一種監(jiān)測腦電波的新技術(shù)可以識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目能夠通過非侵入性技術(shù)解碼大腦中的語言信號，從而幫助患有嚴重溝通障礙的人，例如閉鎖綜合癥或中風(fēng)患者。
領(lǐng)導(dǎo)這項研究的埃塞克斯計算機科學(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中的聲學(xué)信息，以識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)測大腦的實際表面。
這項發(fā)表在《科學(xué)報告》雜志上的研究結(jié)合使用了兩種非侵入性方法——測量整個大腦血流的功能磁共振成像 (fMRI ) 和實時測量大腦中發(fā)生的事情的腦電圖 (EEG)——監(jiān)測一個人在聽一段音樂時的大腦活動。使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，翻譯數(shù)據(jù)以重建和識別音樂片段。
音樂是一種復(fù)雜的聲學(xué)信號，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 博士補充說，“一個應(yīng)用是腦機接口 (BCI)，它提供了大腦和計算機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 研究的最終目標邁出的又一重要步驟，并且有一天可能會為有嚴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)項目的一部分收集的 fMRI 和 EEG 數(shù)據(jù)。該項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，該模型能夠準確識別音樂片段，成功率為 71.8%。
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