Die meisten von uns haben es verwendet Apps wie Shazam, das Lieder erkennen kann, wenn wir unser Telefon an einen Lautsprecher halten. Aber was wäre, wenn es einer App möglich wäre, ein Musikstück nur anhand Ihrer Gedankenmuster zu identifizieren? Unmöglich? Vielleicht nicht, so eine neue Studie von Forschern der University of California in Berkeley.
Im Jahr 2014 verwendeten der Forscher Brian Pasley und Kollegen einen Deep-Learning-Algorithmus und mithilfe von Elektroden gemessene Gehirnaktivität, um die Gedanken einer Person in digital synthetisierte Sprache umzuwandeln. Dies gelang durch die Analyse der Gehirnströme einer Person während des Sprechens, um den Zusammenhang zwischen Sprache und Gehirnaktivität zu entschlüsseln.
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Wenn wir ein paar Jahre weitermachen, hat das Team die frühere Forschung nun verbessert und seine Erkenntnisse auf die Musik übertragen. Insbesondere konnten sie anhand der Gehirnaktivität genau (50 Prozent genauer als in der vorherigen Studie) vorhersagen, an welche Klänge ein Pianist denkt.
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„Bei der auditiven Wahrnehmung, wenn man Geräuschen wie Sprache oder Musik zuhört, wissen wir das sicher Teile der Hörrinde zerlegen diese Geräusche in akustische Frequenzen – zum Beispiel tief oder hoch Töne“, Pasley sagte Digital Trends. „Wir haben getestet, ob dieselben Gehirnbereiche auch eingebildete Geräusche verarbeiten, auf die gleiche Weise, wie Sie den Klang Ihrer eigenen Stimme innerlich verbalisieren oder sich den Klang klassischer Musik in einem stillen Raum vorstellen. Wir fanden heraus, dass es große Überschneidungen, aber auch deutliche Unterschiede in der Art und Weise gab, wie das Gehirn den Klang vorgestellter Musik repräsentiert. Indem wir ein maschinelles Lernmodell der neuronalen Darstellung von imaginierten Geräuschen erstellten, nutzten wir das Modell, um mit angemessener Genauigkeit zu erraten, welche Geräusche zu welchem Zeitpunkt imaginiert wurden.“
Für die Studie zeichnete das Team die Gehirnaktivität eines Pianisten auf, wenn dieser Musik auf einem elektrischen Keyboard spielte. Auf diese Weise konnten sie sowohl die Gehirnmuster als auch die gespielten Noten zuordnen. Anschließend führten sie das Experiment erneut durch, schalteten jedoch den Klang der Tastatur aus und forderten den Musiker auf, sich die Noten vorzustellen, während er sie spielte. Diese Schulung ermöglichte es ihnen, ihren Algorithmus zur Musikvorhersage zu entwickeln.
„Das langfristige Ziel unserer Forschung besteht darin, Algorithmen für eine Sprachprothese zu entwickeln, um die Kommunikation gelähmter Personen wiederherzustellen, die nicht sprechen können“, sagte Pasley. „Wir sind noch weit davon entfernt, dieses Ziel zu erreichen, aber diese Studie stellt einen wichtigen Schritt nach vorne dar. Es zeigt, dass das neuronale Signal während der akustischen Bildgebung ausreichend robust und präzise ist zur Verwendung in Algorithmen für maschinelles Lernen, die akustische Signale aus dem gemessenen Gehirn vorhersagen können Aktivität."
Ein Papier, in dem die Arbeit beschrieben wurde, war kürzlich in der Zeitschrift Cerebral Cortex veröffentlicht.
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