Platform Grant: Digital Music

平台资助:数字音乐

基本信息

  • 批准号:
    EP/K009559/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 147.98万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2013 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The Centre for Digital Music (C4DM) at Queen Mary University of London is a world-leading multidisciplinary research group in the field of Music & Audio Technology. Established in 2001, and now with over 60 members, including academics, research staff/fellows, research students, and regular visitors, we are arguably the largest group in this area in the world. Much of our research is within the important RCUK Digital Economy / Communities and Culture theme, and our core competence in Digital Signal Processing has already been identified by EPSRC as "important to the UK" and an area for growth. The UK has the largest creative sector in Europe, and one of the world's largest music industries (CBI: Creating Growth, 2010).Over the last 5 years, the music industry has undergone massive changes, with new digital and streaming services such as Spotify opening up new opportunities for startup businesses and SMEs, as well as large-scale music research. In parallel with this, as part of a strategic investment in creative technology and digital media at Queen Mary ("qMedia"), we have expanded our group to strengthen our expertise in music perception & cognition, music & language, and performance, to complement our existing strengths in signal processing, music informatics, and interaction.This aim of this Platform Grant is to provide underpinning funding to allow us to continue to take a strategic view of our research. Our short- and medium-term strategy is threefold: "Music is out there" (Exo) plus "Music is in here" (Endo), built on underlying core competencies such as in digital signal processing (Core). We will do this through: undertaking adventurous feasibility studies, allowing rapid progress towards our strategic objectives; retaining strategic skills in Key RAs, maintaining important strengths and competencies in the group; strengthening our international links and building new interdisciplinary links through internship and outreach activities; maximizing the impact of our research through a new knowledge exchange strategy, including business partnerships and reproducible software and data; and undertaking public engagement activities to promote our research to a wide audience. We will also continue to help our RAs successfully develop their careers towards academia or industry, through activities such as mentoring, guest lectures, event organization, exchange visits and training courses, and we will also introduce new mentoring schemes for Investigators to maximize their potential.Over the 5 years of the proposed Platform Grant, this concerted programme of research will achieve a step-change in modelling of human music processing and in its application to challenging industrial-scale digital music opportunities.
伦敦玛丽皇后大学的数字音乐中心(C4DM)是世界领先的音乐和音频技术领域的多学科研究小组。成立于2001年,现在有60多名成员,包括学者,研究人员/研究员,研究生和定期访问者,我们可以说是世界上这一领域最大的团体。我们的大部分研究都在重要的RCUK数字经济/社区和文化主题范围内,我们在数字信号处理方面的核心竞争力已经被EPSRC确定为“对英国重要”和增长领域。英国拥有欧洲最大的创意产业和世界上最大的音乐产业之一(CBI:Creating Growth,2010)。在过去的5年里,音乐产业经历了巨大的变化,新的数字和流媒体服务,如Spotify,为初创企业和中小企业开辟了新的机会,以及大规模的音乐研究。与此同时,作为玛丽女王创意技术和数字媒体战略投资的一部分,(“qMedia”),我们扩大了我们的团队,以加强我们在音乐感知与认知,音乐与语言,以及表演方面的专业知识,以补充我们在信号处理,音乐信息学,这个平台赠款的目的是提供基础资金,使我们能够继续采取我们的研究的战略观点。我们的短期和中期战略有三个方面:“音乐在外面”(Exo)加上“音乐在这里”(Endo),建立在数字信号处理(Core)等核心竞争力的基础上。我们将通过以下方式做到这一点:开展大胆的可行性研究,使我们的战略目标取得快速进展;保留关键RA的战略技能,保持集团的重要优势和能力;加强我们的国际联系,并通过实习和外联活动建立新的跨学科联系;通过新的知识交流战略,包括商业伙伴关系和可复制的软件和数据,最大限度地发挥我们研究的影响;以及举办公众参与活动,向广大市民推广我们的研究。我们亦会继续透过导师、客座讲座、举办活动、交流访问及培训课程等活动,协助研究员成功迈向学术或工业界,并会为研究员推出新的导师计划,以发挥他们的潜能。在建议的平台资助计划的五年内,这一协调一致的研究方案将在人类音乐处理的建模及其应用方面实现一个飞跃,以挑战工业规模的数字音乐机会。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Harmonic Structure Predicts the Enjoyment of Uplifting Trance Music.
谐波结构预测了令人振奋的tr音乐的享受。
  • DOI:
    10.3389/fpsyg.2016.01999
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Agres K;Herremans D;Bigo L;Conklin D
  • 通讯作者:
    Conklin D
Computational Analysis of the Live Music Archive
现场音乐档案的计算分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Bechhofer S
  • 通讯作者:
    Bechhofer S
Learning Incoherent Subspaces: Classification via Incoherent Dictionary Learning
  • DOI:
    10.1007/s11265-014-0937-5
  • 发表时间:
    2014-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    D. Barchiesi;Mark D. Plumbley
  • 通讯作者:
    D. Barchiesi;Mark D. Plumbley
Skip the pre-concert demo: how technical familiarity and musical style affect audience response
跳过音乐会前演示:技术熟悉度和音乐风格如何影响观众反应
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Astrid, B. S.
  • 通讯作者:
    Astrid, B. S.
Designing collaborative musical experiences for broad audiences
为广大观众设计协作音乐体验
  • DOI:
    10.1145/2466627.2466633
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Bengler B
  • 通讯作者:
    Bengler B
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Mark Sandler其他文献

USING SEMANTIC LAYER PROJECTION FOR ENHANCING MUSIC MOOD PREDICTION WITH AUDIO FEATURES
使用语义层投影通过音频特征增强音乐情绪预测
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Mark Sandler
Computing ecosystems: neural networks and embedded hardware platforms
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  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Mark Sandler
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  • DOI:
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    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Mark Sandler
Handwritten digits recognition using Hough transform and neural networks
使用霍夫变换和神经网络进行手写数字识别
: Digital Music Research Network Workshop Proceedings
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tom Mudd;Simon Holland;Paul Mulholland;Mina Mounir;T. V. Waterschoot;Elio Quinton;Ken O’Hanlon;Simon Dixon;Mark Sandler;Ryan Groves;Darrell Conklin;David M. Weigl;Dr. A. V. Beeston;Dr. E. D. Dobson;Lucy Cheesman
  • 通讯作者:
    Lucy Cheesman

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    2014
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    $ 147.98万
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    $ 147.98万
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    EP/H008160/1
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    2009
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    EP/E017614/1
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    2007
  • 资助金额:
    $ 147.98万
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    Research Grant

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Travel: NSF Student Travel Grant for 2024 Digital Forensics Research Conference (DFRWS)
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针对数字健康创新的项目连续性资助,解决心理健康的远程监测和治疗问题
  • 批准号:
    74493
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 147.98万
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连续性补助金:项目 34454 - 通过数字医疗助理网络提高初级医疗保健能力
  • 批准号:
    72983
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 147.98万
  • 项目类别:
    Feasibility Studies
Digital grant delivery to financially vulnerable users
向经济困难的用户提供数字赠款
  • 批准号:
    80364
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 147.98万
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
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知道了