3 0 0 0 OA VRと脳波計測を用いたBGM推薦のための潜在感覚推定方法の提案
場の雰囲気は,人と人との間に流れる「空気」や視覚情報,聴覚情報などが複雑に絡み合うことによって形成されている.これを人為的にデザインする場合,特に視覚情報と聴覚情報(BGM)をコントロールすることが重要である.BGMには感情誘導効果やイメージ誘導効果があるとされており,小さな労力で場の雰囲気に合わせることができる.本研究では,店舗の雰囲気に適したBGMを推薦するシステムの構築を目指す.従来研究では,場の雰囲気から想起する人間の喜びや悲しみ,怒り (ストレス),落ち着きなどの感性評価はアンケートやインタビューなどの測定方法が用いられていた.しかし,この評価方法では被験者の顕在意識に影響を受ける可能性がある.また,従来研究では,没入感のない画像を見て評価を行っており,現場にいる感覚での推薦に至らない可能性がある.そこで,本研究では人手による音楽の印象抽出ではなく,脳波を読み取ることで人が潜在的に抱く印象を抽出した.また,Virtual Reality(VR) を用いることで,あたかも現実空間にいるような環境で,あらゆる空間での実験を行った.
1 0 0 0 雰囲気を反映したBGM推薦システムの提案
1 0 0 0 OA 場の雰囲気を考慮した BGM 推薦システム構築の試み
私たちは日常生活をおくる上で「空気を読むこと」について意識しないことはない.「空気」というものには実態がないが,日本人は度々物事の決定を「空気」に委ねることがある.よって場の「空気」である場の雰囲気をデザインするということが非常に重要になってくる.我々は中でもBGMに着目した.BGMには人をリラックスさせる感情誘導効果や店の雰囲気を明るくするようなイメージ誘導効果などがあり,大きな労力を必要とすることなく空間の雰囲気を変えることが可能である.本研究では,店舗の雰囲気を反映したBGMを推薦するシステムの構築を行う.撮影された店舗内動画に異なる環境音を組み合わせ,仮想店舗動画を作成する.その動画に対しラベル付けしたものを正解データとして学習を行う.楽曲に対しても同様のラベル項目を使用し,学習を行う.店舗内動画との類似度が高いものを推薦し,店舗の動画に対して適切であるかの評価実験を行った.