| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2015-02-23 11:00
楽曲聴取時の個人の脳波信号を利用した好みの楽曲の識別に関する検討 ～ クラス情報を考慮した正準相関分析による高精度化 ～
○澤田充奨・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本文では，楽曲聴取時のヒトの脳波信号を利用したユーザが好む楽曲識別の高精度化を試みる．以前に我々が提案したユーザが好む楽曲の識別手法では，楽曲聴取時のユーザの脳波信号と聴取楽曲の関係性を正準相関分析により求め，これを考慮した音響特徴を算出した後，それを用いて高精度にユーザが好む楽曲の識別を実現した．しかしながら，脳波信号と楽曲の関係性を用いる際に，ユーザの楽曲に対する好き/嫌いのクラス情報は考慮していなかった．そこで，提案手法では，このクラス情報を考慮するために，クラス情報を導入した正準相関分析を用いて音響特徴の算出を行い，ユーザが好む楽曲の識別を行う．これにより，ユーザが好む楽曲の識別精度の向上が期待できる．本文の最後では，被験者実験により提案手法の有効性を検証する． |
| （英） |
This paper presents a new method using individual EEG signals for improving his/her favorite music classification. Our previously reported method calculates relationship between user's EEG signals during listening to musical pieces and their corresponding audio signals via Canonical Correlation Analysis (CCA). By monitoring this relationship, our previously reported method obtains new EEG-based audio features and realizes an accurate classification of user's favorite musical pieces based on the obtained features. However, our previously reported method does not consider class information indicating that a user likes/dislikes a musical piece when obtaining the CCA-based relationship. Therefore, the proposed method derives new CCA which can consider not only correlation but also class information to our previously reported method. In this way, the performance improvement of the classification can be expected. Experimental results obtained by applying the proposed method to actual EEG and audio signals, show its effectiveness. |
| キーワード |
（和） |
脳波 / 楽曲識別 / 正準相関分析 / / / / / |
| （英） |
electroencepharogram (EEG) / music classification / canonical correlation analysis (CCA) / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 39, no. 7, ME2015-19, pp. 179-184, 2015年2月. |
| 資料番号 |
ME2015-19 |
| 発行日 |
2015-02-16 (MMS, CE, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
HI IEICE-IE AIT IEICE-ITS ME MMS |
| 開催期間 |
2015-02-23 - 2015-02-24 |
| 開催地（和） |
北大情報科学研究科 |
| 開催地（英） |
Hokudai |
| テーマ（和） |
画像処理および一般 |
| テーマ（英） |
image processing etc |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2015-02-HI-IE-AIT-ITS-ME-MMS-CE |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
楽曲聴取時の個人の脳波信号を利用した好みの楽曲の識別に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
クラス情報を考慮した正準相関分析による高精度化 |
| タイトル（英） |
A Note on Classification of Individual Favorite Musical Pieces Utilizing EEG Signals during Listening to Music |
| サブタイトル（英） |
Performance Improvement via CCA Considering Class Information |
| キーワード(1)（和/英） |
脳波 / electroencepharogram (EEG) |
| キーワード(2)（和/英） |
楽曲識別 / music classification |
| キーワード(3)（和/英） |
正準相関分析 / canonical correlation analysis (CCA) |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
澤田 充奨 / Ryosuke Sawata / サワタ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2015-02-23 11:00:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2015-21, CE2015-21, HI2015-19, ME2015-19, AIT2015-19 |
| 巻番号（vol） |
vol.39 |
| 号番号（no） |
no.7 |
| ページ範囲 |
pp.179-184 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2015-02-16 (MMS, CE, HI, ME, AIT) |
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