そのため、研究者チームによって特別に訓練されたコンピューターアルゴリズムに答えることができます。メロディーがさまざまな期間（バロック、古典主義、ロマン主義、ポストロマン主義）に属しているかどうかを、楽曲の任意の部分からわずか3音で判断できます。
確かに、システム自体は3つのメモでは識別できません。 しかし、これは必須ではありません-開発者は、200年（1730-1930）の期間にわたる音楽の進化を分析し、メロディーが上記の期間/スタイルのいずれかに属するかどうかを正しく判断するようにコンピューターシステムに教えるタスクを設定しました。
研究の本質
開発者は、メロディー、ハーモニー、リズム、メロディーのテクスチャーなど、期間/スタイルごとに個別のパターンを強調しようとしました 。
コンピュータシステムのトレーニングは、よく知られているPeachnoteサービスに基づいて行われました。このサービスには、上記のスタイルの2万以上の音楽作品が以前に追加されていました。 機械は、音楽作品の特定のパターンを半音または音で区別することができました。 クラスター分析を行った後、結果は単一のグラフにまとめられ、音楽スタイルの進化の段階、およびスタイル間の遷移が示されます。
ここでは、過去のさまざまな音楽スタイル間の移行が非常に正確に示されています。
コンピューターは、分析された音楽スタイルのそれぞれの固有の特徴を特定するのに役立ちました。特定の楽曲の間隔の分布と、音の構成の発達を予測する人の能力との間の明確な関係も決定されました。 ちなみに、人気のある理論では、人はたった3つの音で楽曲の展開を予測できると主張しています。 ご覧のとおり、適切なトレーニングを行った後、コンピューターシステムで同じことができるようになりました。
判断できる限り、人は音楽を特定の作曲における音程の分布の潜在意識の「期待」に応じて知覚します。 主な基準は、2つの連続する音符間の距離です。 したがって、3つの音によって、人（および現在のコンピューター）は、楽曲がどのように展開するかを予測できます。
なんでこんなこと？
原則として、科学者/エンジニアは、実践に応用せずに、純粋な科学のために何かを学び、理論を構築することがよくあります。 この場合、プロジェクトの作成者は、彼らの成果を適用して、人間の発話のパターンを強調したいと考えています。 これは、パーキンソン病の早期診断のために行われます。例えば、すべてが運動活動で問題ないが、声はすでに変化しており、コンピューター分析のみがこれを示すことができ、早期に病気を明らかにします。
パーキンソン病に加えて、人間の声の特徴的なパターンを、精神病を含む他の病気と区別することが可能です。
おそらく近い将来、そのような病気は問題なく、人との口頭でのコミュニケーション（たとえば電話）で診断できるでしょう。