私たちのほとんどが使ったことがある Shazamのようなアプリ、スマートフォンをスピーカーにかざすと曲を識別できます。 しかし、アプリがあなたの思考パターンのみに基づいて音楽を識別できるとしたらどうなるでしょうか。 不可能？ カリフォルニア大学バークレー校の研究者らが行った新たな研究によると、おそらくそうではない。
2014 年、研究者のブライアン・ペイズリーらは、深層学習アルゴリズムと電極で測定された脳活動を使用して、人の思考をデジタル合成音声に変換しました。 これは、会話と脳活動の関連性を解読するために、会話中の人の脳波を分析することで実現されました。
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数年前に進み、チームは以前の研究を改良し、その発見を音楽に適用しました。 具体的には、脳活動に基づいて、ピアニストがどのような音を考えているかを正確に（前回の研究よりも 50% 正確に）予測することができました。
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「聴覚の際、話し言葉や音楽などの音を聞くと、私たちは特定の音声を認識していることがわかります。 聴覚皮質の一部は、これらの音を音響周波数 (低音や高音など) に分解します。 トーン」 パスリー とデジタルトレンドに語った。 「私たちは、これらの同じ脳領域が、自分の声の音を心の中で言語化したり、静かな部屋でクラシック音楽の音を想像したりするのと同じ方法で、想像した音を処理するかどうかをテストしました。 私たちは、想像上の音楽の音を脳がどのように表現するかには、大きな重複があるだけでなく、明確な違いがあることを発見しました。 想像された音の神経表現の機械学習モデルを構築することにより、私たちはそのモデルを使用して、各瞬間にどのような音が想像されたのかを妥当な精度で推測しました。」
この研究のために、研究チームはピアニストが電子キーボードで音楽を演奏するときの脳活動を記録した。 これにより、彼らは脳のパターンと演奏された音符の両方を一致させることができました。 その後、彼らは実験を再度実行しましたが、キーボードの音を消し、演奏者に演奏しながら音を想像してもらいました。 このトレーニングにより、彼らは音楽予測アルゴリズムを作成することができました。
「私たちの研究の長期的な目標は、話すことができない麻痺した人のコミュニケーションを回復する音声補綴装置のアルゴリズムを開発することです」とペイズリー氏は語った。 「その目標の実現には程遠いですが、この研究は重要な前進を示しています。 これは、聴覚イメージ中の神経信号が十分に堅牢で正確であることを示しています。 測定された脳からの音響信号を予測できる機械学習アルゴリズムで使用するため 活動。"
その仕事を説明した論文は、 最近Cerebral Cortex誌に掲載されました.
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