論文の概要: A Dynamic Systems Approach to Modelling Human-Machine Rhythm Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09538v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 10:07:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 13:18:53.339092
- Title: A Dynamic Systems Approach to Modelling Human-Machine Rhythm Interaction
- Title（参考訳）: 人間と機械のリズムの相互作用をモデル化するための動的システムアプローチ
- Authors: Zhongju Yuan, Wannes Van Ransbeeck, Geraint Wiggins, Dick Botteldooren,
- Abstract要約: 本研究では、リズム処理の基礎となる物理および生物学的プロセスにインスパイアされた計算モデルを紹介する。
本研究は,人間の知覚範囲内でのリズムパターンを正確に知覚し,適応する能力を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.33608942673382
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In exploring the simulation of human rhythmic perception and synchronization capabilities, this study introduces a computational model inspired by the physical and biological processes underlying rhythm processing. Utilizing a reservoir computing framework that simulates the function of cerebellum, the model features a dual-neuron classification and incorporates parameters to modulate information transfer, reflecting biological neural network characteristics. Our findings demonstrate the model's ability to accurately perceive and adapt to rhythmic patterns within the human perceptible range, exhibiting behavior closely aligned with human rhythm interaction. By incorporating fine-tuning mechanisms and delay-feedback, the model enables continuous learning and precise rhythm prediction. The introduction of customized settings further enhances its capacity to stimulate diverse human rhythmic behaviors, underscoring the potential of this architecture in temporal cognitive task modeling and the study of rhythm synchronization and prediction in artificial and biological systems. Therefore, our model is capable of transparently modelling cognitive theories that elucidate the dynamic processes by which the brain generates rhythm-related behavior.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,人間のリズム知覚と同期能力のシミュレーションを探求するために,リズム処理の基礎となる物理・生物学的プロセスに触発された計算モデルを提案する。
小脳の機能をシミュレートする貯水池コンピューティングフレームワークを利用することで、モデルは二重ニューロンの分類を特徴とし、情報伝達を変調するパラメータを組み込んで生物学的ニューラルネットワーク特性を反映する。
本研究は, モデルが人間の知覚範囲内におけるリズムパターンを正確に知覚し, 適応する能力を示し, 人間のリズム相互作用と密に一致した行動を示す。
微調整機構と遅延フィードバックを組み込むことで、連続学習と正確なリズム予測が可能になる。
カスタマイズされた設定の導入により、その能力はさらに強化され、時間的認知タスクモデリングにおけるこのアーキテクチャの可能性と、人工的および生物学的システムにおけるリズム同期と予測の研究が強調される。
そこで本モデルは,脳がリズム関連行動を生成する動的な過程を解明する認知理論を,透過的にモデル化することができる。
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