¡Desafía tu memoria! Juega al nuevo juego N-Back en la aplicación Emotiv
¡Desafía tu memoria! Juega al nuevo juego N-Back en la aplicación Emotiv
Captura de Emoción Musical: sonificando emociones en datos de EEG
Compartir:
Captura de Emoción Musical: sonificando emociones en datos EEG
G. Langroudi, A. Jordanous y L. Li
Resumen
Las emociones de las personas no siempre son detectables de manera obvia, debido a las dificultades para expresar emociones o a la distancia geográfica (por ejemplo, si las personas se comunican en línea). También hay muchas ocasiones en las que sería útil que una computadora pudiera detectar las emociones de los usuarios y responder a ellas adecuadamente. La actividad cerebral de una persona proporciona pistas vitales sobre las emociones que están experimentando en un momento dado. El objetivo de este proyecto es detectar, modelar y sonificar las emociones de las personas. Para lograr esto, hay dos tareas: (1) detectar emociones basadas en la actividad cerebral actual medida por un dispositivo EEG; (2) reproducir música apropiada en tiempo real, representando el estado emocional actual del usuario. Aquí informamos sobre un estudio piloto que implementa el sistema de Captura de Emoción Musical. En trabajos futuros planeamos mejorar cómo este proyecto realiza la detección de emociones a través de EEG y generar nueva música basada en características musicales basadas en emociones. Surgen aplicaciones potenciales en software colaborativo/asistencial y en interfaces cerebro-computadora para la comunicación no verbal. Acceder al artículo aquí
Captura de Emoción Musical: sonificando emociones en datos EEG
G. Langroudi, A. Jordanous y L. Li
Resumen
Las emociones de las personas no siempre son detectables de manera obvia, debido a las dificultades para expresar emociones o a la distancia geográfica (por ejemplo, si las personas se comunican en línea). También hay muchas ocasiones en las que sería útil que una computadora pudiera detectar las emociones de los usuarios y responder a ellas adecuadamente. La actividad cerebral de una persona proporciona pistas vitales sobre las emociones que están experimentando en un momento dado. El objetivo de este proyecto es detectar, modelar y sonificar las emociones de las personas. Para lograr esto, hay dos tareas: (1) detectar emociones basadas en la actividad cerebral actual medida por un dispositivo EEG; (2) reproducir música apropiada en tiempo real, representando el estado emocional actual del usuario. Aquí informamos sobre un estudio piloto que implementa el sistema de Captura de Emoción Musical. En trabajos futuros planeamos mejorar cómo este proyecto realiza la detección de emociones a través de EEG y generar nueva música basada en características musicales basadas en emociones. Surgen aplicaciones potenciales en software colaborativo/asistencial y en interfaces cerebro-computadora para la comunicación no verbal. Acceder al artículo aquí
Captura de Emoción Musical: sonificando emociones en datos EEG
G. Langroudi, A. Jordanous y L. Li
Resumen
Las emociones de las personas no siempre son detectables de manera obvia, debido a las dificultades para expresar emociones o a la distancia geográfica (por ejemplo, si las personas se comunican en línea). También hay muchas ocasiones en las que sería útil que una computadora pudiera detectar las emociones de los usuarios y responder a ellas adecuadamente. La actividad cerebral de una persona proporciona pistas vitales sobre las emociones que están experimentando en un momento dado. El objetivo de este proyecto es detectar, modelar y sonificar las emociones de las personas. Para lograr esto, hay dos tareas: (1) detectar emociones basadas en la actividad cerebral actual medida por un dispositivo EEG; (2) reproducir música apropiada en tiempo real, representando el estado emocional actual del usuario. Aquí informamos sobre un estudio piloto que implementa el sistema de Captura de Emoción Musical. En trabajos futuros planeamos mejorar cómo este proyecto realiza la detección de emociones a través de EEG y generar nueva música basada en características musicales basadas en emociones. Surgen aplicaciones potenciales en software colaborativo/asistencial y en interfaces cerebro-computadora para la comunicación no verbal. Acceder al artículo aquí
