| 講演名 | 2017-03-01 ［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(電通大), 鷲沢 嘉一(電通大), |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | EEG / Spontaneous brain activity analysis / Neural Networks / Genre recognition / Feature Extraction |
| 資料番号 | EA2016-103,SIP2016-158,SP2016-98 |
| 発行日 | 2017-02-22 (EA, SIP, SP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP / SIP / EA |
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| 開催期間 | 2017/3/1(から2日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 間野 一則(芝浦工大) / 中静 真(千葉工大) / 水町 光徳(九工大) |
| 委員長氏名（英） | Kazunori Mano(Shibaura Inst. of Tech.) / Makoto Nakashizuka(Chiba Inst. of Tech.) / Mitsunori Mizumachi(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 森 大毅(宇都宮大) / 奥田 正浩(北九州市大) / 村松 正吾(新潟大) / 羽田 陽一(電通大) / 島内 末廣(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroki Mori(Utsunomiya Univ.) / Masahiro Okuda(Univ. of Kitakyushu) / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) / Yoichi Haneda(Univ. of Electro-Comm.) / Suehiro Shimauchi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 滝口 哲也(神戸大) / 西田 昌史(静岡大) / 平林 晃(立命館大) / 宮田 高道(千葉工大) / 堀内 俊治(KDDI研) / 渡邉 貫治(秋田県立大) |
| 幹事氏名（英） | Tetsuya Takiguchi(Kobe Univ.) / Masafumi Nishida(Shizuoka Univ.) / Akira Hirabayashi(Ritsumeikan Univ.) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) / Toshiharu Horiuchi(KDDI R&D Labs.) / Kanji Watanabe(Akita Pref. Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 浅見 太一(NTT) / 橋本 佳(名工大) / 渡邊 修(拓殖大) / 武岡 成人(静岡理工科大) / TREVINO Jorge(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Taichi Asami(NTT) / Kei Hashimoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Shigeto Takeoka(Shizuoka Inst. of Science and Tech.) / TREVINO Jorge(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Speech / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Engineering Acoustics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Estimation of Music Genres from Spontaneous Brain Activity Analysis by Using Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 糸賀 弘樹 / Hiroki Itoga |
| 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） | 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) |
| 発表年月日 | 2017-03-01 |
| 資料番号 | EA2016-103,SIP2016-158,SP2016-98 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | EA-475,SIP-476,SP-477 |
| ページ範囲 | pp.119-122(EA), pp.119-122(SIP), pp.119-122(SP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-02-22 (EA, SIP, SP) |