A legtöbben használtuk alkalmazások, mint a Shazam, amely képes azonosítani a dalokat, ha telefonunkat a hangszóróhoz emeljük. De mi van, ha egy alkalmazás képes lenne azonosítani egy zenét a gondolati mintákon kívül. Lehetetlen? A Kaliforniai Egyetem Berkeley-i kutatói által végzett új kutatás szerint talán nem.
2014-ben Brian Pasley kutató és munkatársai mélytanulási algoritmust és elektródákkal mért agyi aktivitást használtak, hogy az ember gondolatait digitálisan szintetizált beszéddé alakítsák. Ezt úgy érték el, hogy elemezték egy személy agyhullámait beszéd közben, hogy megfejtsék a beszéd és az agyi tevékenység közötti kapcsolatot.
Ajánlott videók
Ugorj előre néhány évet, és a csapat most javított a korábbi kutatásokon, és eredményeiket a zenére is alkalmazta. Konkrétan az agyi aktivitás alapján tudták pontosan (50 százalékkal pontosabban, mint az előző tanulmányban) megjósolni, hogy egy zongorista milyen hangokra gondol.
Összefüggő
- Az A.I. legyőzni az emberi mérnököket a mikrochipek tervezésében? A Google úgy gondolja
- Algoritmikus architektúra: Hagyjuk, hogy A.I. épületeket tervezni nekünk?
- Miért lehet a következő generációs A.I. kulcsa a robotok bújócskázásra való megtanítása?
„A hallási észlelés során, amikor olyan hangokat hallgatunk, mint a beszéd vagy a zene, ezt tudjuk a hallókéreg egyes részei ezeket a hangokat akusztikus frekvenciákra bontják – például alacsony vagy magas hangok” Pasley – mondta a Digital Trendsnek. „Megvizsgáltuk, hogy ugyanezek az agyterületek az elképzelt hangokat is ugyanúgy feldolgozzák-e, ahogyan Ön belsőleg verbalizálja saját hangja hangját, vagy elképzeli a klasszikus zene hangját egy néma szobában. Azt találtuk, hogy nagy az átfedés, de határozott különbségek is vannak abban, ahogyan az agy az elképzelt zene hangját reprezentálja. Az elképzelt hang neurális reprezentációjának gépi tanulási modelljének felépítésével a modell segítségével ésszerű pontossággal kitaláltuk, milyen hangot képzeltünk el az egyes időpillanatokban.”
A tanulmányhoz a csapat rögzítette egy zongorista agyi tevékenységét, amikor elektromos billentyűzeten zenélt. Ezzel össze tudták egyeztetni az agyi mintákat és a lejátszott hangokat. Ezután újra elvégezték a kísérletet, de kikapcsolták a billentyűzet hangját, és megkérték a zenészt, hogy képzelje el a hangokat, ahogy lejátssza őket. Ez a képzés lehetővé tette számukra, hogy elkészítsék zenei előrejelző algoritmusukat.
"Kutatásunk hosszú távú célja, hogy algoritmusokat fejlesszünk ki beszédprotézishez, amely helyreállítja a kommunikációt olyan bénult egyéneknél, akik nem tudnak beszélni" - mondta Pasley. „Még messze vagyunk e cél megvalósításától, de ez a tanulmány fontos előrelépést jelent. Ez azt mutatja, hogy a neurális jel a hallási képalkotás során kellően robusztus és pontos gépi tanulási algoritmusokban való használatra, amelyek képesek előre jelezni a mért agy akusztikus jeleit tevékenység."
A munkát leíró papír volt nemrég jelent meg a Cerebral Cortex folyóiratban.
Szerkesztői ajánlások
- Itt van egy trendelemző A.I. szerint ez lesz a következő nagy dolog a technikában
- Olvassa el egy A.I. kísértetiesen szép „szintetikus szentírását”. aki azt hiszi, hogy Isten
- Érzelemérzékelő A.I. itt van, és ez lehet a következő állásinterjún
- A tudósok az A.I. mesterséges emberi genetikai kód létrehozására
- A BigSleep A.I. olyan, mint a Google Képkereső a még nem létező képekhez
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
