일체 포함. 뇌파를 통해 듣고 있는 노래를 식별합니다.

Journey'에서믿음을 멈추지 마세요“퀸즈에게”보헤미안 랩소디” 카일리 미노그의 “당신을 내 머리에서 지울 수 없어요,” 우리 외이도를 따라 성공적으로 파고들어 우리 두뇌에 정착하는 노래들이 있습니다. 뇌의 신호를 읽고 이를 사용하여 특정 순간에 사람이 듣고 있는 노래를 정확하게 추측하는 것이 가능하다면 어떨까요?

델프트 공과대학 인간중심 디자인학과 연구진이 네덜란드와 인도 간디나가르 공과대학(Indian Institute of Technology Gandhinagar)의 인지과학 부서가 작업. 최근 실험에서 그들은 그것이 매우 가능하다는 것을 보여주었습니다. 그리고 그 의미는 당신이 생각하는 것보다 더 중요할 수 있습니다.

연구를 위해 연구자들은 20명으로 구성된 그룹을 모집했습니다. 그리고 그들에게 12곡을 들어보라고 했습니다. 헤드폰. 그들의 집중력을 돕기 위해 방은 어두웠고 자원봉사자들은 눈을 가렸습니다. 각 참가자에게는 노래를 들을 때 두피의 전기 활동을 비침습적으로 포착할 수 있는 뇌파검사(EEG) 캡이 장착되었습니다.

이 뇌 데이터는 해당 음악과 함께 다음을 훈련하는 데 사용되었습니다. 인공 신경망 둘 사이의 연결을 식별할 수 있습니다. 결과 알고리즘을 이전에 본 적이 없는 데이터로 테스트했을 때 전적으로 뇌파를 기반으로 85%의 정확도로 노래를 정확하게 식별할 수 있었습니다.

"노래는 서양 노래와 인도 노래가 혼합되어 있으며 다양한 장르를 포함하고 있습니다." 크리슈나 미야푸람, Indian Institute of Technology Gandhinagar의 인지 과학 및 컴퓨터 과학 조교수는 Digital Trends에 말했습니다. “이런 방식으로 우리는 훈련과 테스트를 위한 더 큰 대표 샘플을 구성했습니다. 훈련 데이터를 데이터 세트의 더 작은 비율로 제한한 경우에도 인상적인 분류 정확도를 얻을 때 이러한 접근 방식이 확인되었습니다."

마음을 읽고 훈련하는 기계

연구원들이 EEG 데이터를 사용하여 데이비드 블레인(David Blaine)을 질투하게 만드는 "마음 읽기" 시연을 수행하는 것이 가능하다는 것을 보여준 것은 이번이 처음이 아닙니다. 예를 들어, 캐나다 토론토 스카버러 대학의 신경과학자들은 이전에 EEG 데이터를 기반으로 이미지를 재구성했습니다. 얼굴 이미지를 디지털 방식으로 재현 사람의 마음 속에 저장됩니다. 미야푸람의 자신의 이전 연구 EEG 데이터를 사용하여 참가자가 본 영화 클립을 식별하는 프로젝트가 포함되어 있으며 각 클립은 서로 다른 감정적 반응을 유발하도록 의도되었습니다.

흥미롭게도, 이 최신 연구에서는 듣고 있는 노래를 추측하는 데 매우 효과적인 것으로 입증된 알고리즘이 나타났습니다. 한 참가자가 특정 두뇌에 대한 훈련을 받은 후 다른 참가자에게 적용하면 잘 작동하지 않을 것입니다. 사람. 사실 "그다지 좋지 않다"는 말은 너무 절제된 표현입니다. 이 테스트의 정확도는 85%에서 10% 미만으로 떨어졌습니다.

“우리 연구에 따르면 개인은 음악에 대해 개인화된 경험을 갖고 있는 것으로 나타났습니다.”라고 Miyapuram이 말했습니다. “뇌는 다양한 자극으로부터 정보를 처리하면서 유사한 방식으로 반응할 것으로 예상할 수 있습니다. 이는 우리가 낮은 수준의 특징이나 자극 수준의 특징으로 이해하는 경우에 해당됩니다. [그러나] 음악에 있어서는 아마도 개인의 경험을 구별하는 즐거움과 같은 더 높은 수준의 특징일 것입니다.”

데릭 로마스, 포지티브 A.I 조교수 Delft University of Technology의 연구진은 이 프로젝트의 향후 목표는 EEG 주파수와 음악 주파수 사이의 관계를 파악하는 것이라고 말했습니다. 이는 더 큰 미학적 공명이 더 큰 신경 공명을 동반하는지 여부와 같은 질문에 대답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다르게 말하면, 음악에 '감동'을 받은 사람은 음악 자체와 음악 사이에 더 큰 상관관계를 보이는 것입니다. 뇌파만 봐도 그 사람이 음악을 얼마나 좋아하는지 정확하게 예측할 수 있을까요? 음악에 대한 모든 사람의 반응은 미묘하게 다를 수 있지만 이는 인간이 처음부터 음악을 찾는 이유를 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스로 가는 길

Lomas는 Digital Trends와의 인터뷰에서 "[향후 2년 내에] 단기적인 적용을 위해 사람의 뇌 반응을 기반으로 할 수 있는 음악 추천 엔진을 상상합니다."라고 말했습니다. “현재 신경 공명을 극대화하는 알고리즘으로 생성된 음악을 연구하는 학생이 있습니다. 정말 으스스합니다. 최대 신경 공명은 최대 미적 공명과 동일하지 않습니다.”

중기적으로 Lomas는 미디어에 참여하는 사람이 즐기는 "경험의 깊이"에 대한 정보를 얻기 위한 강력한 응용 프로그램으로 이어질 수 있다고 제안했습니다. 뇌 분석 도구를 사용하면 사람이 영화를 보거나 앨범을 듣는 동안 얼마나 깊이 몰입하는지 정확하게 예측하는 것이 가능할 수 있습니다(그리고 실제로 그래야 합니다). 그런 다음 두뇌 기반 참여 측정을 사용하여 특정 경험을 연마할 수 있습니다. 90%의 시청자가 영화를 더욱 흥미롭게 만들고 싶나요? 비틀기 이것 장면, 변화 저것 하나.

“장기적으로(20년) 이 분야의 작업은 상상의 내용을 기록하는 방법을 가능하게 할 것입니다.”라고 Lomas는 계속 말했습니다. “예를 들어 생각을 텍스트로 옮기는 것입니다. 이것이 [뇌-컴퓨터 인터페이스]의 큰 미래입니다.”

Lomas가 언급한 것처럼, 우리는 뇌-컴퓨터 인터페이스라는 최종 목표에서 아직 멀리 떨어져 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이와 같은 작업은 우리가 마침내 나무를 떨어뜨리기 전에 그 나무에 맛있는 과일이 많이 있다는 것을 암시합니다.

ㅏ 이 연구를 설명하는 논문GuessTheMusic: Electroencephalography에서 노래 식별이라는 제목의 이 제목이 최근 CODS-COMAD 2021에서 발표되었습니다.

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