La plupart d'entre nous ont utilisé des applications comme Shazam, qui peut identifier les chansons lorsque nous tenons notre téléphone devant un haut-parleur. Mais et s’il était possible pour une application d’identifier un morceau de musique en se basant uniquement sur vos schémas de pensée. Impossible? Peut-être pas, selon une nouvelle étude menée par des enquêteurs de l'Université de Californie à Berkeley.
En 2014, le chercheur Brian Pasley et ses collègues ont utilisé un algorithme d’apprentissage profond et une activité cérébrale mesurée à l’aide d’électrodes pour transformer les pensées d’une personne en parole synthétisée numériquement. Ceci a été réalisé en analysant les ondes cérébrales d’une personne pendant qu’elle parlait afin de décoder le lien entre la parole et l’activité cérébrale.
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Quelques années plus tard, l’équipe a amélioré ses recherches antérieures et appliqué ses découvertes à la musique. Plus précisément, ils ont pu prédire avec précision (50 % plus précisément que l’étude précédente) à quels sons pense un pianiste, en fonction de l’activité cérébrale.
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« Lors de la perception auditive, lorsque vous écoutez des sons tels que la parole ou la musique, nous savons que certains certaines parties du cortex auditif décomposent ces sons en fréquences acoustiques, par exemple basses ou élevées. tons », Pasley a déclaré à Digital Trends. « Nous avons testé si ces mêmes zones cérébrales traitent également les sons imaginés de la même manière que vous verbalisez intérieurement le son de votre propre voix ou imaginez le son de la musique classique dans une pièce silencieuse. Nous avons constaté qu’il existait un chevauchement important, mais également des différences distinctes dans la manière dont le cerveau représente le son d’une musique imaginée. En construisant un modèle d’apprentissage automatique de la représentation neuronale du son imaginé, nous avons utilisé le modèle pour deviner avec une précision raisonnable quel son était imaginé à chaque instant.
Pour l’étude, l’équipe a enregistré l’activité cérébrale d’un pianiste lorsqu’il jouait de la musique sur un clavier électrique. Ce faisant, ils ont pu faire correspondre à la fois les schémas cérébraux et les notes jouées. Ils ont ensuite refait l'expérience, mais en coupant le son du clavier et en demandant au musicien d'imaginer les notes pendant qu'il les jouait. Cette formation leur a permis de créer leur algorithme de prédiction musicale.
"L'objectif à long terme de notre recherche est de développer des algorithmes pour une prothèse vocale permettant de restaurer la communication chez les personnes paralysées incapables de parler", a déclaré Pasley. « Nous sommes assez loin d’atteindre cet objectif, mais cette étude représente un pas en avant important. Il démontre que le signal neuronal lors de l'imagerie auditive est suffisamment robuste et précis à utiliser dans les algorithmes d'apprentissage automatique capables de prédire les signaux acoustiques du cerveau mesuré activité."
Un document décrivant le travail a été récemment publié dans la revue Cerebral Cortex.
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