電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン (ESS/通ソ/ISS)
技報アーカイブ (エレソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2017-03-01 12:40
[ポスター講演]ニューラルネットワークを用いた自発脳活動解析による音楽ジャンルの推定
糸賀弘樹鷲沢嘉一電通大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 心の状態の定量評価は古くから試みられてきた.心の状態を評価することで,音楽推薦システムの構築が 可能になる.音楽推薦技術は盛んに研究が行われており,その中に,脳波から推定した感情状態を用いるものがあ る.本研究では,脳波から音楽ジャンルを推定し,推定に有効な特徴を検討する.5 クラスのジャンル識別において 38.1±9.4%の識別率が得られ,チャンスレベルの 20%よりも有意に (p < 0.05) 高いことを示した.ジャンル推定に有 効な特徴は被験者ごとに異なったが,感情状態との関連を示した. 
(英) Quantitative evaluation of the mind states has been addressed for a long time. Evaluated mind states can be applied for many applications. For example, recommendation technology such as music is researched widely. Some of them utilized EEG for emotional states estimation. In this study, music genres estimated by EEG and features were effective for genre estimation are studied. In 5 class genre recognition, we achieved 38.1±9.4% recog- nition accuracy, it is higher than chance level, 20%. The features that are effective for genre estimation differs for each subject, however the result showed an association with emotional states.
キーワード (和) EEG / 自発脳活動解析 / ニューラルネットワーク / ジャンル識別 / 特徴抽出 / / /  
(英) EEG / Spontaneous brain activity analysis / Neural Networks / Genre recognition / Feature Extraction / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 476, SIP2016-158, pp. 119-122, 2017年3月.
資料番号 SIP2016-158 
発行日 2017-02-22 (EA, SIP, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SP SIP EA  
開催期間 2017-03-01 - 2017-03-02 
開催地(和) 沖縄産業支援センター 
開催地(英) Okinawa Industry Support Center 
テーマ(和) 音声,応用/電気音響,信号処理,一般 
テーマ(英) Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2017-03-SP-SIP-EA 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ニューラルネットワークを用いた自発脳活動解析による音楽ジャンルの推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Estimation of Music Genres from Spontaneous Brain Activity Analysis by Using Neural Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) EEG / EEG  
キーワード(2)(和/英) 自発脳活動解析 / Spontaneous brain activity analysis  
キーワード(3)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Networks  
キーワード(4)(和/英) ジャンル識別 / Genre recognition  
キーワード(5)(和/英) 特徴抽出 / Feature Extraction  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 糸賀 弘樹 / Hiroki Itoga / イトガ ヒロキ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鷲沢 嘉一 / Yoshikazu Washizawa /
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2017-03-01 12:40:00 
発表時間 90 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-EA2016-103,IEICE-SIP2016-158,IEICE-SP2016-98 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.475(EA), no.476(SIP), no.477(SP) 
ページ範囲 pp.119-122 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-EA-2017-02-22,IEICE-SIP-2017-02-22,IEICE-SP-2017-02-22 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会