論文の概要: A Minimalist Brain-Computer Musical Interface for Real-Time Emotion-Driven Sonification: System Design and Preliminary Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01473v1
- Date: Sun, 31 May 2026 22:22:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.723122
- Title: A Minimalist Brain-Computer Musical Interface for Real-Time Emotion-Driven Sonification: System Design and Preliminary Evaluation
- Title（参考訳）: リアルタイム感情駆動音化のためのミニマリスト脳-コンピュータ音楽インタフェース:システム設計と予備評価
- Authors: Pablo A. Monroy-D'Croz, Rafael Ramirez-Melendez, Julian Cespedes-Guevara,
- Abstract要約: 本稿では,脳-コンピュータ音楽インタフェース(BCMI)について述べる。
このシステムは、無線EEGの取得、リアルタイムのPython信号処理、およびLab Streaming Layerを介して同期されたライブベースの音楽生成を統合する。
線形混合効果分析では、対象の感情や時間に有意な影響は見られず、前頭α非対称性信号が指示された情動状態を確実に区別しなかったことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a minimalist brain-computer Musical Interface (BCMI) that functions as a real-time affective sonification system, translating prefrontal EEG activity into adaptive music. Emotional valence is estimated from frontal alpha asymmetry (AF7/AF8) and mapped to musical features such as mode, tempo, rhythmic density, and pitch register through a stochastic generative algorithm. The system integrates wireless EEG acquisition, real-time Python signal processing, and Ableton Live-based music generation synchronized via Lab Streaming Layer. An experiment with 22 participants investigated whether intentional emotional self-induction could modulate the BCMI neurofeedback signal. Linear mixed-effects analyses found no significant effects of target emotion or time, indicating that the frontal alpha asymmetry signal did not reliably distinguish instructed emotional states. Individual differences, including musical training and acting experience, explained more variance than the experimental manipulation, which accounted for only 0.40\% of total signal variance. These findings highlight the challenges of using frontal alpha asymmetry as a voluntary control signal for closed-loop emotion regulation and suggest methodological directions for future BCMI research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,脳波前頭前頭前頭葉活動を適応音楽に翻訳し,リアルタイムな感情音化システムとして機能するミニマリスト脳-コンピュータ音楽インタフェース(BCMI)を提案する。
感情価は前頭アルファ非対称性(AF7/AF8)から推定され、確率的生成アルゴリズムを用いて、モード、テンポ、リズム密度、ピッチレジスタなどの音楽特徴にマッピングされる。
このシステムは、無線EEG取得、リアルタイムのPython信号処理、およびラボストリーミング層を介して同期されたAbleton Liveベースの音楽生成を統合する。
22人の被験者による実験で、意図的な感情的な自己誘導がBCMIの神経フィードバックシグナルを調節できるかどうかを調べた。
線形混合効果分析では、対象の感情や時間に有意な影響は見られず、前頭α非対称性信号が指示された情動状態を確実に区別しなかったことが示唆された。
音楽訓練や演技経験を含む個人差は、実験的な操作よりも多くのばらつきを説明しており、信号のばらつきは0.40 %に過ぎなかった。
これらの知見は, 閉ループ感情制御のための随意制御信号として前頭α非対称性を用いる際の課題を浮き彫りにして, 今後のBMI研究の方法論的方向性を提案する。
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