Tecno

Inteligencia Artificial que siente emociones vía música con IA

En esta ocasión exponemos los avances de la Inteligencia Artificial para comprender las emociones en la música, usando herramientas de las IA.

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En diversos reproductores de música existe la opción de reproducir una lista de canciones que se adapte a un estado de ánimo. Sin embargo, en muchos casos no incluye la canción que uno busca o espera. Por lo cual, es una situación que se puede mejorar, dando entrada a la Inteligencia Artificial y sus herramientas basadas en IA, como machine learning.

Emociones en la música

Investigadores de la Universidad del Sur de California indicaron elementos como el tono, el ritmo y la armonía inducen diferentes reacciones en el cuerpo.

Son tipos de actividad cerebral como reacciones fisiológicas (calor, sudor y cambios en la respuesta eléctrica) y emociones (felicidad o tristeza). Además, plantean que usando IA se podría usar esas relaciones para predecir cómo las personas podrían responder a una nueva pieza musical.

La investigación es parte del objetivo del laboratorio para comprender cómo los medios, como las películas, música o publicidades, afectan el cuerpo y el cerebro de las personas. Utilizando IA como el canalizador.

“Una vez que comprendamos cómo los medios pueden afectar sus diversas emociones, entonces podemos tratar de usarlo productivamente para apoyar o mejorar las experiencias humanas”. Comentó Shrikanth Narayanan, profesor de la USC y el investigador principal en el laboratorio.

Los investigadores primero buscaron en sitios de transmisión de música como Spotify canciones con muy pocas reproducciones, etiquetadas como “felices” o “tristes”, querían evitar canciones famosas para minimizar cualquier variable de confusión y equivocar a la IA.

Probaron con 60 canciones para cada emoción, concluyendo una lista de experimentación final de tres: dos que indudablemente inducían tristeza: “Fyrsta” de Ólafur Arnalds y “Discovery of the Camp” de Michael Kamen. Mientras una que inducía felicidad de manera confiable, “Race Against the Sunset” de Lullatone.

Luego, cien participantes que no habían escuchado las canciones antes se dividieron en dos grupos, escucharon las tres piezas y tomaron una exploración de sensores de pulso, calor y electricidad en su piel. Los investigadores explican que calificaron la intensidad de sus emociones en una escala de 0 a 10. Suministrando de esta forma los datos para que la IA aprenda.

Resultados

Luego, los investigadores introdujeron los datos en varios algoritmos basados en IA y examinaron qué características eran los predictores más fuertes de las respuestas. Descubrieron que el nivel de sus frecuencias medias y altas, y la fuerza de su ritmo estaban entre los mejores predictores.

La investigación aún se encuentra en etapas muy tempranas, pero los investigadores están entusiasmados con la forma en que se podrían aplicar estos modelos. Dan ejemplos como diseñar música para individuos específicos, como para ayudar a personas con problemas de salud mental a estimular partes específicas de su cerebro. Indican que la Inteligencia Artificial es una herramienta poderosa para conocer a la misma inteligencia humana.

“No querrás escuchar una canción que acelere tu ritmo cardíaco justo antes de acostarte, pero tal vez sí lo hagas si vas en un viaje largo y no has tomado mucho café”, dice Greer.

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