二重唱:脑波音乐 BCI 项目赢得 2024 年加州黑客大赛

海蒂·杜兰

2024年10月21日

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  • 一群有才华的 USC 伯keley 学生在 Cal Hacks 2024 上因其创新的 BCI 音乐项目 "Duet" 获得了一等奖。

  • Duet 利用人工智能根据实时情绪状态创作音乐,这些状态通过 Emotiv EPOC X 头戴设备和使用 Cortex API 的 EmotivPRO 软件收集和翻译。

  • 学生们希望 Duet 能通过个性化的音乐体验为儿童和残疾人提供有效的音乐疗法。

Emotiv 向 USC Berkeley 的学生 Jiahui Jin、Sophia Zhang、Daniel Wang 和 Justin Wu 表达衷心的祝贺,他们在 Cal Hacks 2024 上获得了一等奖,这是世界上最大的大学黑客松。Jin 等人的 BCI 项目 Duet 将实时脑电波性能指标翻译成 AI 生成的音乐和视觉反馈。

Duet 的灵感是为了应对向有发展障碍的儿童教授音乐的挑战。

"不幸的是,许多儿童没有他们所需的工具来沟通和创造性地表达自己," 团队 解释说。"这就是 Duet 的用武之地。通过利用 EEG 技术,我们的目标是改变这些儿童与音乐的互动方式,让他们拥有声音和表达感受的手段。"

工作原理

Duet 利用人工智能根据一个人的实时情绪状态创作音乐,方法是读取脑电波。团队使用 Emotiv EPOC X 头戴设备 流式传输脑电波数据,并通过 Python 使用 Emotiv Cortex API 进行处理。为了帮助他们的工作,Emotiv 安排学生借用 EEG 硬件,并给予其 PRO 订阅软件的临时访问权限。

Emotiv 的专有机器学习将脑活动分类为情绪状态(性能指标),并输入到 Google 的 Gemini LLM 中生成音乐。Duet 不遵循固定规则,而是充当实时作曲家,根据情绪、可用乐器和先前的输出决定接下来的几秒钟的音乐。

Sonic Pi 处理现场音乐播放,SingleStore 管理低延迟数据,我们的 Next.js 前端实时可视化脑电波及相应的音乐,团队解释道。

"在 Duet,我们致力于让音乐成为所有人的包容性体验,确保每个孩子——以及任何在表达自己上有困难的人——都有机会传达他们真实的创意自我!"

Duet BCI 的未来

Jin 等人表示,他们面临的最大挑战是找到一种用人工智能生成实时音乐的方法。

"我们最初认为这是不可能的,技术还“不到位”——我们在网上找不到任何相关信息,甚至花了几个小时思考如何转向其他可以使用我们 EEG 的想法," 他们说。

"然而,我们最终通过努力,想出了一个全新的实时 AI 音乐生成方法,据我们所知,其他地方并不存在," Jin 等人解释道。"这是我们第一次与这种类型的硬件合作,我们在将其正确连接到计算机时遇到了许多问题——但最终,我们使一切顺利运行,因此这是我们实现这一切的巨大成就!"

要了解有关 Duet 的更多信息并查看 GitHub 中的代码以自己尝试,请 查看 DevPost 上的完整故事

来自 Emotiv 的所有祝福——祝贺你们,团队,我们为你们感到骄傲!

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面向所有人的 BCI 创新

Emotiv 自豪地支持人类的创新。如果您想咨询产品租借、捐赠或财务援助以获得 Emotiv 产品用于您的 EEG 或 BCI 项目,我们很乐意听到您的消息。

联系我们

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  • Duet 利用人工智能根据实时情绪状态创作音乐,这些状态通过 Emotiv EPOC X 头戴设备和使用 Cortex API 的 EmotivPRO 软件收集和翻译。

  • 学生们希望 Duet 能通过个性化的音乐体验为儿童和残疾人提供有效的音乐疗法。

Emotiv 向 USC Berkeley 的学生 Jiahui Jin、Sophia Zhang、Daniel Wang 和 Justin Wu 表达衷心的祝贺,他们在 Cal Hacks 2024 上获得了一等奖,这是世界上最大的大学黑客松。Jin 等人的 BCI 项目 Duet 将实时脑电波性能指标翻译成 AI 生成的音乐和视觉反馈。

Duet 的灵感是为了应对向有发展障碍的儿童教授音乐的挑战。

"不幸的是,许多儿童没有他们所需的工具来沟通和创造性地表达自己," 团队 解释说。"这就是 Duet 的用武之地。通过利用 EEG 技术,我们的目标是改变这些儿童与音乐的互动方式,让他们拥有声音和表达感受的手段。"

工作原理

Duet 利用人工智能根据一个人的实时情绪状态创作音乐,方法是读取脑电波。团队使用 Emotiv EPOC X 头戴设备 流式传输脑电波数据,并通过 Python 使用 Emotiv Cortex API 进行处理。为了帮助他们的工作,Emotiv 安排学生借用 EEG 硬件,并给予其 PRO 订阅软件的临时访问权限。

Emotiv 的专有机器学习将脑活动分类为情绪状态(性能指标),并输入到 Google 的 Gemini LLM 中生成音乐。Duet 不遵循固定规则,而是充当实时作曲家,根据情绪、可用乐器和先前的输出决定接下来的几秒钟的音乐。

Sonic Pi 处理现场音乐播放,SingleStore 管理低延迟数据,我们的 Next.js 前端实时可视化脑电波及相应的音乐,团队解释道。

"在 Duet,我们致力于让音乐成为所有人的包容性体验,确保每个孩子——以及任何在表达自己上有困难的人——都有机会传达他们真实的创意自我!"

Duet BCI 的未来

Jin 等人表示,他们面临的最大挑战是找到一种用人工智能生成实时音乐的方法。

"我们最初认为这是不可能的,技术还“不到位”——我们在网上找不到任何相关信息,甚至花了几个小时思考如何转向其他可以使用我们 EEG 的想法," 他们说。

"然而,我们最终通过努力,想出了一个全新的实时 AI 音乐生成方法,据我们所知,其他地方并不存在," Jin 等人解释道。"这是我们第一次与这种类型的硬件合作,我们在将其正确连接到计算机时遇到了许多问题——但最终,我们使一切顺利运行,因此这是我们实现这一切的巨大成就!"

要了解有关 Duet 的更多信息并查看 GitHub 中的代码以自己尝试,请 查看 DevPost 上的完整故事

来自 Emotiv 的所有祝福——祝贺你们,团队,我们为你们感到骄傲!

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  • 学生们希望 Duet 能通过个性化的音乐体验为儿童和残疾人提供有效的音乐疗法。

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Duet 的灵感是为了应对向有发展障碍的儿童教授音乐的挑战。

"不幸的是,许多儿童没有他们所需的工具来沟通和创造性地表达自己," 团队 解释说。"这就是 Duet 的用武之地。通过利用 EEG 技术,我们的目标是改变这些儿童与音乐的互动方式,让他们拥有声音和表达感受的手段。"

工作原理

Duet 利用人工智能根据一个人的实时情绪状态创作音乐,方法是读取脑电波。团队使用 Emotiv EPOC X 头戴设备 流式传输脑电波数据,并通过 Python 使用 Emotiv Cortex API 进行处理。为了帮助他们的工作,Emotiv 安排学生借用 EEG 硬件,并给予其 PRO 订阅软件的临时访问权限。

Emotiv 的专有机器学习将脑活动分类为情绪状态(性能指标),并输入到 Google 的 Gemini LLM 中生成音乐。Duet 不遵循固定规则,而是充当实时作曲家,根据情绪、可用乐器和先前的输出决定接下来的几秒钟的音乐。

Sonic Pi 处理现场音乐播放,SingleStore 管理低延迟数据,我们的 Next.js 前端实时可视化脑电波及相应的音乐,团队解释道。

"在 Duet,我们致力于让音乐成为所有人的包容性体验,确保每个孩子——以及任何在表达自己上有困难的人——都有机会传达他们真实的创意自我!"

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Jin 等人表示,他们面临的最大挑战是找到一种用人工智能生成实时音乐的方法。

"我们最初认为这是不可能的,技术还“不到位”——我们在网上找不到任何相关信息,甚至花了几个小时思考如何转向其他可以使用我们 EEG 的想法," 他们说。

"然而,我们最终通过努力,想出了一个全新的实时 AI 音乐生成方法,据我们所知,其他地方并不存在," Jin 等人解释道。"这是我们第一次与这种类型的硬件合作,我们在将其正确连接到计算机时遇到了许多问题——但最终,我们使一切顺利运行,因此这是我们实现这一切的巨大成就!"

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