Studie untersuchte potenzielle akustische Besonderheiten heilender Musik
25.12.2023 Musiktherapie ist eine vielversprechende ergänzende Maßnahme zur Behandlung verschiedener psychischer Erkrankungen. Trotz der nachgewiesenen positiven Auswirkungen von Musik sind die akustischen Merkmale, die Musik in therapeutischen Kontexten wirksam machen, nach wie vor schwer zu bestimmen.
Laut einer online in der Zeitschrift General Psychiatry veröffentlichten Studie gibt es drei potenziell einzigartige akustische Merkmale von therapeutischer Musik, die über das Genre hinausgehen.
Dr. Yue Ding von der Shanghai Jiao Tong University School of Medicine und Kollegen identifizierten und validierten charakteristische akustische Merkmale von heilender Musik. Die Analyse umfasste einen Datensatz von 165 heilsamen Musikstücken.
- Die Forscher fanden heraus, dass 74,59 Prozent der akustischen Merkmale Gemeinsamkeiten zwischen den verschiedenen Genres aufwiesen, während 26,22 Prozent signifikante Unterschiede zwischen den klassischen Stücken des „Therapiemusik“-Datensatzes und dem klassischen Musikdatensatz aufwiesen.
- Bei 9,46 Prozent der Merkmale unterschieden sich die heilenden und die Fünf-Elemente-Musikdatensätze nicht signifikant.
- Die Standardabweichung der Rauhigkeit, der Mittelwert und die Periodenentropie des dritten Koeffizienten der Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC; deutsch Mel-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten) wurden als potenziell heilsame akustische Merkmale identifiziert.
- Anhand dieser Merkmale konnten Jazzstücke aus dem Therapiemusik-Datensatz von denen des Jazzmusik-Datensatzes unterschieden werden.
- Darüber hinaus konnten diese drei Merkmale sowohl die subjektive Valenz als auch die Arousalbewertung im chinesischen System für affektive Musik signifikant vorhersagen.
Musiktherapie ist eine vielversprechende Intervention für verschiedene psychische Gesundheitsprobleme, insbesondere über das Internet, aber die Auswahl geeigneter therapeutischer Musik kann eine Herausforderung sein, insbesondere in Notfallsituationen“, schreiben die Autoren.
„Die Ergebnisse dieser Studie haben Auswirkungen auf die Entwicklung von Systemen zur Empfehlung von Musik und von Modellen der künstlichen Intelligenz, die in der Lage sind, therapeutische Musik automatisch zu identifizieren.
© Psylex.de – Quellenangabe: General Psychiatry 2023;36:e101145. doi: 10.1136/gpsych-2023-101145