論文の概要: AffectMachine-Classical: A novel system for generating affective classical music

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04915v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 01:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 16:36:41.095242
• Title: AffectMachine-Classical: A novel system for generating affective classical music
• Title（参考訳）: AffectMachine-Classical: 感情的なクラシック音楽を生み出す新しいシステム
• Authors: Kat R. Agres, Adyasha Dash, Phoebe Chua
• Abstract要約: AffectMachine-Classicalは、感情的なクラシック音楽をリアルタイムで生成できる。 聴取者に対してターゲット感情を確実に伝達するシステムの有効性を検証するために,聴取者実験を行った。 今後は、AffectMachine-Classicalをバイオフィードバックシステムに組み込んで、リスナーの感情的幸福のために感情的な音楽の効果を活用する予定だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: この研究はAffectMachine-Classicalと呼ばれる新しい音楽生成システムを導入し、リアルタイムで感情的なクラシック音楽を生成する。 affectmachineはバイオフィードバックシステム(脳-コンピューター-インターフェースなど)に組み込まれ、ユーザが自身の動的情動状態を認識し、最終的に仲介するように設計されている。 すなわち,音楽ベースのMedTechにおいて,ユーザのリアルタイム感情自己制御を支援するシステムを開発した。 本稿では,ルールベースで確率的なシステムアーキテクチャの概要を説明し,システムの主な側面とその新規性について述べる。 そこで本研究では,対象の感情を聴取者に確実に伝達するシステムの有効性を検証するために,聴取者実験の結果を提示する。 その結果,AffectMachine-Classicalは聴取者に様々なレベルの覚醒(R^2 = .96$)を伝えるのに非常に効果的であり,Valence(R^2 = .90)についても極めて説得力があることがわかった。 今後は、AffectMachine-Classicalをバイオフィードバックシステムに組み込んで、リスナーの感情的幸福のために感情的な音楽の効果を活用する予定だ。

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