Ciekawy

AI może pomóc nam lepiej zrozumieć, jak muzyka wpływa na nasze emocje

AI może pomóc nam lepiej zrozumieć, jak muzyka wpływa na nasze emocje


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Większość ludzi ma dziś ścieżkę dźwiękową do swojego codziennego życia - ciężkie bity do ćwiczeń i dźwięki otoczenia do pracy. Według grupy naukowców uczenie maszynowe może posłużyć do zrozumienia, w jaki sposób muzyka wpływa na nasz umysł.

Nowy artykuł naukowców sugeruje, że może być możliwe poddanie inżynierii wstecznej fizjologicznych skutków muzyki.

POWIĄZANE: CZY MUZYKA TO ODPOWIEDŹ NA LEPSZE KLASY W SZKOLE?

Mapowanie efektów muzyki

W swoim nowym artykule naukowcy z University of Southern California nakreślili sposób, w jaki różne czynniki w muzyce, takie jak wysokość dźwięku, rytm i harmonia, wpływają na różne rodzaje aktywności mózgu, reakcje fizjologiczne i emocje. Mówią, że uczenie maszynowe może służyć do uczenia się tych reakcji i przewidywania, jak utwór muzyczny wpłynie na osobę.

Badania mogą ostatecznie doprowadzić do opracowania ukierunkowanych doznań muzycznych.

Badanie jest częścią szerszego celu laboratorium, jakim jest zrozumienie, w jaki sposób różne formy mediów wpływają na mózg i ciało ludzi.

Wesołe i smutne piosenki

Naukowcy szukali piosenek na Spotify z kilkoma odsłuchami, aby uniknąć mylących zmiennych,Przegląd technologii MIT mówi.

Testerzy na ludziach byli wykorzystywani do zawężenia listy piosenek do trzech: dwóch, które niezawodnie wywoływały smutek u słuchaczy („Fyrsta” Ólafura Arnaldsa i „Discovery of the Camp” Michaela Kamena) i jedna, która niezawodnie wywoływała szczęście („Race Against the Sunset” Lullatone ”).

Następnie poproszono stu uczestników, którzy nie słyszeli piosenek, o wysłuchanie wszystkich trzech.

Zrobili to podczas wykonywania badania fMRI lub noszenia na skórze czujnika tętna, ciepła i prądu. Uczestnicy zostali również poproszeni o ocenę intensywności swoich emocji w skali od 0 do 10.

Tworzenie bardzo sugestywnej muzyki

Następnie naukowcy wprowadzili dane do kilku algorytmów uczenia maszynowego i zbadali, które cechują się najsilniej przewidywanymi reakcjami specyficznymi. Dowiedzieli się na przykład, że jasność piosenki (mierzona poziomem jej średnich i wysokich częstotliwości) jest silnym wskaźnikiem wpływu na tętno słuchacza i aktywność mózgu.

Chociaż badania są na bardzo wczesnym etapie, naukowcy są przekonani, że ostatecznie można by je wykorzystać do projektowania muzyki specjalnie dostosowanej do indywidualnych potrzeb. Lepiej może pozwolić reżyserom na stworzenie ścieżki dźwiękowej filmu, która będzie miała pożądany efekt na widowni. Może być również używany, aby pomóc pacjentom z problemami ze zdrowiem psychicznym i stymulować określone części ich mózgu.


Obejrzyj wideo: Between E and E-flat TeatrZARnet lessons (Może 2022).