
理解我们对音乐的欣赏
Duc Tran
更新于

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为了推广音乐流媒体,挪威第一大移动电信服务提供商 Telia 邀请了塞萨洛尼基亚里士多德大学的 Dimitrios Adamos 进行了一项科学的音乐脑电图(EEG)实验,他们使用 Emotiv EPOC+ 记录了 3 位挪威著名艺术家在聆听不同流派音乐时的脑电图。
研究人员使用 Dimitrios 及其团队开发的一种算法对记录的 EEG 数据进行了分析,以检测是否有人喜欢他们正在聆听的音乐。
该算法基于一种单一的、可辨别的电信号模式,这种模式对应于人类特定的审美体验:我们对音乐的欣赏
令艺术家们惊讶的是,有些结果比其他的更出人意料。艺术家们喜爱的许多歌曲都与他们的预期选择不同,这既说明了自我报告量表的局限性,也说明了艺术家对音乐更广泛的欣赏。
为了记录这一过程,Christian Holm-Glad 执导了一部短片,并配有英文脑电图字幕。
为了推广音乐流媒体,挪威第一大移动电信服务提供商 Telia 邀请了塞萨洛尼基亚里士多德大学的 Dimitrios Adamos 进行了一项科学的音乐脑电图(EEG)实验,他们使用 Emotiv EPOC+ 记录了 3 位挪威著名艺术家在聆听不同流派音乐时的脑电图。
研究人员使用 Dimitrios 及其团队开发的一种算法对记录的 EEG 数据进行了分析,以检测是否有人喜欢他们正在聆听的音乐。
该算法基于一种单一的、可辨别的电信号模式,这种模式对应于人类特定的审美体验:我们对音乐的欣赏
令艺术家们惊讶的是,有些结果比其他的更出人意料。艺术家们喜爱的许多歌曲都与他们的预期选择不同,这既说明了自我报告量表的局限性,也说明了艺术家对音乐更广泛的欣赏。
为了记录这一过程,Christian Holm-Glad 执导了一部短片,并配有英文脑电图字幕。
为了推广音乐流媒体,挪威第一大移动电信服务提供商 Telia 邀请了塞萨洛尼基亚里士多德大学的 Dimitrios Adamos 进行了一项科学的音乐脑电图(EEG)实验,他们使用 Emotiv EPOC+ 记录了 3 位挪威著名艺术家在聆听不同流派音乐时的脑电图。
研究人员使用 Dimitrios 及其团队开发的一种算法对记录的 EEG 数据进行了分析,以检测是否有人喜欢他们正在聆听的音乐。
该算法基于一种单一的、可辨别的电信号模式,这种模式对应于人类特定的审美体验:我们对音乐的欣赏
令艺术家们惊讶的是,有些结果比其他的更出人意料。艺术家们喜爱的许多歌曲都与他们的预期选择不同,这既说明了自我报告量表的局限性,也说明了艺术家对音乐更广泛的欣赏。
为了记录这一过程,Christian Holm-Glad 执导了一部短片,并配有英文脑电图字幕。

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