Le reti neurali (ossia il circuito costituito dai neuroni) del cervello hanno bisogno di addestramento, affinché possano imparare, attraverso una grande quantità di esempi, quali siano le reazioni prodotte da diversi brani musicali; a tal proposito, il progetto che vi presenteremo in questo articolo si è posto come obiettivo l’interpretazione delle reazioni in seguito all’ascolto di diversi tipi di brani.

Il progetto DEENN è stato avviato nel Laboratorio di Ricerca congiunto di Neuroinformatica e Scienze Cognitive (NISCLab), diretto dal Prof. Giorgio Grasso, che comprende strutture materiali e sperimentali per la ricerca in diversi campi, quali Robotica, Elaborazione di immagini, Visione artificiale, Reti Neuronali Artificiali, Basi di Dati Spaziali, Big data analysis, Sistemi Informativi geografici, Informatica medica, E-Health, Modellistica numerica ed integrazione sensoriale in meteorologia applicata.

“Attualmente uno dei nostri progetti è volto allo studio del rapporto fra musica, emozioni ed, infine, all’addestramento di reti neurali”

ci spiega Elena Caruso, tesista in Informatica Umanistica e Medica all’Università degli Studi di Messina.

Il team è composto da quattro docenti del dipartimento e da quattro tesiste, coinvolte in ambiti diversi quali il social media marketing, la raccolta e l’analisi dei dati, l’addestramento delle reti neurali e sono così suddivisi.
il Prof Andrea Nucita, Giorgio Grasso e Giancarlo Iannizzotto si occupano della parte strettamente tecnica e informatica, la Professoressa Rosa Angela Fabio è coinvolta invece nella parte prettamente psicologica ed elaborativa dei dati raccolti e quindi delle emozioni registrate dai vari utenti.

Il progetto sfrutta la tecnica del deep learning, ossia quel campo di ricerca dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale basata su una serie di algoritmi di diversi livelli di astrazione, che cercano di far comprendere al sistema informatico come funziona il cervello umano e come riesca ad analizzare e interpretare il linguaggio umano o le immagini.

deep learning e le reti neurali
deep learning e le reti neurali
www.fastweb.it

Viene utilizzata tale tecnica al fine di comprendere quali siano le caratteristiche intrinseche che inducano determinate reazioni emotive in chi ascolta diversi tipi di brani, come ad esempio eccitazione, depressione o ansia o stanchezza.

Le reti neurali riescono anche a generare gli oggetti e i mezzi attraverso i quali sono addestrate; un ulteriore obiettivo del progetto è quello di verificare la possibilità che una rete addestrata sia, quindi, in grado di generare dei suoni in grado di suscitare una specifica reazione emotiva.

Questo progetto, dunque, mira anche a capire se questo metodo potrebbe essere sfruttata anche per l’apprendimento.

Il progetto mette a disposizione determinati brani per un grande numero di persone per poi registrarne le reazioni, attraverso una app: Deenn, disponibile sia nell’apple store che su google play. La classificazione che ne deriva costituirà l’input attraverso il quale la rete neurale verrà addestrata.

Valutazione delle emozioni: il SAM

Le emozioni vengono valutate attraverso delle scale, in grado di definire i parametri essenziali affinché l’utente possa definire le proprie sensazioni e le proprie reazioni.

Si tratta del SAM, Self-Assessment Manikin, ovvero una tecnica di valutazione non verbale, bensì pittorica, creata da Bradley & Lang negli anni 80.

Questa tecnica è in grado di misurare direttamente le emozioni provate, in questo caso durante l’ascolto di un brano che può essere trovato nella app.
Per la sua facile comprensione, il SAM è un metodo accessibile a tutti, anche ai bambini oltre che gli anziani, così che il risultato finale sarà valutato su una vastissima gamma di persone, in situazioni e contesti più disparati.

Scala SAM con 5 immagini
Scala SAM con 5 immagini
www.qu.tu-berlin.de

Le varianti esistenti di tali scale sono tre, ovvero a cinque, sette o nove punti; tuttavia, quella utilizzata all’interno dell’app Deenn è una variante, ridotta a sole cinque immagini, ma mantenendo nove punti di valutazione.

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