大腦中的音樂

音樂是人類文化重要的一環，任何文化都有各自獨特的音樂發展。音樂對於人類有特定生理或心理的作用，大腦中的音樂處理傳統上會被認為是被動式的訊號接收，事實上更多的是大腦對於音樂的積極預測，使人能感知並融入音樂之中。

音樂主要可分為旋律(melody)、和聲(harmony)以及節奏(rhythm)，三者會由重疊但不同的神經網路負責，不過大多數情況下三者是互相協作的，才能創造出獨特的音樂感知。(圖一、圖二)

圖一 旋律(melody)、和聲(harmony)以及節奏(rhythm)

圖二 參與音樂處理的大腦網路，與音樂感知、動作和情感相關的關鍵大腦結構。這裡將學習描述為透過貝氏推論(Bayesian inference)不斷更新即時預測大腦模型

對於音樂的期望通常是由經驗與習慣而來，這往往取決於環境中耳濡目染的音樂模式，因此不同地域會有不同的音樂風格；不過關於制式的音樂結構，即音調及節拍，則是會對每一個人產生類似的期望或預測：音調組成了旋律與和聲的層次結構，節奏則是重複的模式與重音感受(筆者：這邊音調的部分指的應該是Do、Re、Mi等音高，是基於十二平均律而定且有規律的頻率)。描述對於此種對音樂的預測，以及產生感知、行動及情感等的過程，以PCM model (predictive coding of music model)來解釋。

PCM model指出，當聆聽有旋律、和聲和節奏的音樂時，大腦會根據先前的經驗部署一個預測模型來引導我們的感知。以切分音節奏為例(筆者：切分音是音樂技巧之一，可以理解為在一拍中在加入短音符，如圖三Bayesian inference中的音符就是一種模式為3/4+1/4的節奏，會有一種反拍的跳躍感)：切分音節奏會脫離重複的節奏模式，在原本的節奏中以半拍的形式出現，此時PCM model會指出意外的切分音符錯誤，以Bayesian inference提出預測誤差，大腦會透過產生感知或動作來最小化預測誤差，以符合本體感受；因此遇到切分音時產生的跳躍感，或者會以墊腳來打切分音節拍等，便是大腦為應對這種「錯誤」而產生的(筆者：有趣的是切分音在編曲中會被當成韻律的來源，甚至是一種節奏的亮點，這個亮點其實源自於大腦的錯誤處理)。PCM model除了提出大腦的預測與錯誤修正，也包括後續對於音樂的進一步認知、記憶與學習，人對於音樂的認知也因此而來。

圖三 a.音樂感知是由大腦的即時預測（生成）模型（用感嘆號標記）引導的，該模型基於先前的經驗。大腦不斷嘗試透過貝氏推斷過程來最小化大腦層次結構各個層級的預測誤差。b. 切分音會造成預測錯誤。這個過程可能會導致採取有節奏的運動形式的行動衝動，例如輕拍腳，以產生符合預測模型的本體感覺，並減弱不符合預測模型的錯誤。

撰文：賴冠穎

參考文獻：Vuust, P., Heggli, O. A., Friston, K. J., & Kringelbach, M. L. (2022). Music in the brain. Nature Reviews Neuroscience, 23(5), 287-305.