21世纪西方运用脑电(EEG)的音乐研究动向分析

赵钰茜

脑电(Electroencephalogram，简写为EEG)是由大脑中大量神经组织的突触后电位同步总和而成，以不同的波形反映出来，代表不同的心理信息。它来源于锥体细胞顶端树突的突触后电位，记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映(1)雷旭：《同步脑电——功能磁共振(EEG—fMRI)原理与技术》，北京：科学出版社，2014年。。由于EEG技术具有成本低、时间分辨率高、无创性、相对耐受性等优点，其作为一种记录脑电活动的电生理监测方法被广泛应用于临床诊断、认知科学、认知心理学和心理生理等研究中。它的动态优势为现代音乐研究提供了重要支撑，它的无声性，也可以更好地帮助研究桥脑对听觉刺激的影响，是用来探测音乐对大脑刺激的最佳工具。

对于大脑功能而言，我们所有的认知过程皆由神经细胞联结作用，大脑上千亿的神经元细胞在联结时放射的微弱电波，即是脑电技术窥探大脑活动的基石。公元前1600年，古埃及人写下了现存最古老的有关大脑的文字，1771年，路易吉·加尔瓦尼(2)路易吉·加尔瓦尼(Luigi Galvani)，意大利物理学家和生理学家，通过静电机器发出的火花震动使青蛙肌肉抽搐，证明了我们现在所理解的神经冲动的电学基础。发现电击可以使死亡青蛙的肌肉抽搐，直到汉斯·伯格(3)汉斯·伯格(Hans Berger)，德国精神病学家，第一个设计出了一套电极系统，可描记出节律性的电位变化。在1924年首次使用EEG记录到人全脑活动的电属性，标志着脑电作为一种技术手段被正式应用到研究当中。对于音乐与大脑关系的探索则缘起于医学领域对乐源性癫痫(4)Weber R. Musicogenic epilepsy. Nervenarzt. 27(8):337-40.及音乐感知(5)Frances R. Electro-polygraphic research on the perception of music. Annee Psychol. 56(2): 373-96.等的脑电研究，音乐才作为我们理解大脑听觉系统的通道渗入到脑科学研究领域，并在此后的半个世纪稳步发展。

进入21世纪后，音乐心理学与脑科学的研究已渗入到多个领域，甚至跳出医学、信息通信等传统神经科学范畴，广泛涉及音乐的知觉、注意、记忆、情感、语言、动作、情绪等音乐心理研究的方方面面，不仅仅作为探究大脑病理基础的工具，而逐渐成为研究人类心理和大脑运作的理想工具；其中，脑电(EEG)作为一种重要工具越来越多地被运用在音乐研究领域，它的动态优势为现代音乐研究提供了重要支撑。就国内发展来说，1993年，范思陆在与斯蒂文·拉克(6)斯蒂文·拉克(Steven J. Luck)，加州大学圣地亚哥分校神经科学系主任，教授感知、认知和认知神经科学方向，是认知科学专业的创始人之一。主要研究注意力和工作记忆的基本机制，确立严格的ERP方法。交流结束后，将一套EEG记录系统带回了中国，国内有关EEG的研究由此起步(7)Steven Luck著，洪祥飞，刘岳庐译，洪祥飞审校：《事件相关电位基础》，上海：华东师范大学出版社，2019年10月。。2000年刘沛在《中国音乐学》上发表了第一篇基于脑科学视角的音乐理论文章(8)刘沛：《脑科学：21世纪音乐教育理论与实践的新基石——围绕“莫扎特效应”的科学研究和展望》，《中国音乐学》2000年第3期，第88-100页。，虽在此后的20年内，相关研究有了长足进步，但系统介绍国外研究动向的分析较为罕见，这在一定程度上限制了对运用脑电(EEG)的音乐研究中先进理念和技术方法的认识。因此，了解西方在二十世纪相关研究的基本概况格局，把握相关研究热点及前沿趋势，对于促进我国相关研究的发展非常必要。本文将以分析西方21世纪脑电(EEG)的音乐研究动向为中心，通过收集统计相关文献，结合Stork和VOSviewer软件搭建成分聚类关系，对当前的研究方向、研究热点及未来的发展趋势进行分析，以期为国内相关研究带来新的视角与助益。

一、相关研究数量统计

(一)数据来源

有关21世纪西方运用脑电(EEG)的音乐研究文献以美国国家医学图书馆国立卫生研究院(US National Library of Medicine National Institutes of Health)的“PubMed”——国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, 简称NCBI)检索系统为来源，涉及MEDLINE、PreMEDLINE和Record supplied by Publisher三个数据库。键入“EEG music”为检索条件，检索范围为2000-2019年，最后检索时间为2020年5月3日，检索到相关文献共1165篇，结合Stork进行筛选、比对和剔重，最后获得832条高质量、有效文献的题录，每条题录包括作者、发表日期、论文名称、登载期刊、关键词和被引数等。相比较之下，国内CNKI(知网)上的文献数据中与“EEG 音乐”仅检索到相关文献177篇，且范围集中在2000—2019年，最后检索时间为2020年5月3日。

(二)研究方法

科学知识图谱是近年来科学计量学、信息计量学等领域比较新兴的研究方法，不仅能够揭示知识来源及发展规律(9)张璇，苏楠，杨红岗，房小可：《2000-2011年国际电子政务的知识图谱研究——基于Citespace和VOSviewer的计量分析》，《情报杂志》2012年第12期，第51-57页。，并且可以通过图形将相关领域的研究热点、知识结构规律和演进关系可视化，使学者在研究过程中能够更好地把握学科动态及方向，研究思路更加清晰。

本篇论文对于词共关系的分析使用到由荷兰莱顿大学Van Eck与Waltman共同研发的VOSviewer可视化软件和由斯坦福大学成员崔旭开发的免费文献追踪软件Stork，以此实现聚类关系的构建。VOSviewer软件能够绘制作者、引文、关键词等共现图谱，在聚类技术和图谱绘制方面具有独特优势，目前在各个学科领域已得到广泛应用。通过Stork可以了解包括增长趋势、地区分布、相关专家、涉及脑区等信息(10)周晓分，黄国彬，白雅楠：《科学计量可视化软件的对比与数据预处理研究》，《图书情报工作》2013年第23期，第64-72页。。因该软件的大分析功能不能很好地筛查、比对和剔重，故此软件生成的分析数据仅作为参考，主要来源以Pubmed数据库为准，在本文中，Stork软件主要用来分析作者关系谱图，并参考软件生成的分析数据对作者与期刊的影响因子进行判定。此外，将综合运用VOSviewer和Stork绘制科学知识图谱，探究近二十年EEG研究在音乐领域的研究热点及方向。

(三)文献发表时段分布

通过文献的发文数量变化可以较为直观地看出相关研究热度变化及增长趋势，是衡量相关领域研究发展态势的重要指标。图一是为西方近二十年来的发文量统计，可以看出相关研究发文数整体走向稳步上升，在2003—2009年间有一段向下凹陷的低谷期，2010年回落而后逐渐攀升，2015年起有较大的上升趋势，2018年到达顶点，之后又一次回落，但总体热度不减。从文献增长趋势来看，在音乐研究中使用EEG手段越来越被重视，2015—2018年间增幅最大，但整体上EEG手段在音乐中的研究应用还处于初步阶段，有极大的发展潜力。近二十年关注度在不断提高，其研究热度处于稳步提升的过程，在近五年尤甚。

图1 国外近二十年发文量走势图(横轴为发表年份，纵轴为发文数)

二、国内外相关研究的核心期刊分布

(一)核心期刊分布

外文数据库以期刊为主，将发文量居于前十的期刊进行统计，并对影响力进行评估，得出国外研究EEG相关音乐问题的文献主要来源于Neuroimage、J Cogn Neurosci、PLoS ONE、Neuropsychologia等神经科学期刊，以及部分心理学期刊和生物学期刊。其中，Neuroimage、Ann. N. Y. Acad. Sci、Clin Neurophysiol和Psychophysiology的影响因子较高，且被引频次占比较大，此四类期刊质量较高，在该领域研究中占有重要地位。Neuroimage居于位首，发文数、影响因子和被引频次均处前列，具有较高的核心地位。

表1 2000-2019年排名前十的期刊

相对而言，国内数据库文献分布主要有四类：期刊、硕士论文、博士论文以及会议论文。期刊发文分布较为零散，以医学、心理学居多，其中，音乐类核心期刊发文占期刊发文总数的9.5%；学位论文研究以信息通信、医学、心理学和教育为主，综合院校发文占比较大；会议论文则以综述和探讨研究方向为主要命题。

表2 CNKI发文类别与数量统计表

从核心期刊的分布来看，国内相关文献较为零散，主要分布在医学、信息通信与心理学领域，因脑电技术手段在临床医学诊疗(尤其是对癫痫病的判断)上运用居多，故临床医学领域发文数居高，音乐领域的相关研究虽然得到了一定的重视，却仍缺乏确凿有力的实验证明。

综上，就外文文献期刊分布而言，国外基于EEG的音乐研究主要刊载于神经学、心理学领域期刊，发文数和被引频次较高，具有较大的影响力。国内相关文献则较为分散，主要分布在医学、心理学和音乐领域期刊，但期刊发文在总相关发文中占比尚未过半，研究以学位论文为主，多为医学、信号通信等领域。国内对于EEG手段在音乐领域的应用还存在一定的差距，具有较大的潜力与发展空间。

(二)主要作者分析

首先根据PubMed数据库确定出被引频次较高的作者，根据Stork按影响因子由大到小排列，遴选出排名前六的作者，综合发文数和被引数列出下表：

表3 作者影响力排名

从图表中的数据可以看出，从事于德国莱比锡的马克斯—普朗克—人类认知和大脑科学研究所的Koelsch Stefan的发文数、影响力与被引频次均为最高，他作为采用EEG方法研究音乐相关问题的重要学者，主要研究领域为生物心理学与音乐心理学(11)参考附录2。。所发表的有关音乐情绪加工、音乐句法认知，以及音乐意义加工等方面的研究成为众多音乐研究者们关注的对象，被引量最高的文章主要关注音乐与情感：愉悦与不愉悦音乐加工的电生理相关性，以音乐作为情感刺激的手段，探讨感知情绪的价态是否会对脑电功率谱和心率(HR)产生不同的影响，以及频带脑电图是否会在特定频带上提高情绪处理的相关性，概述了脑电和心电作为情感加工指标的一般意义，证明愉悦情绪随着Fmθ频段脑波而增强(12)Sammler D, Grigutsch M, Fritz T, Koelsch S. (2007). Music and emotion: electrophysiological correlates of the processing of pleasant and unpleasant music. Psychophysiology. 44(2): 293-304.。Koelsch等人(13)Koelsch S, Gunter T, Friederici AD, E. (2000). Brain indices of music processing: "nonmusicians" are musical. Journal of cognitive neuroscience. 12(3): 520-41.的一项研究，将和声启动范式从“音乐句法”的角度考察人脑对内在音乐意义的加工，并首次应用于神经层面(14)余习德，鲁成，熊希灵，高定国：《音乐意义传递的神经证据——基于启动范式的发现与思考》，《心理科学进展》2017年第5期，第742-756页。，证实了ERAN成分与声音期望的违反有关，N5与音乐句法整合过程有关，且两个成分之间存在显著的正相关。Koelsch的另一项研究中采用跨通道启动范式探究调性音乐句法中未受过音乐训练的听者在内隐和外显情况下对音乐句法的加工，发现N5(或N500)与内在音乐意义有关，违规音乐句法加工相关的ERAN成分与语言句法诱发的早期左前侧的负波(Early Left Anterior Negativity, ELAN)较为相似，又彼此独立, 共享神经源(15)Koelsch S, Gunter TC, Wittfoth M, Sammler D. (2005). Interaction between syntax processing in language and in music: an ERP Study. Journal of Cognitive Neuroscience. 17(10): 1565-77.。苏黎世大学的 Lutz发文数位列第二，主要研究领域为神经心理学，研究重点集中在人脑的功能和结构可塑性，被引量最高的文献“从情感感知到情感体验：图片与古典音乐引发的情感”，研究视觉和音乐刺激对大脑加工的影响。其图片和古典音乐片段选自国际情绪图片系统，以快乐、悲伤和恐惧为基本情感；结果证明视听结合唤醒程度最强，音乐可以显著增强图片所唤起的情感体验(16)Baumgartner T, Esslen M, L. (2006). From emotion perception to emotion experience: emotions evoked by pictures and classical music. International Journal Psychophysiology. 60(1): 34-43.。基于以上Koelsch被引量最高的三项研究和 Lutz的热门研究，音乐与情感是颇受关注的话题。神经科学和行为学领域的专家Trainor Laurel J(17)Trainor Laurel J，麦克马斯特大学心理学，神经科学和行为系。，通过听觉诱发电位(AEP)的P2和N1c成分，定位次级听觉皮层的空间差异区域，得出的结论与先前的研究结果一致。这些结果表明，由于受试者的声学训练历史(音乐或实验室基础)，使听觉皮层分布区域神经元的调谐特性(18)神经元调谐(neuronaltuning)，是指神经元有选择地表示一种感觉、联合、运动、认知信息的特性。通过经验，神经元反应被调谐为最优的特定范式。发生了改变，与非音乐家相比，音乐家的神经可塑性P2和N1c听觉诱发电位显著增强，而这种反应不被认为是音乐技能的遗传或产前因素的影响(19)Shahin A, Bosnyak DJ, Trainor LJ, Roberts LE. (2003). Enhancement of neuroplastic P2 and N1c auditory evoked potentials in musicians. Journal of Neuroscience. 23(13): 5545-52.。Nozaradan Sylvie(20)Nozaradan Sylvie，瑞士苏黎世大学心理学研究所神经心理学部-人类整合生理学中心(ZIHP)，音乐认知与行为方向，主要研究涉及音乐节奏的脑间同步性、脑损伤患者的功能探索及康复等。为了研究人脑在音乐体验中节奏和节拍处理之间的相互作用，直接将假设的神经元夹带(21)神经夹带，当外部环境输入有节奏的刺激时，大脑对其进行的反应，科学家将这个反应机制称为神经夹带。当音乐声进入大脑、有节奏的刺激产生时，神经夹带就会发生，它会引起大脑同步周期活动。这种周期活动又与外界有节奏的刺激两相呼应，它就能长久持续下去。对节拍感知的影响与假设的共振现象，作为节奏的表征基础，发现节拍会诱发一种与节拍频率相适应的持续周期性脑电反应，而节奏则引发了一个额外的频率调谐到相应的节律来解释这个节拍；证明音乐构成了一个独特的神经网络背景，可以在一定程度上探索动态认知过程中的夹带现象(22)Nozaradan S, Peretz I, Missal M, Mouraux A. (2011). Tagging the neuronal entrainment to beat and meter. Journal of Neuroscience. 31(28): 10234-40.。在EEG与音乐的相关研究中，神经科学占有较大的优势，二人虽发文不多，但单篇文章都具有很强的影响力。从事于芬兰行为科学研究所认知脑研究室的Tervaniemi Mari发文相较之前的学者则没有受到太大的关注，她的主要贡献在于探索音阶特性在人类听觉皮层中的自动处理系统，结果表明，即使在集中注意力干预之前，听觉皮层也能快速、自动地提取音阶的关系属性(23)Brattico E, Tervaniemi M, R, Peretz I. (2006). Musical scale properties are automatically processed in the human auditory cortex. Brain Research. 1117(1): 162-74.，Bidelman Gavin M(24)Bidelman Gavin M，美国普渡大学，信息科学与疾病学院，智能系统研究所：解剖学和神经生物学方向，主要研究领域涉及听觉感知/认知的神经成像、经验依赖可塑性、"鸡尾酒会"效应、音乐/语言神经生物学等。在其研究中，通过音乐和语言经验对人类听觉脑干音高表征的跨域效应，探讨音乐家与非音乐家对音高强度变化的反应，得出结论脑干反应的经验依赖可塑性是由与特定领域相关的音调模式的声学维度相对显著性所决定的(25)Bidelman GM, Gandour JT, Krishnan A. (2011). Cross-domain effects of music and language experience on the representation of pitch in the human auditory brainstem. Journal of Cognitive Neuroscience. 23(2): 425-34.。依作者影响力及最高被引量文献分析可知，西方目前在EEG与音乐的研究领域较权威的多为神经科学、生物心理学或认知心理学领域的专家，且关注重点主要集中在音乐句法认知、音乐情绪加工、音乐与语言以及音乐与神经反应等方向。

图2 作者关系网络图谱(节点位置由中心度或密度控制，圆点越大，代表作者受关注的程度、重要性、出现次数越高，连线越粗表示相关性、共同发文次数越高)

图3 作者关系网络图谱节选(Koelsch Stefan带领团队关系网络部分)

图4 作者关系网络图谱节选( Lutz带领团队关系网络部分)

近二十年来国外学者基于EEG实验对音乐问题的探究，对于音乐心理学的进展都有着重要的推动作用。依据以上对作者影响力和研究关系的分析，可以看出目前有较多学者引用生物心理学和音乐心理学领域专家Koelsch的文章，并且形成了几支影响力较大，研究成果较为集中的团队。综合有影响力作者的最高被引文分析，可以看出关注音乐的情感与意义，音乐与语言、音乐与神经反应的人较多，研究者大都为认知神经科学领域的专家，或与其相关的跨学科学者。

1.主要脑区研究分布

有关EEG与音乐的研究，因是属听觉系统，根据检索到的相关研究，排布脑区关系及主要涉及区域，依据Stork生成脑区网络连接图(位置排列顺序依据大脑结构)。

图5 脑区连接网络图

通过该脑区连接网络图可以看出，在所有有关EEG与音乐的研究当中，通过脑电技术采集音乐信息主要涉及的脑区为后扣带、小脑——前扣带、丘脑核、颞叶、额叶、脑干和块茎。这与各个脑区的功能直接相关，在执行音乐任务时，脑干、颞叶和额叶所的影响最大，小脑和前扣带有着较大关联。

三、研究热点与前沿趋势

关键词在一篇文章中起着重要作用，是阐释全文涵义，向下统领全篇的关键节点，关键词预示着全文最主要讨论的核心问题，也说明了文章研究的方向，是我们把握文本重要信息的源头。通过对出现频次较高、与音乐直接相关的关键词进行分析，把握近二十年来的研究热点及其走向。

(一)关键词时间密度分布

根据Stork软件节选出的40个关键词，从中遴选11个与音乐直接相关的研究热词，根据发表时间和数量用Excel绘制成雷达图，以说明研究重点在哪一时段的热度最高。雷达图外周表示发表时间，雷达轴表示发文数量。

图6 关键词分布雷达图(雷达图外周表示发表时间，雷达轴径表示发文数量)

如图6所示，我们可以看到在2001-2003年间，乐源性癫痫还是当时的研究热点，音乐幻觉也占一定的比重，2003年起开始广泛关注音乐训练、听觉加工、音乐欣赏等领域，但没有出现绝对的关注热点，研究层次较为均衡。2013和2015年音乐治疗成为热门，此后对于音乐的关注逐渐从医学走向音乐实践，音乐表演、绝对音高、听觉加工、音乐训练、音乐欣赏等方面都有较为集中的研究趋向。

图7 CNKI关键词分布雷达图(雷达图外周表示发表时间，雷达轴径表示发文数量)

在此将外文数据库的关键词分布与国内知网收录文献进行比对。以CNKI检索到的文献为基础，同样，通过图7可以得知，国内有关EEG的音乐研究在2008年之间较为沉寂，更多关注在音乐作品、音乐治疗和音乐训练方面。从2008年开始逐渐关注音乐认知领域，音乐情绪在2019年关注度较高，音乐情感识别方面的研究越来越被关注。但与国外相关研究相比，国内研究主要集中在对音乐情绪的研究，且以文献综述居多，对于音乐表演方面的研究也尚未起步，还有较大的发展空间。

(二)关键词成分分布

用VOSviewer进行关键词出现频次统计分析，发现有效关键词2185个，出现频次设置为5次以上，检索出54个有效关键词，从中滤掉例如human、eeg、combination等基础词汇，筛选出26个与音乐直接相关的关键词，生成15个关联聚类，在这26个结果中有一些彼此没有直接关联，最大的连接集成由13个词汇构成。选用关联强度(Association strength)算法(26)该方法与Van Eck和Waltman(2009)的公式(6)相同。，将每一项关键词之间链接的强度进行规范化，引力设置为5，斥力设置为1。通过三种方式进行关键词成分分布的可视化分析。

网络可视化(Network visualization)是以标签大小表示出现频次的科学知识图谱可视化构建方式，关键词出现频次越大，标签就越大(这里选用的圆形标签)；未显示的标签是为了避免标签重叠，每一个标签的颜色由所属的群集决定，项目之间的连线表示链接关系。通过网络可视化的方式绘制出聚类分析词频图，每个节点的标签大小都与其权重(27)指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。通常，权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算，常用的方法包括层次分析法、模糊法、模糊层次分析法和专家评价法等。相关。

图8 基于VOSviewer的网络可视化图谱(一个点附近的项目数越多，相邻项目的权重越高，该圆点越大；反之，一个点附近的项目数越少，相邻项目的权重越低，则该圆点越小。)

从网络可视化图谱中可看出，“潜力”是目前研究中最受关注的重点，且与多个相关研究产生交叉，形成最大的聚类集群，与探究音乐潜力相关的研究最多，形成了较为密集的权重分布。可以看出研究者对于音乐潜力的研究多涉及专业音乐家训练、音乐知觉、绝对音高、噪音、音乐表演和节奏节拍等方面，也通过这些角度来说明音乐潜力相关问题，音乐能力的发展是音乐实践问题的重心。除此之外，相关研究重点主要分布在乐源性癫痫，音乐治疗，音乐训练，节奏节拍等方向。就整体而言，对于EEG和音乐相关问题的研究，多侧重于音乐能力的培养——音乐潜能开发，以及临床医学——乐源性癫痫等方向。

(三)关键词时区分布

1.前沿走势

通过Citespace软件绘制科学知识谱图，以探究21世纪运用脑电(EEG)的音乐研究动向、主题与前沿(28)邱均平，沈恝谌，宋艳辉：《近十年国内外计量经济学研究进展与趋势——基于Citespace的可视化对比研究》，《现代情报》2019年第2期，第26-37页。。首先，运行Citespace软件，将规范化的文献题录载入运算。因2000-2015年相关领域的研究较少，不具备代表性，故截取2015-2020年研究成果丰盛的时间段对其进行前沿走势分析。

选择Timezone View算法，筛选出现频次为10以上的关键词，分别绘制了前沿时区视图与关键词共现时区分布图。

图9 基于Citespace的前沿时区视图

从以上有关雷达图的分析可知，在2000-2010年间，研究层次分布较为均衡，没有出现绝对的研究热点，且研究分布较少，2010年后开始出现较多集中的研究倾向(以近五年尤为突出)。结合前沿时区视图可以看出，近五年的研究热点逐渐从临床医学(音乐诱发性癫痫、音乐幻觉)领域，转向关注音乐能力的培养以及音乐潜能的激发，涉及音乐实践过程中的创作、欣赏和表演阶段的认知与情感等方面，尤其值得注意的是，在2018年，出现了“音乐表演”的绝对趋势。而在音乐表演的相关研究中，音乐表演与行为监测、音乐表演与神经反馈占很大比例。

2.关键词共现

图10 基于Citespace的关键词共现时区分布

根据关键词共现频次分布，绝对音高是最为关注的元素，在2013-2016年间最为密集，结合图9，职业音乐家与潜能培养曾一度成为热点话题。音乐欣赏在2010-2016年间受较大关注，结合图6，它在2013年形成相对集中的研究热点。图3、4则表明了在运用EEG手段探讨音乐相关问题的研究中，θ波(29)θ波(4-7Hz)主要表征皮质(下丘脑、丘脑、杏仁核等结构)的情绪反应特性。是最常被涉及的脑波频段，有关音乐整合加工机制的探讨，则最多涉及旋律的失匹配负波(MMN)(30)当一个听觉刺激与前一个不同时，便会诱发一个自动响应，即失匹配负波(mismatch negativity, MMN)，是一个发生于听觉皮层的事件相关电位。通常来说，它的峰值出现在160-220毫秒，最大幅值出现在额叶和中央区的中线位置。。

四、相关研究的前沿走势及期望

EEG技术究竟如何在音乐领域内运用，又用来说明什么问题？依旧是我们今后不断探索的方向。在近二十年里，EEG研究在音乐领域所有研究中所占的比例(31)数据参考Stork，键入格式：“EEG music”VS“music”。如下图所示，可以看出，在不断增长的、活跃的音乐领域研究当中，脑电研究平均占比在百分之5 ，其中还不乏医学领域的、神经生物学领域的研究成果。

图11 EEG音乐与音乐发文数比例表(横轴为发表时间，纵轴为发文数量)

研究方向上来看，在EEG与音乐的相关研究中，神经科学占有较大的优势，已知成果中较权威的多为神经科学、生物心理学或认知心理学领域的专家，且关注重点主要集中在音乐句法认知，音乐情绪加工，音乐与语言以及音乐与神经反应等方向。研究热点上来看，绝对音高是最为关注的元素，2013-2016年间最为密集，职业音乐家与潜能培养也曾一度成为热点话题。从文献整体关注趋势上来看，2015-2018年间增幅最大，但整体上EEG手段在音乐中的研究应用还处于初步阶段，有极大的发展潜力，随着近二十年关注度在不断提高，其研究热度处于稳步提升的过程。近五年的研究热点逐渐从临床医学(音乐诱发性癫痫、音乐幻觉)领域，逐渐转向关注音乐能力的培养以及音乐潜能的激发，涉及音乐实践过程中的创作、欣赏和表演阶段的认知与情感等方面，尤其值得注意的是，在2018年，出现了“音乐表演”的绝对趋势。而在音乐表演的相关研究中，音乐表演与行为监测、音乐表演与神经反馈占很大比例。

文章从宏观到微观，通过对相关研究数量统计、核心期刊分布、研究热点与前沿等方面进行分类梳理，把握国际该领域研究的重要议题以及最新动向，认识。大脑拥有的众多神经元之间存在着大量并列的、立体的神经网络，这种复杂的系统操控着我们的认知、行为和意志。EEG研究将协助我们突破原有认知局限，去窥探那大脑活动所放射出的微弱电波，捕捉生物本体所特有的规律。

在我们问自己能做什么之前，不妨先看看别人做了些什么；在我们不知该如何做的时候，站在巨人的肩膀上，或许会看到不一样的风景。心智的神经生物学研究，是一场意义深远的人文桥梁，是我们对自身的重塑与认知，也是客观世界的影像与主观世界构成的结果。意识世界里我们永远独自一个，但“向内”探索可以永无止境。

未来探索大脑中音乐活动的奥秘，任重而道远。