Enamik meist on kasutanud rakendused nagu Shazam, mis suudab laule tuvastada, kui hoiame telefoni kõlari poole. Aga mis siis, kui rakendusel oleks võimalik muusikapala tuvastada ainult teie mõttemustrite põhjal. Võimatu? Võib-olla mitte, vastavalt uuele uuringule, mille viisid läbi California ülikooli Berkeley uurijad.
Teadlane Brian Pasley ja kolleegid kasutasid 2014. aastal elektroodidega mõõdetud süvaõppe algoritmi ja ajutegevust, et muuta inimese mõtted digitaalselt sünteesitud kõneks. See saavutati inimese ajulainete analüüsimisega kõne ajal, et dekodeerida seost kõne ja ajutegevuse vahel.
Soovitatud videod
Hüppa paar aastat edasi ja meeskond on nüüd varasemaid uuringuid täiustanud ja rakendanud oma tulemusi muusikas. Täpsemalt suutsid nad ajutegevuse põhjal täpselt (50 protsenti täpsemalt kui eelmine uuring) ennustada, milliseid helisid pianist mõtleb.
Seotud
- Kas A.I. mikrokiipide projekteerimisel iniminsenere üle lüüa? Google arvab nii
- Algoritmiline arhitektuur: kas peaksime laskma A.I. meile hooneid projekteerida?
- Miks võiks robotite peitust mängima õpetamine olla järgmise põlvkonna A.I võti?
"Kuulmistaju ajal, kui kuulate selliseid helisid nagu kõne või muusika, teame seda kindlat kuulmiskoore osad lagundavad need helid akustilisteks sagedusteks - näiteks madalateks või kõrgeteks toonid," Pasley ütles Digital Trendsile. "Testisime, kas need samad ajupiirkonnad töötlevad ka kujutletud helisid samamoodi, nagu te sisemiselt verbaliseerite oma hääle heli või kujutate ette klassikalise muusika heli vaikses ruumis. Leidsime, et aju kujutletava muusika heli esitamises oli suur kattumine, kuid ka selged erinevused. Kujutatava heli neuraalse esituse masinõppemudeli loomisel kasutasime mudelit selleks, et mõistliku täpsusega arvata, millist heli igal ajahetkel ette kujutati.
Uuringu jaoks salvestas meeskond pianisti ajutegevuse, kui ta mängis muusikat elektrilise klaviatuuriga. Seda tehes suutsid nad sobitada nii ajumustreid kui ka mängitud noote. Seejärel sooritasid nad katse uuesti, kuid lülitasid klaviatuuri heli välja ja palusid muusikul noote ette kujutada, kui ta neid mängib. See koolitus võimaldas neil luua oma muusika ennustamise algoritmi.
"Meie uurimistöö pikaajaline eesmärk on töötada välja algoritmid kõneproteesiseadme jaoks, et taastada suhtlemine halvatud isikutel, kes ei saa rääkida," ütles Pasley. "Me oleme selle eesmärgi saavutamisest üsna kaugel, kuid see uuring on oluline samm edasi. See näitab, et neuraalne signaal kuulmiskujutiste ajal on piisavalt tugev ja täpne kasutamiseks masinõppe algoritmides, mis suudavad ennustada mõõdetud aju akustilisi signaale tegevus."
Tööd kirjeldav paber oli avaldati hiljuti ajakirjas Cerebral Cortex.
Toimetajate soovitused
- Siin on, mida trendi analüüsiv A.I. arvab, et see on järgmine suur asi tehnikas
- Lugege A.I kohutavalt ilusat "sünteetilist pühakirja". kes arvab, et see on jumal
- Emotsioone tajuv A.I. on siin ja see võib olla teie järgmisel tööintervjuul
- Teadlased kasutavad A.I. luua inimese kunstlik geneetiline kood
- BigSleep A.I. on nagu Google'i pildiotsing piltide jaoks, mida veel pole
Uuendage oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
