Artificial ASMR: A Cyber-Psychological Approach

要約

ASMR (Autonomous Sensory Meridian Response) の人気は過去 10 年間で急上昇しましたが、何が ASMR 効果を正確に引き起こすのかに関する科学的研究はまだ少なく、未熟です。最も一般的に認識されているトリガーの 1 つは、通常、ASMR クリップが豊富なセマンティック情報を提供することです。
ASMR オーディオに共通する音響パターンに注目して、オーディオ信号の周期的特徴と ASMR 効果を引き起こす効果との間の相関関係を調査します。
信号処理、人工知能、実験心理学を組み合わせたサイバー心理学的アプローチが採用されており、これにより ASMR 関連の音響特徴を量子化し、ランダムな周期パターンを持つ ASMR クリップを合成することができますが、識別可能なシナリオを視聴者に配信することはありません。
ASMR効果を引き起こすのに効果的であることが証明されています。

要約(オリジナル)

The popularity of Autonomous Sensory Meridian Response (ASMR) has skyrockted over the past decade, but scientific studies on what exactly triggered ASMR effect remain few and immature, one most commonly acknowledged trigger is that ASMR clips typically provide rich semantic information. With our attention caught by the common acoustic patterns in ASMR audios, we investigate the correlation between the cyclic features of audio signals and their effectiveness in triggering ASMR effects. A cyber-psychological approach that combines signal processing, artificial intelligence, and experimental psychology is taken, with which we are able to quantize ASMR-related acoustic features, and therewith synthesize ASMR clips with random cyclic patterns but not delivering identifiably scenarios to the audience, which were proven to be effective in triggering ASMR effects.

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