Нідерландські науковці використали алгоритми машинного навчання, щоб визначити, яку пісню людина прослуховує, на основі електричної активності її мозку. Результати вказують, що активність мозку в кожної людини різна при прослуховуванні навіть однакової музики. Дослідження представлене на конференції CODS COMAD 2021.
Burst / Pexels
Чому цим зацікавилися?
Вплив музики на людський мозок все ще достеменно не вивчений, хоча відомо, що вона спричинює зміни в його активності. При цьому вони унікальні при прослуховуванні кожного окремого музичного твору. Електроенцефалографія (ЕЕГ) — метод, що дає змогу виміряти електричну мозкову активність — може неінвазивним способом відстежити, як змінюється його робота під час прослуховування музики. А науковці з Делфтського технічного університету припустили, що ЕЕГ навіть можна використати, щоб ідентифікувати, що саме слухає людина.
Як це можна зробити?
Дослідники попросили 20 учасників прослухати 12 пісень через навушники у той час, як електроенцефалограф реєстрував електричну активність їхнього мозку. При цьому люди перебували у слабо освітленій кімнаті, а їхні очі були зав’язані — щоб мінімізувати вплив на результат сторонніх подразників.
Відтак записи ЕЕГ кожного учасника розділили на окремі фрагменти та використали їх разом із відповідними музичними відрізками для тренування штучної нейронної мережі виявляти між ними закономірності.
Що вдалося вченим?
Після тренування штучного інтелекту йому демонстрували окремі фрагменти записів ЕЕГ, з якими він не знайомий. Так вчені прагнули перевірити, чи зможе він виявити, що саме слухала людина у той момент. Автори кажуть, що нейромережа успішно визначила пісню з точністю 84,96 відсотка.
Хоча машина впоралася не з усіма завданнями. У разі, якщо вона тренувалася на даних ЕЕГ однієї людини, а згодом намагалася ідентифікувати, яку пісню прослуховувала інша людина, то в неї це виходило з точністю лише до 10 відсотків.
Автори схильні пояснювати результати тим, що кожна людина сприймає музику унікальним чином, фокусуючись на різних елементах музики. Вони сподіваються, що робота допоможе краще зрозуміти, як і чому людям подобається музика.