NOMN

NOMN EAR는 아직 기술된 적 없는 청각 현상을 찾는 탐색이다. 그 도구는 청각 연구자들이 1980년대부터 발표하고 공유해 온 모델들과 새로운 모델을 향한 우리 자신의 초기 시도들로 조립한 합성 귀다. 이 모델들은 달팽이관의 역학, 청신경, 두 귀 사이의 신호 비교를 다루며, 듣기 과제를 수행하도록 기계 학습으로 훈련된 신경망도 포함한다.

인간으로서 우리는 여전히 이론화가 덜 되어 있고 미지의 부분이 많은 기관으로 듣는다. 최근 몇 년간 “듣기”에 관한 학문적 논의는 엄청나게 쌓였지만, 새로운 청취 오브제는 여전히 드물다. 귀의 비선형 역학과 뇌간의 신경적 비교는 하나의 소리에 많은 지각적 거처를 남긴다.

Tartini가 18세기에 자신의 제3음을 기술한 이래 왜곡 산물과 심리음향 효과의 긴 목록이 쌓여 왔다. 우리는 이 목록 바깥에 있는 것을, 그리고 새로운 청취 오브제를 만들어 내는 데 필요한 신디시스 방법을 찾고 있다.

모델은 마이크가 듣듯이 듣는다. 그 응답은 하나의 예측이고, 듣기는 기억 및 상상계와 여전히 분리될 수 없으므로, 결국 이 연구는 우리가 지각할 수 있는 것, 그리고 창작에 쓰일 수 있도록 가소적으로 만들 수 있는 것에 의존한다. 우리는 하루에 약 10,000회의 시뮬레이션을 돌리고 있으며, 2027년 말에 결과와 관련 도구를 내놓기를 희망한다.