कंप्यूटर एल्गोरिदम विशिष्ट नृत्य विशेषताओं की पहचान कर सकता है

फिनलैंड के यूनिवर्सिटी ऑफ ज्युवास्कुला में इंटरडिसिप्लिनरी म्यूजिक रिसर्च सेंटर के शोधकर्ताओं ने पिछले कुछ वर्षों से लोगों और नृत्य पर मोशन कैप्चर तकनीक का उपयोग करके अध्ययन किया है। इसका उपयोग संगीत और व्यक्तियों के बीच संबंध को बेहतर ढंग से समझने के लिए किया जा रहा है। उन्होंने नृत्य के माध्यम से कई चीजें सीखी हैं, जैसे कि कोई व्यक्ति कितना बाहरी या तंत्रिकाविक है, उनका मूड, और वे दूसरे लोगों के साथ कितनी सहानुभूति रखते हैं।

इस काम को जारी रखने के दौरान, उन्हें एक आश्चर्यजनक नई खोज हुई है।

अध्ययन के पहले लेखक डॉ. एमिली कार्लसन के अनुसार, “हम वास्तव में इस परिणाम की तलाश में नहीं थे, क्योंकि हम कुछ完全 अलग अध्ययन करने के लिए निकले थे।”

“हमारा मूल विचार यह देखना था कि क्या हम मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह पहचान सकते हैं कि हमारे प्रतिभागी किस प्रकार के संगीत पर नृत्य कर रहे हैं, उनकी गतिविधियों के आधार पर।”

अध्ययन में 73 प्रतिभागी थे। जैसे ही वे ब्लूज़, कंट्री, डांस/इलेक्ट्रॉनिका, जैज़, मेटल, पॉप, रेगे और रैप जैसे आठ अलग-अलग संगीत शैलियों पर नृत्य करते थे, उन्हें मोशन कैप्चर किया जाता था। उन्हें संगीत सुनने और फिर अपने शरीर को किसी भी तरह से自然 गति में लाने के लिए कहा जाता था।

“हमें लगता है कि यह महत्वपूर्ण है कि हम वास्तविक दुनिया में होने वाली घटनाओं का अध्ययन करें, जो कि हम एक प्राकृतिक अनुसंधान दृष्टिकोण का पालन करते हैं,” अध्ययन के वरिष्ठ लेखक प्रोफेसर पेट्री टोवियनेन के अनुसार।

प्रतिभागियों की गतिविधियों का विश्लेषण शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके किया, जिसने विभिन्न संगीत शैलियों के बीच अंतर करने का प्रयास किया। प्रक्रिया योजना के अनुसार नहीं चली, और कंप्यूटर एल्गोरिदम केवल 30% से कम समय में सही शैली की पहचान कर पाया।

हालांकि प्रक्रिया योजना के अनुसार नहीं चली, शोधकर्ताओं ने यह खोज की कि कंप्यूटर 73 प्रतिभागियों के समूह से व्यक्ति की पहचान करने में सक्षम था, उनकी गतिविधियों के आधार पर। सटीकता दर 94% थी, जबकि यदि यह मौके पर छोड़ दिया जाता है या कंप्यूटर को कोई जानकारी नहीं दी जाती है, तो यह 2% होती।

“यह लगता है कि एक व्यक्ति की नृत्य गतिविधियाँ एक प्रकार की उंगलियों के निशान हैं,” अध्ययन के सह-लेखक और डेटा विश्लेषक डॉ. पासी सारी कहते हैं। “प्रत्येक व्यक्ति की एक विशिष्ट गति हस्ताक्षर होती है जो किसी भी प्रकार के संगीत के लिए समान रहती है।”

व्यक्तिगत नृत्य गतिविधियों पर संगीत शैली के प्रभाव में वृद्धि हुई। जब व्यक्ति मेटल संगीत पर नृत्य करते थे, तो कंप्यूटर को यह पहचानने में कम सटीकता थी कि यह कौन है।

“मेटल के साथ एक मजबूत सांस्कृतिक संबंध है, जैसे कि हेडबैंगिंग,” एमिली कार्लसन कहती हैं। “यह संभव है कि मेटल ने अधिक नर्तकों को समान तरीके से गति करने का कारण बना, जिससे उन्हें अलग करना मुश्किल हो गया।”

इन नए विकासों से नृत्य पहचान सॉफ्टवेयर जैसी चीजें हो सकती हैं।

“हम सर्विलांस जैसे अनुप्रयोगों में कम रुचि रखते हैं और इसके बजाय यह जानते हैं कि ये परिणाम हमें मानव संगीतता के बारे में क्या बताते हैं,” कार्लसन बताते हैं। “हमारे पास कई नए प्रश्न हैं जैसे कि क्या हमारे गति हस्ताक्षर हमारे जीवनकाल में समान रहते हैं, क्या हम इन गति हस्ताक्षरों के आधार पर संस्कृतियों के बीच अंतर का पता लगा सकते हैं, और क्या मनुष्य कंप्यूटर की तुलना में अपने नृत्य गतिविधियों से व्यक्तियों को पहचान सकते हैं। अधिकांश शोध अधिक प्रश्न पैदा करते हैं और यह अध्ययन कोई अपवाद नहीं है।”