音楽鑑賞時の脳波パターンの特徴抽出
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概要
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現在ストレスが原因で様々な病気が引き起こされており,その問題を解決するため音楽療法によりストレス解消を行なおうとする動きが見られる.音楽療法で用いられる音楽は多種多様であり,音楽を選定するのに患者と音楽療法士が相談するために多くの時間を費やす.一般に音楽療法に有効な音楽が分かれば,選曲する時間が短縮され,音楽療法が容易に行なわれると考えられる.そこで,本稿では音楽の種類をジャンルに分け,各ジャンルが人間に与える影響について検討する.本稿では脳波(Electroencephalography:EEG)を計測し,それぞれジャンルの異なる音楽に依存した脳波の違いを特徴データとして抽出することを目的とする.提案手法として,周波数成分の出現率によるデータ行列を作成し,主成分(Principal Component:PC)分析により特徴を抽出する.そして,ニューラルネットワーク(Neural Network:NN)により各音楽鑑賞時の脳波パターンの検出を行ない,提案手法による特徴抽出の有効性について検証する.
- 2004-06-18
著者
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