論文の概要: Emotion Detection and Music Recommendation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20739v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 17:22:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:54.362676
• Title: Emotion Detection and Music Recommendation System
• Title（参考訳）: 感情検知と音楽推薦システム
• Authors: Swetha Kambham, Hubert Jhonson, Sai Prathap Reddy Kambham,
• Abstract要約: 本稿では,音楽レコメンデーションと感情に基づく検出にディープラーニングを用いた新しいシステムを提案する。 このシステムは人間の感情をリアルタイムで分析し、発見した気分を反映した音楽を演奏する。 本システムの目的は、レスポンシブで自動的な音楽選択体験を提供することで、音楽療法による感情的幸福感を改善することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 人工知能が日々の生活に深く浸透するにつれて、音楽の推薦や感情に基づく検出に深層学習を用いる新しいシステムを提案する。 顔認識とDeepFaceフレームワークを用いて、人間の感情をリアルタイムで分析し、発見した気分を反映した音楽を演奏する。 システムはウェブカメラを使って写真を撮り、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抽出する。 ユーザがドロップダウンメニューやナビゲーションボタンで曲の選択を手動で変更できるようにすることにより、エンゲージメントでカスタマイズされたエクスペリエンスが保証される。 継続的にプレイリストをループすることで、この技術は連続性を保証する。 本システムの目的は、レスポンシブで自動的な音楽選択体験を提供することで、音楽療法による感情的幸福感を改善することである。

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