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Duet：腦波音樂 BCI 項目贏得 Cal Hacks 2024
Heidi Duran
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USC Berkley 的一群才華橫溢的學生在 Cal Hacks 2024 贏得了一等獎，因為他們創新的 BCI 音樂項目 "Duet"。
Duet 使用 AI 根據 Emotiv Epoc X 耳機和 emotivpro 軟件與 Cortex API 收集並翻譯的實時情感狀態來作曲。
學生希望 Duet 能夠通過個性化的音樂體驗為兒童和殘疾人提供有效的音樂療法。
Emotiv 衷心祝賀 USC Berkley 的學生 Jiahui Jin、Sophia Zhang、Daniel Wang 和 Justin Wu 在世界上最大的學術黑客馬拉松 Cal Hacks 2024 上獲得一等獎。Jin 等人的 BCI 項目 Duet 將實時腦波性能指標轉化為 AI 生成的音樂和視覺反饋。
Duet 的靈感來源是應對教導發展障礙兒童音樂的挑戰。
"不幸的是，許多孩子缺乏他們需要的工具來交流和進行創意表達，" 團隊解釋道。"這就是 Duet 的用武之地。通過利用 EEG 技術，我們旨在改變這些孩子與音樂互動的方式，給他們一個聲音和分享他們感受的手段。"
工作原理
Duet 使用人工智能通過閱讀腦電波根據人的實時情感狀態來作曲。團隊使用了Emotiv Epoc X 耳機來流轉腦波數據，並通過 Python 使用Emotiv Cortex API進行處理。為了協助他們的努力，Emotiv 安排學生借用 EEG 硬件並臨時訪問其 PRO 訂閱軟件。
Emotiv 的專有機器學習將腦活動分類為情感狀態（性能指標），投入到 Google 的 Gemini LLM 中以生成音樂。Duet 並非遵循固定規則，而是充當現場作曲家，根據情感、可用樂器和以前的輸出來決定接下來幾秒鐘的音樂。
Sonic Pi 處理現場音樂播放，SingleStore 管理低延遲數據，而我們的 Next.js 前端可視化實時的腦波和相應的音樂，團隊解釋道。
"在 Duet，我們致力於讓音樂成為一個包容的體驗，確保每個孩子——以及任何難以表達自我的人——都有機會傳達他們真正的創造力！"
Duet BCI 的未來
Jin 等人說，他們最大的挑戰是想出一種用人工智能生成現場音樂的方法。
"我們原以為這是不可能的，技術還沒達到——我們在網上找不到其他資料，甚至花了好幾個小時考慮如何轉向另一個可以使用我們 EEG 的想法，"他們說。
"然而，我們最終突破了，提出了一種全新方式來實現現場 AI 音樂生成，據我們所知，其他地方並不存在，" Jin 等人解釋道。"這是大多數人首次使用這種硬件，我們遇到了許多將其正確連接到我們電腦的問題——但最終，我們讓一切順利運行，因此這對我們來說是巨大的成就！"
如需了解更多有關 Duet 的信息並在 GitHub 上查看代碼以親自嘗試，請查看 DevPost 的完整故事。
來自 Emotiv 的全體成員——恭喜團隊，我們為你感到驕傲！
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為所有人帶來 BCI 創新
Emotiv 自豪地支持為人類改善的創新。如果您想詢問產品借調、捐贈或財務協助以獲得 Emotiv 產品用於您的 EEG 或 BCI 項目，我們很樂意聽取您的意見。
聯繫我們
USC Berkley 的一群才華橫溢的學生在 Cal Hacks 2024 贏得了一等獎，因為他們創新的 BCI 音樂項目 "Duet"。
Duet 使用 AI 根據 Emotiv Epoc X 耳機和 emotivpro 軟件與 Cortex API 收集並翻譯的實時情感狀態來作曲。
學生希望 Duet 能夠通過個性化的音樂體驗為兒童和殘疾人提供有效的音樂療法。
Emotiv 衷心祝賀 USC Berkley 的學生 Jiahui Jin、Sophia Zhang、Daniel Wang 和 Justin Wu 在世界上最大的學術黑客馬拉松 Cal Hacks 2024 上獲得一等獎。Jin 等人的 BCI 項目 Duet 將實時腦波性能指標轉化為 AI 生成的音樂和視覺反饋。
Duet 的靈感來源是應對教導發展障礙兒童音樂的挑戰。
"不幸的是，許多孩子缺乏他們需要的工具來交流和進行創意表達，" 團隊解釋道。"這就是 Duet 的用武之地。通過利用 EEG 技術，我們旨在改變這些孩子與音樂互動的方式，給他們一個聲音和分享他們感受的手段。"
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Duet 使用人工智能通過閱讀腦電波根據人的實時情感狀態來作曲。團隊使用了Emotiv Epoc X 耳機來流轉腦波數據，並通過 Python 使用Emotiv Cortex API進行處理。為了協助他們的努力，Emotiv 安排學生借用 EEG 硬件並臨時訪問其 PRO 訂閱軟件。
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Jin 等人說，他們最大的挑戰是想出一種用人工智能生成現場音樂的方法。
"我們原以為這是不可能的，技術還沒達到——我們在網上找不到其他資料，甚至花了好幾個小時考慮如何轉向另一個可以使用我們 EEG 的想法，"他們說。
"然而，我們最終突破了，提出了一種全新方式來實現現場 AI 音樂生成，據我們所知，其他地方並不存在，" Jin 等人解釋道。"這是大多數人首次使用這種硬件，我們遇到了許多將其正確連接到我們電腦的問題——但最終，我們讓一切順利運行，因此這對我們來說是巨大的成就！"
如需了解更多有關 Duet 的信息並在 GitHub 上查看代碼以親自嘗試，請查看 DevPost 的完整故事。
來自 Emotiv 的全體成員——恭喜團隊，我們為你感到驕傲！
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Emotiv 衷心祝賀 USC Berkley 的學生 Jiahui Jin、Sophia Zhang、Daniel Wang 和 Justin Wu 在世界上最大的學術黑客馬拉松 Cal Hacks 2024 上獲得一等獎。Jin 等人的 BCI 項目 Duet 將實時腦波性能指標轉化為 AI 生成的音樂和視覺反饋。
Duet 的靈感來源是應對教導發展障礙兒童音樂的挑戰。
"不幸的是，許多孩子缺乏他們需要的工具來交流和進行創意表達，" 團隊解釋道。"這就是 Duet 的用武之地。通過利用 EEG 技術，我們旨在改變這些孩子與音樂互動的方式，給他們一個聲音和分享他們感受的手段。"
工作原理
Duet 使用人工智能通過閱讀腦電波根據人的實時情感狀態來作曲。團隊使用了Emotiv Epoc X 耳機來流轉腦波數據，並通過 Python 使用Emotiv Cortex API進行處理。為了協助他們的努力，Emotiv 安排學生借用 EEG 硬件並臨時訪問其 PRO 訂閱軟件。
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