
理解我們對音樂的欣賞
Duc Tran
更新於

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為了推广音樂串流服務,挪威第一大行動電信服務供應商 Telia 邀請了來自塞薩洛尼基亞里斯多德大學的 Dimitrios Adamos 進行一項科學音樂腦電圖(EEG)實驗。該實驗使用 Emotiv EPOC+ 記錄了 3 位挪威著名藝術家在聆聽不同流派音樂時的腦電圖。
研究人員使用 Dimitrios 及其團隊開發的演算法對記錄的腦電圖數據進行了分析,以檢測某人是否喜歡他們正在聆聽的音樂。
該演算法基於單一、可辨識的電訊號模式,該模式對應於特定的人類審美體驗:我們對音樂的欣賞。
令藝術家們感到驚訝的是,有些結果比其他結果更出乎意料。許多藝術家所喜愛的歌曲與他們預期的選擇有所不同,這既說明了自我報告量表的局限性,也說明了藝術家對音樂更廣泛的欣賞。
為了記錄這次體驗,由 Christian Holm-Glad 執導了一部短片,並配有英文字幕。
為了推广音樂串流服務,挪威第一大行動電信服務供應商 Telia 邀請了來自塞薩洛尼基亞里斯多德大學的 Dimitrios Adamos 進行一項科學音樂腦電圖(EEG)實驗。該實驗使用 Emotiv EPOC+ 記錄了 3 位挪威著名藝術家在聆聽不同流派音樂時的腦電圖。
研究人員使用 Dimitrios 及其團隊開發的演算法對記錄的腦電圖數據進行了分析,以檢測某人是否喜歡他們正在聆聽的音樂。
該演算法基於單一、可辨識的電訊號模式,該模式對應於特定的人類審美體驗:我們對音樂的欣賞。
令藝術家們感到驚訝的是,有些結果比其他結果更出乎意料。許多藝術家所喜愛的歌曲與他們預期的選擇有所不同,這既說明了自我報告量表的局限性,也說明了藝術家對音樂更廣泛的欣賞。
為了記錄這次體驗,由 Christian Holm-Glad 執導了一部短片,並配有英文字幕。
為了推广音樂串流服務,挪威第一大行動電信服務供應商 Telia 邀請了來自塞薩洛尼基亞里斯多德大學的 Dimitrios Adamos 進行一項科學音樂腦電圖(EEG)實驗。該實驗使用 Emotiv EPOC+ 記錄了 3 位挪威著名藝術家在聆聽不同流派音樂時的腦電圖。
研究人員使用 Dimitrios 及其團隊開發的演算法對記錄的腦電圖數據進行了分析,以檢測某人是否喜歡他們正在聆聽的音樂。
該演算法基於單一、可辨識的電訊號模式,該模式對應於特定的人類審美體驗:我們對音樂的欣賞。
令藝術家們感到驚訝的是,有些結果比其他結果更出乎意料。許多藝術家所喜愛的歌曲與他們預期的選擇有所不同,這既說明了自我報告量表的局限性,也說明了藝術家對音樂更廣泛的欣賞。
為了記錄這次體驗,由 Christian Holm-Glad 執導了一部短片,並配有英文字幕。

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