Extrait de Journey »N'arrêtez pas de croire" à Queen's "Bohemian Rhapsody» à Kylie Minogue «Je ne peux pas te sortir de ma tête", certaines chansons parviennent à se frayer un chemin dans nos conduits auditifs et à s'installer dans notre cerveau. Et s’il était possible de lire les signaux du cerveau et de les utiliser pour deviner avec précision quelle chanson une personne écoute à un moment donné ?
Contenu
- Lire dans les pensées, machines d'entraînement
- La route vers les interfaces cerveau-ordinateur
C’est ce que pensent les chercheurs du département de conception centrée sur l’humain de l’Université de technologie de Delft. Les Pays-Bas et le département des sciences cognitives de l'Institut indien de technologie de Gandhinagar ont été travaille sur. Dans une expérience récente, ils ont démontré que c’est tout à fait possible – et que les implications pourraient être plus importantes qu’on ne le pense.
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Pour l’étude, les chercheurs ont recruté un groupe de 20 personnes. et leur a demandé d'écouter 12 chansons en utilisant
écouteurs. Pour faciliter leur concentration, la pièce était sombre et les volontaires avaient les yeux bandés. Chacun était équipé d’un casque d’électroencéphalographie (EEG) capable de capter de manière non invasive l’activité électrique de leur cuir chevelu lorsqu’ils écoutaient les chansons.Ces données cérébrales, ainsi que la musique correspondante, ont ensuite été utilisées pour entraîner un réseau neuronal artificiel pour pouvoir identifier les liens entre les deux. Lorsque l’algorithme résultant a été testé sur des données qu’il n’avait jamais vues auparavant, il a pu identifier correctement la chanson avec une précision de 85 %, entièrement basée sur les ondes cérébrales.
« Les chansons étaient un mélange de chansons occidentales et indiennes et incluaient un certain nombre de genres. » Krishna Miyapuram, professeur adjoint de sciences cognitives et d'informatique à l'Institut indien de technologie de Gandhinagar, a déclaré à Digital Trends. « De cette façon, nous avons construit un échantillon représentatif plus large pour la formation et les tests. L’approche a été confirmée par l’obtention d’une précision de classification impressionnante, même lorsque nous avons limité les données d’entraînement à un plus petit pourcentage de l’ensemble de données.
Lire dans les pensées, machines d'entraînement
Ce n’est pas la première fois que des chercheurs montrent qu’il est possible de réaliser des démonstrations de « lecture dans les pensées » qui rendraient David Blaine jaloux, le tout en utilisant des données EEG. Par exemple, des neuroscientifiques de l’Université canadienne de Toronto à Scarborough ont déjà reconstruit des images basées sur des données EEG pour recréer numériquement des images de visage stocké dans l’esprit d’une personne. Miyapuram propres recherches antérieures comprend un projet dans lequel les données EEG ont été utilisées pour identifier des clips vidéo visionnés par les participants, chacun étant destiné à provoquer une réponse émotionnelle différente.
Il est intéressant de noter que ces derniers travaux ont montré que des algorithmes qui se sont révélés très efficaces pour deviner les chansons écoutées appliqué par un participant, après avoir été formé sur son cerveau spécifique, ne fonctionnerait pas aussi bien lorsqu'il était appliqué à un autre personne. En fait, « pas si bien » est un euphémisme: la précision de ces tests a chuté de 85 % à moins de 10 %.
"Nos recherches montrent que les individus ont des expériences musicales personnalisées", a déclaré Miyapuram. « On pourrait s’attendre à ce que le cerveau réagisse de la même manière en traitant les informations provenant de différents stimuli. Cela est vrai pour ce que nous entendons par fonctionnalités de bas niveau ou fonctionnalités de niveau stimulus. [Mais] lorsqu’il s’agit de musique, ce sont peut-être les caractéristiques de niveau supérieur, comme le plaisir, qui distinguent les expériences individuelles. »
Derek Lomas, professeur adjoint d'IA positive. à l'Université de technologie de Delft, a déclaré que l'un des objectifs futurs du projet est de cartographier la relation entre les fréquences EEG et les fréquences musicales. Cela pourrait aider à répondre à des questions telles que celle de savoir si une plus grande résonance esthétique s’accompagne d’une plus grande résonance neuronale.
En d’autres termes, une personne « émue » par un morceau de musique va-t-elle montrer de plus grandes corrélations entre la musique elle-même et le son? réponse cérébrale, permettant de prédire avec précision à quel point une personne apprécie un morceau de musique simplement en regardant ses ondes cérébrales? Bien que la réaction de chacun à la musique puisse être subtilement différente, cela pourrait aider à comprendre pourquoi les humains recherchent la musique au départ.
La route vers les interfaces cerveau-ordinateur
"Pour les applications à court terme [dans les deux prochaines années], nous imaginons un moteur de recommandation musicale qui pourrait être basé sur la réponse cérébrale d'une personne", a déclaré Lomas à Digital Trends. « J'ai actuellement un étudiant qui travaille sur de la musique générée de manière algorithmique qui maximise la résonance neuronale. C’est assez inquiétant: la résonance neuronale maximale n’est pas la même chose que la résonance esthétique maximale.
À moyen terme, Lomas a suggéré que cela pourrait conduire à des applications puissantes pour obtenir des informations sur la « profondeur de l’expérience » dont jouit une personne qui s’engage dans les médias. À l’aide d’outils d’analyse cérébrale, il peut (et devrait effectivement) être possible de prédire avec précision à quel point une personne est profondément engagée, par exemple, en regardant un film ou en écoutant un album. Une mesure de l’engagement basée sur le cerveau pourrait ensuite être utilisée pour affiner des expériences spécifiques. Vous souhaitez rendre votre film plus attrayant pour 90 % des téléspectateurs? tordre ce scène, changement que un.
"À long terme – 20 ans – ce domaine de travail pourrait permettre de mettre au point des méthodes de transcription du contenu de l'imaginaire", a poursuivi Lomas. « Par exemple, transcrire des pensées en texte. C’est le grand avenir des [interfaces cerveau-ordinateur.] »
Comme l’a noté Lomas, nous sommes encore loin de cet objectif éventuel d’une interface cerveau-ordinateur. Néanmoins, un travail comme celui-ci suggère qu’il y avait beaucoup de fruits savoureux à portée de main sur cet arbre avant que nous ne l’abattions finalement.
UN article décrivant cette recherche, intitulé GuessTheMusic: Song Identification from Electroencéphalographie, a été récemment présenté au CODS-COMAD 2021.
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