一種監(jiān)測(cè)腦電波的新技術(shù)可以識(shí)別某人正在聽的音樂。
埃塞克斯大學(xué)的研究人員希望該項(xiàng)目能夠通過非侵入性技術(shù)解碼大腦中的語言信號(hào)，從而幫助患有嚴(yán)重溝通障礙的人，例如閉鎖綜合癥或中風(fēng)患者。
領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的埃塞克斯計(jì)算機(jī)科學(xué)與電子工程學(xué)院的 Ian Daly 博士說：“這種方法有很多潛在的應(yīng)用。我們已經(jīng)證明我們可以解碼音樂，這表明我們可能有一天能夠解碼來自大腦。”
埃塞克斯的科學(xué)家們希望找到一種侵入性較小的方法來解碼大腦信號(hào)中的聲學(xué)信息，以識(shí)別和重建某人正在收聽的一段音樂。
雖然之前有成功的研究監(jiān)測(cè)和重建腦電波的聲學(xué)信息，但許多研究使用了更具侵入性的方法，例如腦電圖 (ECoG)，該方法涉及將電極放置在顱骨內(nèi)以監(jiān)測(cè)大腦的實(shí)際表面。
這項(xiàng)發(fā)表在《科學(xué)報(bào)告》雜志上的研究結(jié)合使用了兩種非侵入性方法——測(cè)量整個(gè)大腦血流的功能磁共振成像 (fMRI ) 和實(shí)時(shí)測(cè)量大腦中發(fā)生的事情的腦電圖 (EEG)——監(jiān)測(cè)一個(gè)人在聽一段音樂時(shí)的大腦活動(dòng)。使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，翻譯數(shù)據(jù)以重建和識(shí)別音樂片段。
音樂是一種復(fù)雜的聲學(xué)信號(hào)，與自然語言有許多相似之處，因此該模型有可能適用于翻譯語音。這一系列研究的最終目標(biāo)是轉(zhuǎn)化思想，這可能在未來為那些難以溝通的人(例如患有閉鎖綜合癥的人)提供重要幫助。
Daly 博士補(bǔ)充說，“一個(gè)應(yīng)用是腦機(jī)接口 (BCI)，它提供了大腦和計(jì)算機(jī)之間的直接通信通道。顯然，這還有很長的路要走，但最終我們希望，如果我們能夠成功解碼語言，我們可以用它來構(gòu)建溝通輔助工具，這是朝著 BCI 研究的最終目標(biāo)邁出的又一重要步驟，并且有一天可能會(huì)為有嚴(yán)重溝通障礙的人提供一條生命線。”
該研究涉及重新使用最初作為雷丁大學(xué)項(xiàng)目的一部分收集的 fMRI 和 EEG 數(shù)據(jù)。該項(xiàng)目要求參與者聆聽一系列 40 秒的簡單鋼琴曲，這些曲目來自 36 首節(jié)奏、音高、和聲和節(jié)奏不同的曲目。使用這些組合數(shù)據(jù)集，該模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別音樂片段，成功率為 71.8%。
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！