| Project/Area Number |
18K18139
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61060:Kansei informatics-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
MORIMOTO Satoshi 慶應義塾大学, グローバルリサーチインスティテュート(三田), 特任助教 (90794230)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 音楽的期待 / 和音進行 / 計算モデル / ベイズモデル / オンライン実験 / 調性 / 音楽知覚 / 和音 / シミュレーション / 脳波 / 機械学習 / 知覚 / 文脈効果 / 脳計測 / 計算モデリング |
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| Outline of Final Research Achievements |
Tonality is an important perception in Western music. In this research, to investigate the computational process of tonal perception, we focused on musical expectancy, which is the priming effect of the next chord by the previous chord sequences.
We conducted an online experiment to test the proposed computational model (Sequential Bayes Model) with chord sequences that rarely occur in tonal music. The results showed that our model better fit the participants' responses, regardless of the difference in musical experience.
These results support that the perception of tonality is related to the general characteristics of time-series information processing in our brain.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これまでの音楽知覚の研究は、音楽理論に当てはまる音と当てはまらない音の知覚を比較する形で発展してきた。しかし、音楽理論は経験的な体系に過ぎず、知覚理論とは言えないため、音楽知覚の全体像を捉える上で不十分であった。本研究では知覚情報処理を数学的に表す計算モデルを用いることで、音楽理論がカバーしていない和音進行に対するヒトの知覚パターンを分析した。今後この方法論を和音以外の音楽的特徴の分析にも用いることで、音楽理論全体を知覚現象として再検証し、知覚理論に則った新しい音楽理論や音楽の生成などに繋がると期待される。
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