El mecanismo de los beatboxers a través de una resonancia magnética

Investigadores del Laboratorio de Análisis e Interpretación de Señales de la Universidad del Sur de California utilizaron imágenes de resonancia magnética (MRI) para examinar qué “mecanismos paralingüísticos” utilizan los beatboxers.

Según su investigación, un beatboxer puede crear una ilusión de canto mientras hacenun ritmo; una habilidad que proporciona información sobre la relación entre la producción del habla y la percepción.

El equipo mostró el interés de un escaneo de resonancia magnética (MRI) en tiempo real para observar los tractos vocales de los beatboxers, justo antes de que emitieran un sonido para ver si esos movimientos son diferentes del habla.

Como parte del estudio, los investigadores colocaron a varios beatboxers de diferentes edades y géneros, y con diferentes idiomas nativos.

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Se realizaron 40 grabaciones, desde sonidos de percusión hasta ritmos compuestos, raps, letras cantadas y combinaciones de estilo libre de todos ellos.

Los videos de resonancia magnética de las actuaciones se combinaron con sus voces grabadas y los diversos efectos que crearon se analizaron para descubrir cómo la boca del artista realmente podía hacer cada sonido.

Los resultados en tiempo real proporcionaron una visión dinámica de todo el tracto vocal medio sagital y a una frecuencia de cuadro lo suficientemente alta como para observar el movimiento y la coordinación de los articuladores críticos.

“Descubrimos que los beatboxers pueden crear sonidos que no se ven en ningún idioma. Tienen una habilidad acrobática para reunir todos estos sonidos diferentes”, dijo Timothy Greer, candidato a doctorado en la Universidad del Sur de California a Live Science. “Pueden escuchar un sonido como un tambor y pueden descubrir qué necesitan hacer con su boca para recrearlo”.

Uno de los principales desafíos para los investigadores fue desarrollar los algoritmos a utilizar para cuantificar el movimiento del tracto vocal del beatboxer.

“El tracto vocal es increíble, pero también es increíblemente complejo. Necesitamos seguir creando mejores algoritmos informáticos para comprender cómo funciona todo junto”, dijo Greer a Live Science.

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