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J-GLOBAL ID:202202210646683734   整理番号:22A0805359

生理的信号に基づく音楽気分と人間の感情のマッピングのための機械学習モデル【JST・京大機械翻訳】

Machine learning model for mapping of music mood and human emotion based on physiological signals
著者 (5件):
資料名:
巻: 81  号:ページ: 5137-5177  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1102A  ISSN: 1380-7501  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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感情は,その環境または体において個体によって変換が観察される時に現れる生理学的状態と考えられている。文献を研究する一方で,ヒトの感情の正確な分析のための他の生理学的信号と共に,脳の電気的活動を組み合わせることは,より大きな深さではまだ調査されていないことが観察された。生理学的信号に基づいて,本研究は音楽気分と人間の感情の較正のための機械学習アプローチを用いたモデルを提案した。提案モデルは,オーディオ信号に基づく歌の気分の予測,(b)EEG,GSR,ECG,パルス検出器を用いた生理学的信号に基づく人間の感情の予測,および最終的には,マッピングを音楽気分と人間の感情の間で行い,それらを実時間で分類した。広範な実験を,異なる音楽気分データセットと人間の感情について,影響力のある特徴抽出,訓練,試験,および性能評価のために実施した。音楽に応じて人の生体信号を記録することにより,ある程度の精度と効率までの人間の感情を観察し,測定するための努力を行った。さらに,提案した作業の適用可能性をテストするために,異なる生理学的センサから生成された特徴を用いて決定されるユーザリアルタイム感情と音楽外被によって描写された気分に基づいて,プレイリストを作成した。本研究は,生理学的シグナルを科学的に分析することによって,精神的および身体的健康を改善するのに役立つことを証明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
楽器音響  ,  生体計測 

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