| 研究課題/領域番号 |
19K12089
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
星野 博之 愛知工業大学, 工学部, 教授 (90394642)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 音環境 / 自然環境音 / BGM / 快適 / 覚醒 / 車室内 / 自動運転 / 深層学習 / 非負値行列因子分解 / 音楽 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自動運転車の開発が進められており、ドライバのタスクは運転から監視作業主体に今後変わっていく。しかし、完全自動運転車が実現するまではドライバは居眠り等の状態に陥ることがないよう自分の状態を適切に保つことが必要である。本研究では、眠気防止や活性化といった心身の快適性向上を目指し、音環境の快適性と覚醒（活性化）効果との両立が可能な聴覚への刺激に関する研究を行う。具体的なアプローチとしては、快適感を向上できると考えられる「音楽」や「自然環境音から生成した音楽的サウンド」の有効性を、それらの音のシャープネス値とその変動パターン、車室内騒音のマスキング効果、音の呈示条件といった点に注目して調査する。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、自動運転中の車室内環境において、人の状態を適切かつ快適に保つための、音楽や自然環境音から生成した音楽的サウンドの最適呈示技術を作成することである。音楽呈示が人の作業に与える影響についての実験により、同一楽曲であっても音響的な特性を変えることで作業課題成績が向上することを示し、その要因の一つとして楽曲のシャープネス値が影響している可能性を明らかにした。また、多数の自然環境音のスペクトログラムと快適さ主観値との関係を深層学習によりモデル化し、音源分離手法により分解された自然環境音の部分音の快適さを推定することにより快適音を抽出する手法を作成し、より快適な音刺激を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の自動車の自動運転技術の進展に伴い、ドライバのタスクは運転作業ではなく、安全に運転が行われているかを確認する監視作業へと移り変わっていく。本研究は、車室内において音楽や自然環境音を最適に呈示することで、ドライバの監視作業を円滑に行うための覚醒維持の実現と快適性向上の両立を目指したものである。自動運転中の車室内を模擬した環境における被験者実験により、シャープネス値を高くした音楽や自然環境音を呈示することで作業課題成績が向上し、覚醒維持効果が高まることを示した。また、覚醒感や快適さの大きい自然環境音の種類を明らかにし、さらに自然環境音からより快適な成分を自動抽出する手法を開発した。
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