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J-GLOBAL ID：201802231818914439   整理番号：18A0503346

楽曲聴取時のユーザに誘起される感情の推定に関する検討-深層学習の導入による高精度化-

A Note on Estimation of Users’ Emotion Evoked During Listening to Music-Performance Improvement Based on Deep Learning Methods-

著者 (3件)： 段博瀟 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 431(ITS2017 61-83)  ページ： 201-206  発行年： 2018年02月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本文では,感情に基づく楽曲推薦を目的とした楽曲聴取時のユーザに誘起される感情の推定手法について提案を行う。提案手法では,楽曲から抽出される音響特徴および楽曲聴取時のユーザから抽出される心拍特徴を用いることで,感情推定を実現する。提案手法の音響特徴には,畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks;CNN)の中間層から得られる特徴を,心拍特徴には再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks;RNN)の中間層から得られる特徴を用いる。さらに,これらの音響特徴および心拍特徴の相関が最大となる正準特徴を算出し,その後,感情推定の識別器を構築する。実験では,実際に楽曲を聴取したユーザに誘起される感情の推定を行い,得られた結果を比較することで,その有効性を確認する。(著者抄録)

シソーラス用語： *音楽 ,  販売促進 ,  聴覚 ,  *心拍 ,  *特徴抽出 ,  *特性 ,  *推定 ,  *機械学習 ,  改良 ,  有効性 ,  スペクトル ,  *Webサービス ,  主成分分析
準シソーラス用語： レコメンド ,  音楽聴取 ,  *音響特徴 ,  *楽曲 ,  *感情推定 ,  高精度化 ,  周波数スペクトル ,  深層学習

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  音響信号処理  (BB03050C)

引用文献 (18件)：

• 吉井 和佳,後藤 真孝,′′音楽推薦システム7,′′情報処理, vol. 50,no.8, pp.751-755,2009.
• 黒瀬 崇弘,梶川 嘉延,野村 康雄,′′感性情報を用いた楽曲推薦システム,′′ファジィシステムシンポジウム講演論文集,vol.19, pp.175-178,2003.
• 段 博瀟,小川 貴弘,長谷山 美紀,′′音響特徴量と心拍特徴を用いた感情推定に基づく楽曲分類に関する検討-Decision-Level Fusionによる高精度化-,′′平成28年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会,pp.139-140, 2016.
• Y. Han, J. Kim, and K. Lee, ′′Deep convolutional neural networks for predominant instrument recognition in polyphonic music,′′ in IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol 25, pp. 208-221, 2017.
• W. Lim, D. Jang, and T. Lee, ′′Speech emotion recognition using convolutional and recurrent neural networks,′′ in 2016 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA), pp. 1-4, 2016.

タイトルに関連する用語 (7件)： 楽曲 ,  聴取 ,  誘起 ,  感情 ,  推定 ,  深層学習 ,  高精度化