Thérapie sonore générée par l’IA pour les personnes gravement malades

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Ingenium - Musées des sciences et de l’innovation du Canada

Au début de l’année 2022, j’ai intégré Ingenium – Musées des sciences et de l’innovation du Canada en tant qu’adjointe de recherche. Les conservateurs d’Ingenium, Tom Everrett (Communications) et David Pantalony (Sciences physiques et médecine), m’ont invitée à écrire un texte sur un projet de recherche auquel je participe présentement intitulé « Autonomous Adaptive Soundscape » (AAS).

Les [paysages sonores autonomes adaptatifs] sont un système bio-algorithmique intelligent qui sélectionne des paysages sonores thérapeutiques pour détendre les patients en soins intensifs par l’application de l’apprentissage machine et des biosignaux autonomes. Le système utilise des capteurs pour suivre comment se sent un patient en soins intensifs, puis propose des paysages sonores thérapeutiques qui correspondent à l’état d’esprit du patient.

Le projet AAS est financé par le fonds Nouvelles frontières en recherche, l’Alberta Machine Intelligence Institute et une subvention de démarrage du bureau du vice-président (recherche) de l’Université de l’Alberta. Le projet est dirigé par le professeur de musique Michael Frishkopf (chercheur principal), ainsi que par les professeurs Martha Steenstrup, Abram Hindle, Osmar Zaiane et Michael Cohen (informatique, Université d’Aizu, au Japon), Elisavet Papathanassoglou (sciences infirmières) et Demetrios James Kutsogiannis (médecine de soins intensifs), et l’équipe comprend des chercheurs et des participants de divers horizons. Le projet s’appuie sur plusieurs domaines de recherche, notamment les études sonores, la thérapie par le son, la composition et la conception sonores, l’apprentissage machine, les soins intensifs, les soins infirmiers et la médecine de réadaptation.

Les patients gravement malades éprouvent souvent des niveaux importants de stress mental et physique. L’anxiété, les troubles de l’humeur, la privation de sommeil et le délire liés au stress sont courants. La thérapie par le son et la musique est une méthode non invasive et peu coûteuse pour soulager le stress, et les effets secondaires sont très limités. 

Les paysages sonores autonomes adaptatifs ont le potentiel d’offrir un vaste éventail de traitements sonores et musicaux – adaptés aux besoins précis de chaque patient –, et sont accessibles en tout temps, de jour comme de nuit, ce qu’on ne peut pas demander aux musicothérapeutes.

L’idée de base des paysages sonores est une boucle de réaction à trois points, reliant un patient, un agent d’apprentissage machine (IA) et un générateur de sons. L’agent IA interprète en temps réel le niveau de stress du patient au moyen d’un biocapteur mesurant les signaux autonomes, comme le pouls ou le réflexe psychogalvanique. Si le stress semble augmenter, l’agent IA indique alors au générateur de sons de proposer un nouveau paysage sonore. Le patient entend ensuite ces ambiances acoustiques, ce qui complète la boucle. 

Les principaux composants technologiques sont donc des biocapteurs qui mesurent le corps et produisent des biosignaux, un interprète qui analyse les biosignaux et produit des signaux d’environnement et de récompense, un élément d’apprentissage qui utilise les signaux d’environnement et de récompense pour sélectionner un paysage sonore, et un générateur de paysages sonores qui sélectionne, filtre ou combine des sons choisis dans une bibliothèque acoustique. 

C’est ainsi que les paysages sonores autonomes adaptatifs sont en mesure de fonctionner de façon autonome, et générer des sons adaptés aux besoins 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Le patient n’a pas besoin de participer activement ou consciemment, quoiqu’un interrupteur d’arrêt est prévu pour le patient et les prestataires de soins.

L’équipe du projet est composée d’un groupe diversifié comprenant des universitaires, des étudiants de premier cycle, des professionnels de la santé et des bénévoles. En tant que membre de l’équipe, mon rôle consiste notamment à gérer la bibliothèque mondiale de paysages sonores avec Greg Mulyk, un autre membre de l’équipe, qui est concepteur sonore et programmeur. 

Depuis que j’ai joint l’équipe du projet AAS, en mars 2020, j’ai rassemblé plus de 600 paysages sonores de partout dans le monde. Cette sonothèque comprend des sons naturels, de la musique, des paroles, des bruits environnementaux et des sons synthétiques.

Greg et moi avons catalogué des sons recueillis en fonction de zones géographiques et culturelles, de propriétés sonores et de types d’environnements, comme les biomes, pour les sons naturels.

Comme les patients viennent d’horizons culturels, ethniques et géographiques variés et qu’ils souffrent de problèmes médicaux différents, ils peuvent réagir à différents paysages sonores, et leurs sons relaxants préférés peuvent également varier au fil du temps. 

Les paysages sonores qui conviennent le mieux à un patient donné dépendent de facteurs comme l’état de santé de la personne, son profil linguistique et démographique, et ses préférences d’écoute.

Les paysages sonores qui fonctionnent pour certains patients peuvent également devenir répétitifs avec le temps, auquel cas l’agent IA interprète et sélectionne un autre ensemble de sons en fonction des prédictions issues des réactions des biosignaux. 

En prenant appui sur ces possibilités, Greg et moi tentons de construire une bibliothèque de paysages sonores aussi diversifiée que possible à de nombreux égards, afin de pouvoir puiser dans une large sélection de types et de sources sonores. La collection comprend un large éventail de sons naturels qui représentent divers biomes (comme des plages, des forêts et des lacs) et lieux (pays, continents et latitudes variés). Nous avons également inclus des sons musicaux, comme des bols chantants et de la musique folklorique de diverses régions du monde. Tous les paysages sonores recueillis sont ensuite montés et transformés en boucles continues qui sont prêtes à être jouées par le générateur de sons. Après le montage, les paysages sonores sont stables, relaxants et sans « incident » sonore notable. 

Un certain nombre de paysages sonores bruts, non montés, sont présentés sur une carte sonore mondiale en évolution. Vous pouvez en savoir plus sur le projet AAS ici (page en anglais).


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Corona Guan Wang

Corona Wang est candidate au doctorat en musicologie à l’Université de l’Alberta. Ses recherches portent sur la musique à la télévision. Ses expériences comprennent la conception sonore, la composition, l’enregistrement sonore et la postproduction audio.