Yolculuk'tan "İnanmayı Durdurmayın"Queen'e"Bohemian Rhapsody" Kylie Minogue'un "Seni Kafamdan ÇıkaramıyorumKulak kanallarımızdan başarıyla geçip beynimize yerleşmeyi başaran bazı şarkılar var. Peki ya beynin sinyallerini okumak ve bunları kullanarak kişinin herhangi bir anda hangi şarkıyı dinlediğini doğru bir şekilde tahmin etmek mümkün olsaydı?
İçindekiler
- Zihin okumak, eğitim makineleri
- Beyin-bilgisayar arayüzlerine giden yol
Delft Teknoloji Üniversitesi İnsan Odaklı Tasarım bölümünden araştırmacıların yaptığı da budur. Hollanda ve Hindistan Teknoloji Enstitüsü Gandhinagar'daki Bilişsel Bilimler bölümü, üzerinde çalışmak. Yakın zamanda yapılan bir deneyde bunun son derece mümkün olduğunu ve sonuçlarının sandığınızdan daha önemli olabileceğini gösterdiler.
Önerilen Videolar
Araştırma için araştırmacılar 20 kişilik bir grup oluşturdu. kullanarak 12 şarkıyı dinlemelerini istedi. kulaklıklar. Odaklanmalarına yardımcı olmak için oda karartıldı ve gönüllülerin gözleri bağlandı. Her birine, şarkıları dinlerken kafa derisindeki elektriksel aktiviteyi müdahalesiz bir şekilde yakalayabilen bir elektroensefalografi (EEG) başlığı takıldı.
Bu beyin verileri, karşılık gelen müzikle birlikte daha sonra bir kişiyi eğitmek için kullanıldı. yapay sinir ağı ikisi arasındaki bağlantıları tanımlayabilmek. Ortaya çıkan algoritma daha önce görmediği veriler üzerinde test edildiğinde, şarkıyı tamamen beyin dalgalarına dayanarak %85 doğrulukla doğru bir şekilde tanımlamayı başardı.
"Şarkılar Batı ve Hint şarkılarının bir karışımıydı ve birçok türü içeriyordu." Krishna MiyapuramHindistan Teknoloji Enstitüsü Gandhinagar'da bilişsel bilim ve bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Digital Trends'e şunları söyledi: "Bu şekilde eğitim ve test için daha büyük bir temsili örnek oluşturduk. Eğitim verilerini veri kümesinin daha küçük bir yüzdesiyle sınırladığımızda bile, etkileyici sınıflandırma doğrulukları elde edildiğinde bu yaklaşım doğrulandı."
Zihin okumak, eğitim makineleri
Bu, araştırmacıların David Blaine'i kıskandıracak "zihin okuma" gösterilerini EEG verilerini kullanarak gerçekleştirmenin mümkün olduğunu ilk kez göstermiyor. Örneğin, Kanada'daki Toronto Scarborough Üniversitesi'ndeki sinirbilimciler daha önce EEG verilerini temel alarak görüntüleri yeniden oluşturmuşlardı. yüz görüntülerini dijital olarak yeniden oluşturun kişinin zihninde saklanır. Miyapuram'ın önceki araştırmalara sahip olmak katılımcılar tarafından görüntülenen film kliplerini belirlemek için EEG verilerinin kullanıldığı ve her birinin farklı bir duygusal tepkiyi kışkırtmayı amaçladığı bir projeyi içermektedir.
İlginç bir şekilde, bu son çalışma, dinlenen şarkıları tahmin etmede oldukça etkili olan algoritmaların ortaya çıktığını gösterdi. Bir katılımcının kendi beyni üzerinde eğitim aldıktan sonra başka bir katılımcıya uygulandığında pek işe yaramayacağı fikri kişi. Aslında "pek iyi değil" ifadesi çok yetersiz bir ifadedir: Bu testlerin doğruluğu %85'ten %10'un altına düştü.
Miyapuram, "Araştırmamız bireylerin müzik deneyimlerini kişiselleştirdiğini gösteriyor" dedi. "Beynin farklı uyaranlardan gelen bilgileri işleyerek benzer şekilde tepki vermesi beklenir. Bu, düşük düzeyli özellikler veya uyaran düzeyindeki özellikler olarak anladığımız şeyler için geçerlidir. [Fakat] iş müzik söz konusu olduğunda, bireysel deneyimleri birbirinden ayıran şey belki de keyif alma gibi üst düzey özelliklerdir.”
Derek Lomas, pozitif yapay zeka alanında yardımcı doçent. Delft Teknoloji Üniversitesi'nden Dr., projenin gelecekteki hedefinin EEG frekansları ile müzik frekansları arasındaki ilişkinin haritasını çıkarmak olduğunu söyledi. Bu, daha büyük estetik rezonansa daha büyük sinirsel rezonansın eşlik edip etmediği gibi soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir.
Başka bir deyişle, bir müzik parçasından "etkilenen" bir kişi, müziğin kendisi ile dinlediği müzik arasında daha büyük bir korelasyon mu gösterecektir? Beyin tepkisi, bir kişinin bir müzik parçasından ne kadar keyif aldığını sadece beyin dalgalarına bakarak doğru bir şekilde tahmin etmeyi mümkün kılıyor mu? Herkesin müziğe tepkisi biraz farklı olsa da bu, insanların başlangıçta neden müzik aradığına ışık tutmaya yardımcı olabilir.
Beyin-bilgisayar arayüzlerine giden yol
Lomas, Digital Trends'e şunları söyledi: "Kısa vadeli uygulamalar için (önümüzdeki iki yıl içinde), kişinin beyin tepkisine dayalı olabilecek bir müzik öneri motoru hayal ediyoruz." “Şu anda sinirsel rezonansı en üst düzeye çıkaran algoritmik olarak oluşturulmuş müzik üzerinde çalışan bir öğrencim var. Oldukça ürkütücü: Maksimum sinirsel rezonans, maksimum estetik rezonansla aynı şey değil."
Lomas, orta vadede bunun medyayla ilgilenen bir kişinin sahip olduğu "deneyim derinliği" hakkında bilgi edinmeye yönelik güçlü uygulamalara yol açabileceğini öne sürdü. Beyin analizi araçlarını kullanarak, bir kişinin örneğin bir film izlerken veya bir albüm dinlerken ne kadar derinden meşgul olduğunu doğru bir şekilde tahmin etmek mümkün olabilir (ve aslında olmalıdır da). Daha sonra belirli deneyimleri geliştirmek için beyin temelli bir katılım ölçüsü kullanılabilir. Filminizi izleyicilerin %90'ı için daha ilgi çekici hale getirmek mi istiyorsunuz? Çimdik Bu sahne, değişiklik O bir.
Lomas şöyle devam etti: "Uzun vadede - 20 yıl - bu çalışma alanı, hayal gücünün içeriğini yazıya dökmek için yöntemler sağlayabilir." “Örneğin düşünceleri metne aktarmak. Bu [beyin-bilgisayar arayüzlerinin] büyük geleceği.”
Lomas'ın belirttiği gibi, beyin-bilgisayar arayüzüne yönelik nihai hedeften hâlâ bir mesafe uzaktayız. Bununla birlikte, bunun gibi çalışmalar, biz onu düşürmeden önce o ağaçta bol miktarda lezzetli, alçakta asılı meyve olduğunu gösteriyor.
A bu araştırmayı anlatan makaleGuessTheMusic: Elektroensefalografiden Şarkı Tanımlaması başlıklı kısa süre önce CODS-COMAD 2021'de sunuldu.
Editörlerin Önerileri
- Derin öğrenme yapay zekası ikonik gitar tanrılarının distorsiyon etkilerini taklit edebilir
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
