| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| H-2 |
| セッション名 |
| ヒューマン情報処理 |
| 講演日 |
| 2019/03/22 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 203教室 |
| 講演番号 |
| H-2-21 |
| タイトル |
| EEGによる楽曲聴取者の嗜好の推定に関する検討 |
| 著者名 |
| ○澁田留奈, 田畑有紀子, 菅沼 睦, 亀山 渉, |
| キーワード |
| EEG, 楽曲, 嗜好推定, SVM |
| 抄録 |
| 今日では、生体情報のコンテンツ推薦への応用が注目されている。そこで、楽曲聴取中のEEGによる楽曲に対する嗜好推定を目的とし、測定部位の異なる2種類の脳波計を用いて比較実験を行った。被験者が事前に選定した「好き」な楽曲20曲、「嫌い」な楽曲20曲を聴取させ、聴取中のEEGを測定した。SVMを用いて学習と検証を行った結果、被験者2名の平均正解率は4チャンネル脳波計使用時に0.531、14チャンネル脳波計使用時に0.660となった。チャンネルごとの比較では、右側頭部T8によるEEGを用いたときに最も高い正解率を得た。以上より、楽曲に対する嗜好推定にはT8によるEEGの利用が有用であることが示唆された。 |
| 本文pdf |
|
PDF download
|