感知音乐音质的EEG探究
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇感知音乐音质的EEG探究范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
基金项目：
国家自然科学基金项目(60878061)。
摘 要：欣赏音乐是一种审美的体验活动，不同的音质会使人产生不同的感受。为探究音乐和EEG的关系，本文选用音乐《黑人舞曲》，运用主成分分析等方法，研究了11位在校大学生在欣赏不同音质音乐时的EEG特征。结果发现：在欣赏不同音质音乐时大脑皮层右颞等处快波功率差异显著。大脑对音乐的精细加工与大脑右颞等区的电活动密切相关。
关键词：脑电图；音乐；音质；功率值；主成分分析
中图分类号：B842.5
文献标识码：A 文章编号：1003-5184(2012)01-0027-04
1 前言
脑电图(EEG)是大脑神经元电活动的反映，它提供了大脑对刺激信号整合的重要信息。早在上个世纪三十年代人类就对EEG进行了探究。借助现代科学技术，EEG很快被引入到临床和神经生理科学等领域，辅助诊断癫痫和脑肿瘤等疾病、探测心理认知加工过程。在人们对音乐的欣赏过程中，必然要经历生理感官的接受到达心里层次的感受，再加上理性认知的参与，从而形成一种全身心的、深刻而持久的审美体验，完成对音乐作品的欣赏。
在探测音乐和大脑的关系上，一些神经生理学家和心理学家们借助EEG良好的时间和空间特性，结合传统的EEG 据分析方法寻找EEG中所包含的丰富信息(季忠等，2002)。比如：Kabuto等(1993)和袁全等(2000)在频域内研究了各种波段{δ(05～35 Hz)、θ(35～75 Hz)、α(75～135 Hz)、β(135～30 Hz)以及γ(30～50 Hz)}与音乐的关系，结果表明：听音乐后的被试者在愉悦和放松状态下，θ频段的能量明显增加，α频段的能量明显降低。Bhattacharya等(2001)发现：被试者在欣赏音乐时，γ波有较明显的变化。袁全等(2000)研究了飞行员在噪声和乐音两种状态下脑电功率图谱的差异性：在音乐状态下(与噪声相比)，α波段能量值呈明显减少趋势，θ频段呈增加趋势；在空间上，脑电能量的变化主要集中在前额、颞区和中央区。
Daniel等(2004)认为对音乐的感知过程可以借用适当的方法探究得到，这或许能从神经发放冲动的角度给出合理解释。Daniele Schn等(2005)借助事件相关电位(ERP)，通过短声刺激发现右颞与音乐感知处理过程有关。Peter等(2007)借助观察和总结的方法证实了音乐有助于提高 学演算能力。综合各方面研究可以发现，大脑对音乐的处理过程是一个复杂的感知和识别过程，它联系着记忆和情绪。对它的深入研究有可能成为人们最终发现音乐认知的大脑神经机制，并对人脑高级心理机能的阐明也有重要贡献。
人们在研究大脑与音乐之间的关系中，通常借用EEG的功率谱值、近似熵、高阶谱分析、时频分析、小波分析等方法(季忠等，2002)。但因音乐音质细微的不同而引起大脑各区域EEG变化不明显，采用上述方法并不能获得有显著差异的EEG信息。本文在借用传统EEG分析方法(功率值)的基础上，利用多元统计中的主成分分析和逐步判别分析的方法，研究被试者欣赏不同音质音乐时大脑各个区域的电活动，探寻不同脑区功率值的差异。
主成分分析方法是构造原变量(影响因素)的线性组合，通过矩阵变换产生一系列互相不相关的新变量，也就是用较少的新变量表征原有的样本变量，并且能够较多反映原始样本变量所包含的信息(魏景汉等，2005；吴翊等，1995)。再以找出的新变量做进一步的判别分析，判别对比 据差异的显著性。
2 实验方法
挑选11名在校大学生(平均年龄24岁)作为被试。挑选标准为：右利手、听觉正常、爱好音乐、懂音乐常识。被试者在实验过程中的状态：闭目静坐、头脑清醒、情绪稳定、状态放松稳定。
第32卷第1期
心理学探新2012年
2.1 实验材料、设备与情境
实验材料：选取两种音质不同的《黑人舞曲》为音乐刺激，具体见雨果发烧碟四(CD编号：HRP7118-2)的第20轨(均衡器处理)和第21轨(未经处理)。实验在经过声学处理的隔音实验室进行，室内噪音32dba，播放的音乐刺激量为75dba，由ONIX牌reference1.8音箱，RA120功率放大器和SCD-1CD播放机组成的系统播放音乐。被试者座椅在两音箱的轴对称线上(距两音箱4米)。脑电记录采用德国生产的(BRAI. PRODUCTS)BrainAmp MR型脑电记录系统，输入阻抗：10 M Ohm，A/D转换率：16bit，噪声：1.5 vpp，带宽：1000 Hz，采样率：5000 samples/channel/s。电极安放参照EEG研究常用的国际脑电图学会标定的10/20系统定位标准，头皮和导电电极之间电阻小于5 kΩ，采样频率500 Hz。参考电极为双耳乳突，头顶接地线，30个并行记录导联如下：C3(中央)、C4、Cp3、Cp4、Cz、F3(额)、F4、F7(侧额)、F8、Fc3、Fc4、FCz、FT7、FT8、FP1、FP2、FPz、Fz、O1(枕)、O2、Oz、P3(顶)、P4、P7、P8、Pz、T7(颞)、T8、Tp7、Tp8。
2.2 实验过程
实验前被试者静坐5分钟；实验中被试者闭目欣赏音乐(2分10秒)，均衡处理过的和未处理过的两种音乐按随机次序各播放两遍，为了减少音乐间的相互影响，音乐之间有5分钟的间歇，要求被试者闭目静坐(避免重复效应)。上述过程的脑电(EEG)用分段标记方式保存。
3 实验结果
对保存的EEG 据预处理：去除干扰信号伪迹，如眼电、躯体运动电噪音和室电噪音信号等，并进行基线矫正、滤波、截频(低切为0.5 Hz，高切为50.5 Hz)等，提取每个导联在不同状态下的每个频段的功率值，作为原始变量保存下来，读入到Matlab7.0软件做主成分分析，找出占有原始信息量90%以上的四个主要成分，读入到SPSS15.0软件做逐步判别分析。
1)取频段步长为2 Hz的功率值作为自变量，对两种状态(因变量)进行主成分分析，提取前20个主成分特征向量，根据各个成分的贡献率，其中第12成分、第14成分、第15成分和第20成分四个成分的累积贡献率已达到90%以上，其包含了原始 据的大量信息。
以这四个成分 据做逐步判别分析，得到判别函 ：
Y=0604PC12＋0844PC14-0640PC15
-0601PC20
式中PC表示主成分，下标表示对应的主成分序号。依据所得判别函 ，检验相应导联相应频段的功率值在区别两种音质上的差别，得到判别函 判误率为18.2%、正确率为81.8%，正确率相对较低。
2)以频段步长为3 Hz分析，仿照上述步骤，其中第13、14、17、19和20成分的累积贡献率已达到90%以上，图1为由第13和20两个成分对应的得分图。得到判别函 为：
Y=0894PC13＋0.534PC14＋0517PC17
＋0617PC19-0849PC20
判别函 判误率为4.5%，正确率较高。
如表1所示，当以3 Hz为步长时(t检验，样本容量为500)，在欣赏均衡处理过的音乐与未均衡处理过的音乐下，对应的EEG功率值在T8、FT7、TP7等导联的某些频段差异具有显著性，且由表中 据可知：由均衡处理过的音乐所对应的脑电功率值显著高于未均衡处理过的音乐所对应的功率值。
3)当频段步长为4 Hz时，仿照上述步骤，其中第13、15、18、19和20成分的累积贡献率已达到90%以上，图2为由第13和20两个成分对应的得分图。得到判别函数为：
Y=1127PC13＋0870PC15＋0508PC18
-0700PC19＋0959PC20
判别函数判误率为4.5%，正确率较高。
如表2所示，当以4 Hz为步长时(t检验，样本容量为375)，在T8、FT7、Oz、O2、P4等导联的某些频段差异也具有显著性。并且在上述几个导联的几个对应频段，均衡处理过的音乐所得的EEG功率值显著高于未均衡处理过音乐所对应的EEG功率值。
当频段步长为5 Hz时，仿照上述步骤，得到相应判别函数判误率为27.3%，正确率较低。
4 分析与讨论
由统计分析知，当对功率值划分的步长过小或者过大(如2 Hz和5 Hz时)，两种音质差异的误判率较高，或许因较小的频段或较大的频段会过于细化或过于粗化脑电所包含的信息而不能得到两种状态对比的差异性。而当以适当的步长进行分析时(如3 Hz和4 Hz时)，所得的误判效果较低，反映了大脑在加工音乐时的细微差别。以此为基础，进一步探寻各个导联以及每个导联所对应的频段对音乐音质感受差异的影响才有意义。
统计分析结果表明，在T8等导联在某些频段(如表1和表2显示)，两种音质下的EEG功率值差异显著，这或许是大脑对不同音乐音质处理过程的不同而产生的。并且这种差异在左右脑区分布不具有对称性，这与神经生理科学中得到的结果相一致。人作为音乐感受的主体，对音乐的欣赏过程不仅是听觉感知过程，同时也包括了对音乐的联想、想象、情感、记忆、理解等一系列复杂的心理过程(魏景汉等，2005)。欣赏者调动各种心理因素来完成对音乐的欣赏。通过对音乐感知差异和EEG特征关系的研究，改变了以往主观评价音乐音质与乐器客观参数之间相对缺乏衔接的现状。从神经生理发放冲动的角度研究深入人们对音乐主观感知的客观评价(通过EEG)，有望为科学实施音乐欣赏、音乐临床疗法等提供科学支持的依据；甚至为深入以实验的形式证实音乐意识如何存在、音乐和语言的关系以及音乐的创造性加工过程提供借鉴(Iwaki et al.，1997；Ingrid et al.，2000)。
参考文献
季忠，秦树人，彭丽玲.(2002).脑电信号的现代分析方法.重庆大学学报，25(9)，108-112.
魏景汉，罗跃嘉.(2005).认知事件相关脑电位教程.北京：经济日报出版社.
吴翊，李永乐，胡庆军.(1995).应用数理统计.北京：国防科技大学出版社.
袁全，刘兴华，李大琛，王海荔，刘玉盛.(2000).噪声和音乐对脑电功率谱的影响.航天医学与医学工程，13(6)，401-404.
Bhattacharya，J.，Petsche，H.，Pereda，E.(2001).Long-range synchrony in the gamma band：role in music perception.J Neurosci，21，29-37.
Daniel，J.，Bosnyak，Robert，A.，Eaton.（2004）.Distributed auditory cortical representations are modified when non-musicians are trained at pitch discrimination with 40 Hz amplitude modulated tone.Roberts Cerebral Cortex，14(10)，1088-1091.
Daniele，S.，Pascaline，R.，Slvi，Y.（2005）.Using ERP on stimulation with music of different affective content.Berkeley，23(2)，105.
Ingrid，S.，Johnsrude，Virginia，B.，Penhune.(2000).Functional specificity in the right human auditory cortex for perceiving pitch direction.Brain，123(1)，155-163.
Iwaki，T.，Hayashi，M.，Hori，T.(1997).Changes in alpha band EEG activity in the frointal area after stimulation with music of different affective content.Percept-Mot-Skills，84(2)，515-526.
Kabuto，M.，Kageyamat，Nitta，H.(1993).EEG power spectrum changes due to listening to plessant music and their relation to relaxation effects.Nippon-Eiseigaku-Zasshi，48(4)，807-818.
Peter，Q.(2007).Music.motor control，and the brain music perception.Berkeley，25(1)，75-79.
EEG Exploration on the Perception of Music Timbre
Zhao Shudong1，Li Ning2，Li Bingquan1，Liu Chengyi3
(1.School of Education，Zhaoqing University，Zhaoqing 526061；
2.College of Educational Science，South China Normal University，Guangzhou 510631；
3.College of Life Science，South China Normal University，Guangzhou 510631)
Abstract：
Music appreciation is an activity of aesthetic experience，different timbres can produce different feelings.To explore the relationship between music and EEG，this paper selects music《Black Dance》，using the methods of principal component analysis，to discuss the different EEG features of the 11 right-handed participants when they enjoy different music.The results show that there’s an obvious difference of fast waveband power in the pallium areas of right temporal lobe for stimulation from different timbres，and fine machining process of music is closely related to the electrical activity in the brain areas of right temporal lobe.
Key words：electroencephalogram(EEG)；music；timbre；power value；principal component analysis(PCA)