2022 Fiscal Year Annual Research Report
マルチモーダル生体情報に基づく鍵盤楽器演奏技能推定手法の開発
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19K12232
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
中平 勝子 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (80339621)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
秋元 頼孝 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (00555245)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 認知シミュレーション / 脳血流量 / ATS理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度については，引き続き認知アーキテクチャであるACT-R理論を援用した知覚ー認知の部分に着目したシミュレーションを介して練習する楽曲数・含有音符種別数・練習スケジュールを変数とし，どの編集が楽曲に含まれるパタンの習熟度に大きく関与するかを，エラー発生過程の観点から考察し，演奏習熟促進要素を絞り込んだ．
それと並行して，コロナによる移動制限がおおよそ解ける時期にNIRSを用いてテストケースとしての脳血流量ー楽曲難易度ー視行動計測を行う計画を立てたが，当日の気象状況の影響で機材未着となり，視行動計測は取得できなかった．また，実験時間も限られた時間で行う必要が出てきた．そのため，急遽読譜時ー演奏時のNIRS信号変化の有無確認を行うこととした．読譜区間・演奏区間ともに，右下前頭回に他のチャンネルよりも大きなオキシヘモグロビンの増加が確認されたことから，読譜時にはその音楽処理が，演奏時は記憶した楽譜内容の想起という形で（運動野はほぼ反応がなかったことから）常に音楽処理がなされていることが予想される．
このことと併せると，認知アーキテクチャによる知覚ー認知に着目したシミュレーションによる演奏エラー預言はある種の優位性があると予想される．現時点では，音高までは組み込めていないが，シミュレーションの結果示唆されるのは，練習パタンは連想活性化による間違い，音符の登場頻度は音符知識の重みと連合強度による間違い，複数音を同時に処理する際のエラーはすべての要素が複合的にかみ合い，検索方程式とのバランスで決まることを見出した．
このことから，将来的には，脳血流データと視行動データを照合することで，読譜時のエラー予測が可能であることが示唆され，視行動データから学習者のエラー予測および練習のポイントを示唆可能とできる．
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Research Products
(1 results)
