环境进行即时学习。我们提供有关系统实施的详细信息，并讨论我们使用Wekinator进行实验和性能测试的经验。
Supervised learning methods have long been used to allow musical interface designers to generate new mappings by example. We propose a method for harnessing machine learning algorithms within a radically interactive paradigm, in which the designer may repeatedly generate examples, train a learner, evaluate outcomes, and modify parameters in real-time within a single software environment. We describe our meta-instrument, the Wekinator, which allows a user to engage in on-the-fly learning using arbitrary control modalities and sound synthesis environments. We provide details regarding the system implementation and discuss our experiences using the Wekinator for experimentation and performance.