Encefalograma Musical

Grace Leslie estudia la música de manera electrónica e investiga las expresiones que llegan con la tecnología y las nuevas interfaces para entender mejor la relación entre la música y las emociones. Su meta es poder desarrollar una computadora neuro-musical que genere bienestar en las personas.

Su propuesta más destacable, es la de producir música a través de su propio electroencefalograma, en tiempo real.

 

La manera en la que funciona es con un enfoque de aprendizaje profundo para predecir el inicio de eventos de audio en electroencefalogramas (EEG) registrados de usuarios mientras escuchan música. También utilizan un conjunto de datos públicos que contienen diez canciones contemporáneas y los EEG grabados simultáneamente.

Generan una secuencia de etiquetas de inicio para las canciones en su conjunto de datos y entrenan redes neuronales (una red totalmente conectada (RTC) y una red neuronal recurrente (RNR) para analizar ventanas de un segundo de EEG de entrada y predecir ventanas de un segundo de inicio en el audio. Comparan su red RNR tanto con la función de novedad basada en flujo espectral estándar como con la RTC. Descubren que su RNR pudo producir resultados que reflejaban su capacidad para generalizar mejor que los otros métodos.

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