• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 研究成果報告書

情報学と神経科学を融合した音楽コンテンツに対する嗜好の推定・活用・制御技術の研究

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 21H04917
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 中区分62:応用情報学およびその関連分野
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

後藤 真孝  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 首席研究員 (20357007)

研究分担者 古屋 晋一  一般社団法人NeuroPiano(研究開発部), 研究開発部, シニアリサーチャー (20509690)
濱崎 雅弘  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ付 (50419016)
中野 倫靖  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (10572927)
加藤 淳  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70738054)
佃 洸摂  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (40760020)
渡邉 研斗  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50828324)
研究期間 (年度) 2021-04-05 – 2024-03-31
キーワード音楽情報処理 / 嗜好推定 / 音楽推薦 / 鑑賞支援インタフェース
研究成果の概要

本研究課題では、音楽コンテンツに対する嗜好の推定・活用・制御技術の実現方法に対する理解を深める以下の三つの課題に取り組んだ。「嗜好の推定」の課題では、ユーザがどの楽曲群を好きだと入力したかという大規模データを解析して嗜好を推定した。さらに、音楽嗜好に関連する脳機能計測・生理計測データを用いて、簡易生理指標から嗜好を推定するモデル等を構築した。「嗜好の活用」の課題では、推定した嗜好や楽曲間の類似度等に基づく音楽推薦手法と、それを活用した個人適応型の鑑賞支援インタフェース等を実現した。「嗜好の制御」の課題では、ユーザの嗜好と多数の楽曲との関係を可視化できる鑑賞支援インタフェース等を実現した。

自由記述の分野

音楽情報処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

音楽コンテンツに対する嗜好を推定して音楽推薦等で活用する技術は膨大なデジタルコンテンツの普及とともに重要性を増しており、人々が好みのコンテンツに出会え、多様なコンテンツがそれを好む人々に届くことは、コンテンツ文化を豊かにする意義がある。本研究のように情報学と神経生理学の研究者が議論をしながら、嗜好の推定・活用・制御の三つの課題に取り組む学術研究は先駆的である。情報学に基づく音楽推薦や神経科学に基づく脳機能計測・生理計測によって音楽の嗜好を推定した上で、音楽サービスで活用可能にすることは今後一層重要になるが、さらにユーザ自身がその推定結果を可視化等を通じて把握可能にすることも重要になっていく。

URL: 

公開日: 2025-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi