AIは、いくつかの曲が私たちをとても気持ちよくさせる理由を解体するのに役立つ可能性があります

ラジオで音楽を聴いている男性 USC Viterbi School ofEngineeringの厚意により提供

私たちは皆、音楽が強力なインフルエンサーであることを知っています。サウンドトラックのない映画は、同じ感情的な旅を引き起こしません。ポンプアップ国歌なしのトレーニングは、抗力のように感じることができます。しかし、これらの反応を定量化する方法はありますか？もしそうなら、それらをリバースエンジニアリングして使用することができますか？

の 新しい論文 、南カリフォルニア大学の研究者は、ピッチ、リズム、調和などがさまざまな種類の脳活動、生理学的反応（熱、汗、電気的反応の変化）、感情（幸福または悲しみ）をどのように誘発するかを計画しました。機械学習は、これらの関係を使用して、人々が新しい音楽にどのように反応するかを予測できます。結果は、 会議 先週、コンピューターサイエンスとアートの交差点で、治療から映画に至るまでの目的で、ターゲットを絞った音楽体験をいつか設計できるようになる可能性があることを示します。

この研究は、映画やテレビ広告、音楽など、さまざまな形式のメディアが人々の体や脳にどのように影響するかを理解するという、ラボの幅広い目標の一部です。メディアがあなたのさまざまな感情にどのように影響するかを理解したら、それを実際に人間の体験をサポートまたは強化するために生産的に使用することができます、とUSCの教授でラボの主任研究員であるShrikanthNarayananは言います。

研究者たちはまず、Spotifyのような音楽ストリーミングサイトで、再生回数が非常に少なく、幸せまたは悲しいタグが付けられた曲を探しました。 （彼らは、交絡変数を最小限に抑えるために、なじみのある歌を避けたかったのです。）一連の人間のテスターを通して、各感情の60個が、最終的な3つのリストに絞り込まれました。 初め とマイケル・ケイメンの キャンプの発見 ）そして確実に幸福を誘発したもの（Lullatone’s 日没との戦い ）。 2つのグループに分かれて3つすべての曲を聴き、fMRIスキャンを行うか、皮膚に脈拍、熱、電気のセンサーを装着して感情の強さを評価した100人の参加者0〜10の。

次に、研究者は、各曲の74の機能（ピッチ、リズム、ハーモニー、ダイナミクス、音色など）とともにデータをいくつかの機械学習アルゴリズムにフィードし、どの機能が応答の最も強力な予測因子であるかを調べました。たとえば、曲の明るさ（中周波数と高周波数のレベル）とビートの強さの両方が、曲がリスナーの心拍数と脳の活動にどのように影響するかを予測する最良の方法の1つであることがわかりました。

研究はまだ非常に初期の段階であり、より強力な機械学習モデルが曲に対する精神的および肉体的反応を正確に予測できるようになるまでにはしばらく時間がかかります。しかし、研究者たちは、特定の個人向けの音楽をデザインしたり、非常に刺激的な映画のサウンドトラックを作成したり、メンタルヘルスの問題を抱える患者が脳の特定の部分を刺激したりするために、このようなモデルをどのように適用できるかについて興奮しています。ラボはすでに依存症治療クリニックと協力して、他の形式のメディアが患者にどのように役立つかを調べています。彼らは音楽ベースの治療法も取り入れ始めたいと思っています。

もっと簡単に言えば、調査を使用してプレイリストを生成することができます。就寝直前に心拍数が急上昇するような曲は聴きたくないでしょうが、長いドライブをしているときにコーヒーをあまり飲んでいない場合は、聴きたいと思うかもしれません、とグリアは言います。

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