Emotion Detection and Music Recommendation System

要約

人工知能が日常生活でますます染み込んでいるので、音楽の推奨と感情に基づく検出に深い学習を使用する新しいシステムを提示します。
顔認識とディープフェイスフレームワークを使用することにより、私たちの方法は人間の感情をリアルタイムで分析し、それが発見した気分を反映した音楽を演奏します。
システムは、ウェブカメラを使用して写真を撮り、最も一般的な表情を分析し、検出した気分に対応するローカルストレージからプレイリストを引き出します。
ユーザーがドロップダウンメニューまたはナビゲーションボタンを介して曲の選択を手動で変更できるようにすることにより、魅力的でカスタマイズされたエクスペリエンスが保証されます。
プレイリストを継続的にループすることにより、テクノロジーは継続性を保証します。
私たちのシステムの目的は、応答性の高い自動化された音楽選択体験を提供することにより、音楽療法を通じて感情的な幸福を改善することです。

要約(オリジナル)

As artificial intelligence becomes more and more ingrained in daily life, we present a novel system that uses deep learning for music recommendation and emotion-based detection. Through the use of facial recognition and the DeepFace framework, our method analyses human emotions in real-time and then plays music that reflects the mood it has discovered. The system uses a webcam to take pictures, analyses the most common facial expression, and then pulls a playlist from local storage that corresponds to the mood it has detected. An engaging and customised experience is ensured by allowing users to manually change the song selection via a dropdown menu or navigation buttons. By continuously looping over the playlist, the technology guarantees continuity. The objective of our system is to improve emotional well-being through music therapy by offering a responsive and automated music-selection experience.

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