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Desarrollan una IA para analizar la respuesta del cerebro a diferentes géneros musicales

Investigadores de la Universidad de Málaga han llevado a cabo este análisis con el fin de desarrollar aplicaciones de recomendaciones musicales más precisas

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  • El investigador de la Universidad de Málaga Lorenzo J. Tardón. -

Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha utilizado la Inteligencia Artificial (IA) para analizar cómo el cerebro responde a diferentes géneros musicales. Clasificando las señales eléctricas cerebrales, los expertos pudieron diferenciar entre melodía y voz, así como determinar si la música era del agrado del oyente. Los datos obtenidos abren la puerta al desarrollo de aplicaciones de recomendación musical personalizadas según los gustos individuales de cada persona.

Según la Fundación Descubre, entender cómo funciona el cerebro frente a diversos estímulos permite crear herramientas que faciliten la vida cotidiana. Los resultados del estudio, publicados en la revista Neural Computing and Applications, revelan que el cerebro responde de manera única a diferentes géneros musicales y distingue entre sonidos de voz y música. Este avance podría llevar a aplicaciones más sofisticadas de recomendación musical, ajustando las selecciones según las reacciones cerebrales y preferencias del oyente.

Los investigadores utilizaron una red neuronal conocida como LSTM bidireccional para procesar datos obtenidos mediante electroencefalografía. Esta tecnología analizó la relación de energía entre diferentes regiones cerebrales y clasificó las respuestas cerebrales ante géneros musicales variados. El estudio también incluyó pruebas que evaluaron la reacción del cerebro ante frases en diferentes idiomas, independientemente del conocimiento de la lengua.

Aunque los investigadores continúan evaluando diferentes sonidos y tareas, así como la reducción del número de canales del electroencefalograma, este estudio marca un paso significativo hacia la comprensión de cómo la música afecta al cerebro y abre posibilidades para el desarrollo de aplicaciones más avanzadas de recomendación musical.

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