要約
タイトル:感情的なクラシック音楽を生成するための新しいシステム、AffectMachine-Classical
要約:
AffectMachine-Classicalは、リアルタイムで感情的なクラシック音楽を生成できる新しい音楽生成システムです。このシステムは、脳波計などの生体フィードバックシステムに組み込まれ、ユーザーが自分自身の動的な感情状態に気付き、それを調整するのを支援するために開発されました。つまり、このシステムは、音楽をベースにしたMedTechをサポートするために開発されたもので、ユーザーのリアルタイムの感情自己調整をサポートするためのものです。
このシステムは、規則ベースの確率的なシステムアーキテクチャの概要を提供し、システムの主な側面とそれらが新しい方法である方法について説明します。次に、システムがリスナーに目標とする感情を信頼性よく伝える能力を検証するために実施されたリスナー調査の結果を提示します。調査の結果、AffectMachine-Classicalはリスナーに様々な興奮度合いを非常に効果的に伝えることができることが示され($R^2 = .96$)、またValence(R^2 = .90)に関しても非常に説得力があることがわかりました。今後の作業では、AffectMachine-Classicalを生体フィードバックシステムに組み込んで、リスナーの感情的なウェルビーイングにおける感情的音楽の有効性を活用する予定です。
要約(オリジナル)
This work introduces a new music generation system, called AffectMachine-Classical, that is capable of generating affective Classic music in real-time. AffectMachine was designed to be incorporated into biofeedback systems (such as brain-computer-interfaces) to help users become aware of, and ultimately mediate, their own dynamic affective states. That is, this system was developed for music-based MedTech to support real-time emotion self-regulation in users. We provide an overview of the rule-based, probabilistic system architecture, describing the main aspects of the system and how they are novel. We then present the results of a listener study that was conducted to validate the ability of the system to reliably convey target emotions to listeners. The findings indicate that AffectMachine-Classical is very effective in communicating various levels of Arousal ($R^2 = .96$) to listeners, and is also quite convincing in terms of Valence (R^2 = .90). Future work will embed AffectMachine-Classical into biofeedback systems, to leverage the efficacy of the affective music for emotional well-being in listeners.
arxiv情報
著者 | Kat R. Agres,Adyasha Dash,Phoebe Chua |
発行日 | 2023-04-11 01:06:26+00:00 |
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