符号化モデルを用いた音楽ジャンルの脳内情報表現の可視化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-06-09
• タイトル: 符号化モデルを用いた音楽ジャンルの脳内情報表現の可視化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Visualization of cortical representation of music genres using encoding model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスターセッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター／大阪大学大学院生命機能研究科
• 著者所属: ブラザー工業株式会社
• 著者所属: 情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター／大阪大学大学院生命機能研究科／大阪大学大学院医学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Information and Neural Networks (CiNet), NICT / Osaka University, Graduate School of Frontier Biosciences
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Brother Industries LTD
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Information and Neural Networks (CiNet), NICT / Osaka University, Graduate School of Frontier Biosciences / Osaka University, Graduate School of Medicine
• 著者名: 中井, 智也; 小出（間島）, 真子; 西本, 伸志
• 著者名(英): Tomoya, Nakai; Naoko, Koide-Majima; Shinji, Nishimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音楽ジャンル認識は，ヒトの音楽に対する嗜好性を理解する上で中心的な課題である．先行研究では，音楽ジャンル認識は様々な音響特徴量に基づいて行われてきたが，個々の音楽ジャンルがどのように脳内で表現されているかは知られていなかった．本研究では，被験者に 540 曲の音楽刺激を聞かせ （各 15 秒），その際の脳活動を 3T の MRI 装置で計測した．脳活動 （R） と特徴量 （F） の関係を表す符号化モデル （R = FW） を L2 正則化付き線形回帰でフィッティングし，重み行列 （W） から各音楽ジャンルの脳内表現を可視化したところ，両半球の上側頭回で音楽ジャンルが表現されていることがわかった．中でもクラシックとヒップホップは正反対の脳活動パターンを示していたが，その脳活動パターンは，聴覚野情報表現のモデルである Spectro-temporal receptive field （STRF） モデルで抽出した時間スペクトル特性により説明することができた．また今回検証した 4 種類の音響特徴量モデルのうち，STRF モデルが最も高い精度を示した．これらの結果は，音楽ジャンル認識の生物学的基盤に関して新しい知見を提供するものである．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2018-MUS-119, 号 48, p. 1-3, 発行日 2018-06-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8752
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会