La mayoría de nosotros hemos usado aplicaciones como Shazam, que puede identificar canciones cuando acercamos nuestro teléfono a un altavoz. Pero, ¿qué pasaría si fuera posible que una aplicación identificara una pieza musical basándose únicamente en tus patrones de pensamiento? ¿Imposible? Quizás no, según una nueva investigación realizada por investigadores de la Universidad de California, Berkeley.
En 2014, el investigador Brian Pasley y sus colegas utilizaron un algoritmo de aprendizaje profundo y actividad cerebral, medida con electrodos, para convertir los pensamientos de una persona en habla sintetizada digitalmente. Esto se logró analizando las ondas cerebrales de una persona mientras hablaba para decodificar el vínculo entre el habla y la actividad cerebral.
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Si avanzamos unos años, el equipo ha mejorado esa investigación anterior y ha aplicado sus hallazgos a la música. Específicamente, pudieron predecir con precisión (un 50 por ciento más que el estudio anterior) en qué sonidos está pensando un pianista, basándose en la actividad cerebral.
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“Durante la percepción auditiva, cuando escuchas sonidos como el habla o la música, sabemos que ciertos Partes de la corteza auditiva descomponen estos sonidos en frecuencias acústicas, por ejemplo, bajas o altas. tonos " Pasley dijo a Digital Trends. “Probamos si estas mismas áreas del cerebro también procesan sonidos imaginados de la misma manera que verbalizas internamente el sonido de tu propia voz o imaginas el sonido de la música clásica en una habitación silenciosa. Descubrimos que había una gran superposición, pero también diferencias claras en cómo el cerebro representa el sonido de la música imaginada. Al construir un modelo de aprendizaje automático de la representación neuronal del sonido imaginado, utilizamos el modelo para adivinar con una precisión razonable qué sonido se imaginó en cada instante del tiempo”.
Para el estudio, el equipo registró la actividad cerebral de un pianista cuando tocaba música en un teclado eléctrico. Al hacer esto, pudieron hacer coincidir tanto los patrones cerebrales como las notas tocadas. Luego volvieron a realizar el experimento, pero apagando el sonido del teclado y pidiendo al músico que imaginara las notas mientras las tocaba. Esta formación les permitió crear su algoritmo de predicción musical.
"El objetivo a largo plazo de nuestra investigación es desarrollar algoritmos para que un dispositivo protésico del habla restablezca la comunicación en personas paralizadas que no pueden hablar", dijo Pasley. “Estamos bastante lejos de alcanzar ese objetivo, pero este estudio representa un importante paso adelante. Demuestra que la señal neuronal durante las imágenes auditivas es suficientemente robusta y precisa para uso en algoritmos de aprendizaje automático que pueden predecir señales acústicas del cerebro medido actividad."
Un artículo que describe el trabajo fue publicado recientemente en la revista Cerebral Cortex.
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