Die meisten Menschen haben heute einen Soundtrack zu ihrem Alltag - schwere Beats für Workouts und Umgebungsgeräusche für die Arbeit. Laut einer Gruppe von Forschern kann maschinelles Lernen verwendet werden, um den Weg zu verstehen. Musik beeinflusst unseren Geist.
Das neue Papier der Wissenschaftler legt nahe, dass es möglich sein könnte, die physiologischen Wirkungen von Musik rückzuentwickeln.
VERBINDUNG: IST MUSIK DIE ANTWORT AUF BESSERE STUFEN IN DER SCHULE?
Abbildung der Effekte von Musik
In ihrem neuen Papier Forscher der University of Southern California haben herausgefunden, wie verschiedene Faktoren in der Musik, wie Tonhöhe, Rhythmus und Harmonie, verschiedene Arten von Gehirnaktivität, physiologischen Reaktionen und Emotionen beeinflussen. Sie sagen, dass maschinelles Lernen zum Lernen verwendet werden kanndiese Reaktionen und sagen voraus, wie sich ein Musikstück auf eine Person auswirkt.
Die Forschung könnte schließlich dazu führen, dass gezielte musikalische Erfahrungen entwickelt werden.
Die Studie ist Teil des umfassenderen Ziels des Labors, die Auswirkungen verschiedener Medienformen auf das Gehirn und den Körper von Menschen zu verstehen.
Fröhliche und traurige Lieder
Die Forscher suchten auf Spotify nach Songs mit wenigen Hörversuchen, um Verwechslungen von Variablen zu vermeiden. MIT Technology Review sagt.
Menschliche Tester wurden verwendet, um eine Liste von Songs auf drei zu beschränken: zwei, die bei den Zuhörern zuverlässig Traurigkeit hervorriefen Ólafur Arnalds ' Fyrsta ”und Michael Kamens“ Entdeckung des Lagers ” und eine, die zuverlässig Glück induzierte Lullatones“ Rennen gegen den Sonnenuntergang ”.
Einhundert Teilnehmer, die die Songs nicht gehört hatten, wurden gebeten, alle drei anzuhören.
Sie haben dies getan, während ein fMRT-Scan durchgeführt wurde oder einen Puls-, Wärme- und Elektrizitätssensor auf der Haut trug. Die Teilnehmer wurden außerdem gebeten, die Intensität ihrer Emotionen auf einer Skala von 0 bis 10 zu bewerten.
Erstellen von sehr eindrucksvoller Musik
Die Forscher gaben die Daten dann in mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen ein und untersuchten, welche die am stärksten vorhergesagten spezifischen Reaktionen aufweisen. Sie erfuhren beispielsweise, dass die Helligkeit eines Songs gemessen über den Pegel seiner mittleren und hohen Frequenzen warstarke Indikatoren für die Beeinflussung der Herzfrequenz eines Hörers und Gehirnaktivität .
Während sich die Forschung noch in einem sehr frühen Stadium befindet, glauben die Wissenschaftler, dass sie letztendlich dazu verwendet werden könnte, Musik zu entwerfen, die speziell auf eine Person zugeschnitten ist. Es kann Filmregisseuren besser ermöglichen, einen Filmsoundtrack zu erstellen, der den gewünschten Effekt auf das Publikum hat. Außerdem kann er Patienten mit psychischen Problemen helfen und bestimmte Teile ihres Gehirns stimulieren.