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

摘要

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．