（文章來源：教育新聞網）

幾乎每個人都通過動感的音樂來響應音樂，無論是通過細微的腳趾敲擊還是全力以赴的布吉舞。最近的發現表明，不管音樂的類型如何，我們的舞蹈風格幾乎總是相同的，并且計算機可以以驚人的準確性識別舞者。

對于希望了解音樂如何以及為什么影響我們的方式的研究人員，研究人們如何向音樂發展是一個強大的工具。在過去的幾年中，芬蘭于韋斯屈萊大學跨學科音樂研究中心的研究人員使用動作捕捉技術(與好萊塢相同)來了解您的舞蹈動作對您有很多影響，例如你外向或神經質，碰巧有什么心情，甚至對他人有同情心。

但是，最近，他們發現了一些令他們驚訝的東西。該研究的第一作者埃米莉·卡爾森博士解釋說：“我們實際上并不是在尋找這個結果，因為我們打算研究完全不同的東西。”“我們最初的想法是看我們是否可以使用機器學習根據參與者的動作來確定參與者正在跳舞的音樂類型。”

這項研究的73名參與者是在八種不同類型的舞蹈中動作捕捉的：布魯斯，鄉村，舞蹈/電音，爵士，金屬，流行，雷鬼和說唱。他們收到的唯一指示是聽音樂并以任何自然的方式移動。這項研究的資深作者Petri Toiviainen教授說：“我們認為研究現實世界中發生的現象非常重要，這就是為什么我們采用自然主義研究范式的原因。”

研究人員使用機器學習分析了參與者的動作，試圖區分音樂流派。不幸的是，他們的計算機算法能夠在不到30%的時間內識別出正確的流派。但是，他們震驚地發現，計算機可以正確識別73%的73個人中有哪個在跳舞。任由偶然(也就是說，如果計算機只是在沒有任何信息的情況下進行猜測)，則預期的準確度將小于2%。該研究和數據分析師的合著者帕西·薩里(Pasi Saari)博士說：“似乎一個人的舞蹈動作就像是一種指紋。”“每個人都有獨特的動作特征，無論演奏哪種音樂，它都保持不變。”

但是，某些類型對個別舞蹈動作的影響要大于其他類型。當他們隨著金屬音樂跳舞時，計算機無法準確識別個人。艾米莉·卡爾森說：“金屬與某些類型的動作之間有很強的文化聯系，例如敲擊。”“金屬很可能導致更多的舞者以類似的方式運動，這使得區分他們變得更加困難。”

這是否意味著面部識別軟件將很快加入舞蹈識別軟件?卡爾森解釋說：“我們對監視之類的應用興趣不大，而對這些結果告訴我們有關人類音樂性的興趣卻不大。”“我們有很多新問題要問，例如我們的動作特征在我們的整個生命周期中是否保持不變，我們是否可以根據這些動作特征來檢測不同文化之間的差異，以及人類如何通過比較他們的舞蹈動作來識別個體她總結說：“大多數研究提出的問題多于答案，而且這項研究也不例外。”
（責任編輯：fqj）