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為什么音樂讓我們感受到 - 基于AI的新的學習具有答案

你的心跳得更快,棕櫚汗水和你大腦的一部分叫做Heschl的回形星像一棵圣誕樹一樣亮起。機會是,當你以這種詳細的方式聽音樂時,你從未想過大腦和身體發生的事情。

但這是幾十年來困擾科學家的問題:為什么像音樂挑起這樣一貫的回應一樣摘要是摘要的?

在一項新的研究中,南加州大學(USC)研究人員在人工智能的幫助下調查了音樂如何影響聽眾的大腦,身體和情緒。

研究團隊看著一群志愿者的心率,電流皮膚響應(或汗腺腺體活動),大腦活動和主觀感受,因為他們聽取了三件陌生的音樂。

在檢查的74個音樂特征中,研究人員發現動態,登記,節奏和和諧特別有助于預測聽眾的回應。

“利用各種不同種類的音樂預測因子來追求音樂感知的全面看法,讓我們對自己的身體和大腦如何應對音樂,”這項研究的領先作者蒂姆格里爾,計算機科學博士學生和一名成員來說,這是一個前所未有的洞察力?!?USC信號分析和解釋實驗室(帆)。

對比度至關重要

在他們的研究表中,研究人員指出,音樂在聽覺復合物中有力地影響了大腦的部分,稱為Heschls的回歸和優越的顳克魯斯(復數:吉爾)。

具體地,大腦響應脈沖清晰度,或節拍的強度;簡而言之:在聽夫人的糟糕的浪漫時,你的吉利會活潑。

他們還發現,改變動態,節奏和Timbre或新儀器的引入,帶來了響應的上升。換句話說,對比度至關重要。例如,當動態變化或“響度”時,Gyri激活。

“如果一首歌在整個歌曲中,那么沒有大量的動態變異性,而且這種體驗不會那么強大,好像作曲家使用響度的變化,”格里爾,自己是播放薩克斯和鍵盤的作曲家。

“這是歌曲作者的工作,在三分鐘內接受了一個洛杉磯的情緒,而動態變異性是實現這一目標的一種方式。”

所以,如果你正在聽一張黑金金屬,這一點響亮,你可能不會看到回應。但是,如果你正在聽尼魯納的聞到青少年精神,那么從一個安靜的詩歌再次回到喧囂,它是一個不同的故事。

該團隊還發現了電流皮膚響應 - 基本上,在新儀器的入口或音樂曲范圍內的開始之后增加了汗水的量度。

“當每個新儀器進入時,您可以在皮膚的集體響應中看到尖峰,”格里爾說。

此外,最刺激的音樂時刻是歌曲復雜程度的增加。從本質上講,歌曲中的樂器越多,人就越受到回應。(想:Mike Oldfield的管狀鐘聲的第一部分,因為歌曲通過添加更多樂器來到Crescendo。)

和最悲傷的注意事項?該獎項達到了小規模的提高七。該研究發現,G小調鍵中的歌曲中的音符F#與高悲傷評級正相關。

這可能是敘述者痛苦的原因在于冉冉升起的太陽的動物房屋幾乎是明顯的,這利用籌集的少數尺度升級到每個越來越情緒化的詩歌中。

新領土

對于這個實驗,團隊選擇了三個沒有包含歌詞的音樂情緒,并不高度熟悉,因此沒有內存的因素被附加到聽眾的情緒反應。(例如,聽到在智齒提取期間在背景中發揮的歌曲,可能會歪斜你的感知。)

在神經影像學實驗中,40名志愿者傾聽了一系列悲傷或幸福的音樂摘錄,而他們的大腦使用MRI掃描。這是由USC Habibi的USC的大腦和創意學院進行,蘇聯Dornsife的心理學助理教授和她的團隊,包括哥倫比亞大學的博士學位學者在內的Matthew Sachs。

為了測量體力反應,60人在耳機上聽音樂,而他們的心臟活動和皮膚傳導是測量的。同一組也在聽音樂時從1到10的情緒(快樂或悲傷)的強度評定。

然后,計算機科學家使用AI算法鞏固了數據,以確定人們始終如一地回復的耳道。

在過去,神經科學家試圖更好地了解音樂對身體的影響,大腦和情緒已經分析了MRI大腦在非常短的時間段內掃描 - 例如,看大腦對兩秒的音樂作出反應。

相比之下,在本研究中,使用算法分析實驗室中收集的數據,科學家們能夠查看人們在較長時間聽到音樂的同時感受到的時間,而不僅僅是從大腦掃描,而且將數據組合在一起,還可以將數據與其他模式相結合。

“新型多式化計算方法不僅僅是照亮大腦和身體水平的人類對音樂的影響,而且在將它們連接到如何實際上逃避感受和闡明他們的經歷,”學習合作社,Niki和Cl Max教授說尼基斯工程與計算機工程和計算機科學教授椅子。

“這是新領域,”哈比比補充道。

感覺好

除了幫助研究人員識別完美鍛煉,學習或睡眠播放列表的歌曲之外,該研究還具有治療應用 - 音樂已被證明可以平靜焦慮,緩解疼痛,幫助殘疾人或癡呆癥。

“從療法的角度來看,音樂是一個非常好的工具,可以誘導情感并嚙合更好的心情,”Habibi說。

“使用這項研究,我們可以設計抑郁癥和其他情緒障礙的治療的音樂刺激。它還有助于我們了解大腦中如何處理情緒。“

據研究人員介紹,未來的研究可以看出不同類型的音樂如何積極地操縱我們的情感反應以及作曲家的意圖是否與聽眾對一段音樂的看法相匹配。

本文在10月22日,ACM多媒體呈現了對音樂對人類神經,生理和情感經驗的影響的多模式觀點。研究團隊還包括Ben Ma,USC Viterbi本科計算機科學本科和USC航行成員。

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