水上_backup/修士研究参考サイトの履歴(No.40)

参考サイト

・音楽が感情や心理状態に与える影響

音楽を聴くことがストレス解消につながる

ポジティブすぎるとよくない
https://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/when-too-much-good-attitude-becomes-toxic

ポジティブ心理学とは？基本概念から実践方法まで徹底解説
https://metamentor.tech/magazine/what-is-positive-psycology/

Friedman, H., & Dunn, J. (2004). Music and emotions in the aged: The effects of music on emotional well-being. Journal of Music Therapy, 41(3), 215-232.
年齢や感情的状態による音楽の効果の違いについて記載された論文で、ネガティブな感情を持つ人々に対する音楽の有効性を示しています。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/psysoc/45/2/45_2_104/_pdf

Husain, G., Thompson, W. F., & Schellenberg, E. G. (2002). Effects of musical tempo and mode on arousal, mood, and spatial abilities. Music Perception, 20(2), 151-171.
音楽のテンポと調性が感情に与える影響に関する研究。
https://pure.bond.edu.au/ws/portalfiles/portal/198487944/Effects_of_musical_tempo_and_mode_on_arousal_mood_and_spatial_abilities.pdf

Effects of Musical Tempo on Musicians’ and Non-musicians’ Emotional Experience When Listening to Music
音楽のテンポが音楽家と非音楽家の音楽を聴く際の感情体験に与える影響
https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2018.02118/full

音楽療法士とは
https://www.jmta.jp/music_therapist/

・関連研究
気分に基づいた音楽推奨システム
https://medium.com/@UTMSBA24/mood-based-music-recommendation-system-5afb8bb90082

・音楽及び他分野における推薦システム

・感情分析に関する研究

テキスト画像からの感情推定

感情分析の概要について詳しく書いてある
https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-022-10144-1

単語感情極性辞書
https://aclanthology.org/P05-1017.pdf
高村大也, 乾孝司, 奥村学, "スピンモデルによる単語の感情極性抽出", 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol.47 No.02 pp. 627--637, 2006.(日本語訳)

・感情分析の対象
https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/sentiment-analysis-in-business.html

感情分析とは
https://www.transcosmos-cotra.jp/sentiment-analysis#:~:text=%E6%84%9F%E6%83%85%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81AI,%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BB%E8%A1%A8%E6%83%85%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82

・「bow」「tfidf」「word2vec」について
https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/similar-document-search/part1.html

・感情分析の流れ
https://collabos-service.jp/recording/16057/#:~:text=%E7%B4%B9%E4%BB%8B%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82-,%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9,%E3%81%8C%E3%81%9F%E3%81%8F%E3%81%95%E3%82%93%E5%85%A5%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82
・感情分析の3つのアプローチ
https://getthematic.com/sentiment-analysis

感情極性辞書.pdf

2.2音楽が感情・心理に与える影響

章立てのメモ

きくこと

ーーーーーーーーーーーーー

聞く内容
ネガティブ強度に応じたポジティブ度を持つ音楽を提示するシステムを提示する研究を行っているのですが、修士論文の2.3節の「」は何を書けばよいでしょうか。  想定しているシステムのアイディアと流れは以下となります。
 
アイディア
・顔認証を用いて本人の感情値(ネガティブポジティブ)を推定する
・顔認証の技術にはpythonプログラムである「deepface」を使用する
・曲の感情価は歌詞の感情分析を用いることで推定する。感情分析にはbertを用いる
・spotifyapiを用いて、曲の情報（tempo、energy、acousticness）を取得する
・ガイド付きLDAを用い、歌詞から似たテーマ(夏、恋愛、応援ソングなど)のプレイリストを作成
・曲の感情価、tempo、energy、acousticnessをオーディオ特徴とし、ネガティブ強度に応じた音楽を聞かせることによりポジティブ強度を向上させる

システムの流れ
前段階1:spotifyapiを用いて複数の楽曲の特徴量(テンポ、リズム、エネルギー、アコースティック、曲名)を取得する
前段階2.spotifyapiで取得した楽曲名をもとに別サイトから曲の歌詞を取得する
前段階3:LDAを用い、曲の歌詞から、似たテーマのプレイリストの作成
前段階4:.BERTを用い歌詞の感情値を推定
1.顔認証を用いて本人の感情値(ネガティブポジティブ)を推定する。
2.前段階1～4で取得した楽曲の特徴量を考慮したネガティブ強度に応じたプレイリストの曲を流す
3.そのプレイリストを流し続けるか、ほかのプレイリストにするかをユーザが選択する
4.１～３の段階で感情値が向上したか測定

想定している章立て
第1章 研究の背景と目的
1. 研究の背景  
   - ネガティブな感情とポジティブな感情の関係、感情分析の重要性
   - 音楽が感情に与える影響
   - 音楽推薦システムの現状と課題
2. 研究の目的  
   - ネガティブ強度に応じたポジティブ音楽を提示するシステムの提案
   - 提案手法の概要とその意義

第2章 関連研究
1. 音楽が感情・心理に与える影響
2. 音楽および他分野における推薦システム
3. 感情分析の手法および活用事例

第3章 研究で用いる理論
1. テキストからの感情分析
2. 画像からの感情分析
3. ガイド付きLDAによるトピック分析  
   - LDAの理論と応用
   - 歌詞データを用いたトピック分析手法

第4章 提案手法
1. 楽曲特徴量の取得の流れ
2. ガイド付きLDAを用いたプレイリストの作成
3. 提案システムの概要

第5章 数値実験の概要と結果
1. 数値実験の概要  
2. 実験結果  
第6章 おわりに

章立て(chatGPT)

タイトル:

---

### **1章 研究の背景と目的**  
**1.1 研究の背景**  
- ネガティブ感情がもたらす心理的・身体的影響の解説  
- 音楽療法の可能性と音楽が感情に及ぼす影響に関する既存の知見  
- 現在の音楽推薦システムの課題

**1.2 研究の目的**  
- 感情値に基づき個人に最適な楽曲を推薦するシステムの必要性  
- 本研究の目的：「ネガティブ強度に応じたポジティブ度を持つ音楽を推薦するシステムの提案と有用性の検証」

---

### **2章 関連研究**  
**2.1 音楽と感情の関係**  
- 音楽のテンポ、エネルギー、歌詞などの特徴が感情に与える影響  
- 音楽療法や感情調節における研究事例

**2.2 感情認識技術**  
- 顔認証を用いた感情値の推定技術の紹介  
- DeepFaceを含む最新の顔認証技術の概要

**2.3 音楽推薦システム**  
- 現在の音楽推薦システムの手法（Spotifyや他サービスの仕組み）  
- 類似テーマプレイリスト作成の研究事例

---

### **3章 研究で用いる理論**  
**3.1 テキストからの感情分析**  
- BERTを用いた感情分析の原理と手法  
- 歌詞における感情価の算出方法

**3.2 画像からの感情分析**  
-

**3.3 **  
- 
-

---

### **4章 提案手法**  
**4.1 システムの概要**  
- 提案システムの全体像と設計思想  
- システムのフロー図を提示

**4.2 システムの具体的構成**  
- 各ステップ（顔認証、Spotify API、歌詞の感情分析、プレイリスト作成）の詳細な説明  
- システムで用いる各種アルゴリズムやツール

**4.3 ユーザー体験とインタラクション設計**  
- プレイリスト選択や感情値測定のユーザーインタラクション設計  
- システムの利便性向上のための工夫

---

### **5章 数値実験の概要と結果**  
**5.1 数値実験の概要**  
- 実験環境（使用ツール、データセット、シナリオ）  
- 実験手法（ネガティブ強度の推定、プレイリスト生成、感情変化の測定方法）

**5.2 数値実験の結果**  
- ネガティブ強度に応じた音楽推薦の効果（感情変化の結果）  
- 提案システムの有用性を示す数値データ（グラフや表で可視化）

---

### **6章 おわりに**  
**6.1 本研究のまとめ**  
- 研究の成果とその意義  
- 提案システムが示した可能性

**6.2 今後の課題**  
- システムの改善点  
- 実験の限界やさらなる研究の方向性

---

## **追加すべき機能・調べるべき関連研究**
### **追加機能案**  
1. **感情変化のログ機能**: ユーザーが過去に聞いた曲と感情の変化を記録し、傾向を分析。  
2. **リアルタイムフィードバック**: 曲の途中でユーザーが感情値を入力し、より迅速に次の曲を調整。  
3. **音楽以外のリコメンデーション**: 動画や瞑想音声など他のメディアも提供。

### **調べるべき関連研究**  
1. **音楽療法の定量的評価**: 音楽がポジティブ感情に与える具体的効果について。  
2. **リアルタイム感情認識**: ディープラーニングを用いた感情推定モデルの精度向上に関する研究。  
3. **パーソナライズ推薦アルゴリズム**: 一般的な協調フィルタリングや強化学習を取り入れた音楽推薦システムの研究。

---

## **システムの有用性を示す段階**
最低限必要な段階:  
- **顔認証での感情推定**: 感情値が正確に推定されることを確認。  
- **プレイリストの推薦**: ネガティブ強度に基づいて適切な楽曲が推薦されること。  
- **感情変化の測定**: 推薦音楽を聞いた後、感情値が改善したかを確認。

完全な有用性の証明には、システムの全体的なユーザビリティと長期的な感情変化の効果を追跡する実験が必要です。

修士研究(システムの流れ)

構成のまとめ

・1研究の背景

・1.2目的

・2.1推薦システムの事例

1. 他分野および音楽分野における推薦システムの事例  
- 推薦システムの基本的な仕組みや役割を簡単に説明。  
- **例**: 「推薦システムとは、ユーザーの行動履歴や嗜好データに基づいて、関連性の高いアイテムを提示するアルゴリズムやシステムを指します。代表的な応用例として、Eコマースや動画配信サービス、音楽ストリーミングプラットフォームなどが挙げられます。」

2. 他分野での推薦システムの事例  
- 音楽以外の分野で活用されている推薦システムについて記載。  
- **例**:  
  - **Eコマース**: Amazonの「あなたへのおすすめ」機能では、購入履歴や閲覧履歴を基に商品を推薦する協調フィルタリングが使用されています。  
  - **動画配信**: Netflixでは、視聴履歴や視聴時間、評価データをもとにパーソナライズされた動画の推薦が行われており、ディープラーニング技術を取り入れた高精度なアルゴリズムが採用されています。  
  - **ニュース配信**: Google Newsでは、ユーザーの閲覧履歴や検索履歴を分析し、興味に応じたニュースを推薦しています。

3. 音楽分野における推薦システム  
- 音楽に特化した推薦システムの事例を詳しく記載。  
- **例**:  
  - **Spotify**: 再生履歴やスキップされた曲などのデータを基に、協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを組み合わせたアルゴリズムを使用しています。具体的には「Discover Weekly」というパーソナライズドプレイリストが有名です。  
  - **Pandora**: 音楽の特徴（テンポ、ビート、楽器構成など）を細かく解析し、コンテンツベースフィルタリングによってユーザーが気に入りそうな曲を提案します。  
  - **YouTube Music**: 再生履歴やデバイスの位置情報を活用し、その時々に合った曲を推薦する機能を提供しています。

4. 推薦システムの技術的背景と課題  
- 推薦システムの実現方法（協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド方式など）と、それぞれの課題を簡単に説明。  
- **例**: 「従来の協調フィルタリングでは新規ユーザーやアイテムに対する冷スタート問題が課題でした。これを解決するために、コンテンツベースの特徴量解析やディープラーニング技術の導入が進んでいます。」

5. 本研究への関連性  
- 他の推薦システムの手法を、本研究の音楽推薦システムにどう応用するかを記載。  
- **例**: 「本研究では、Spotifyの協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングを参考にしつつ、歌詞の感情価やオーディオ特徴量を利用することで、ユーザーのネガティブ強度に応じた音楽推薦を行う。」

・推薦システムとは
・推薦システムの説明
・他分野での推薦システムの事例
・音楽分野の推薦についての事例

bertについて?

修士研究のサイト?

参考サイト

章立てのメモ

きくこと

章立て(chatGPT)

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構成のまとめ

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