楽曲聴取時のユーザに誘起される感情の推定に関する検討 -複数の推定結果の統合による高精度化-

抄録

本文では，感情に基づく楽曲推薦を目的とした楽曲聴取時のユーザに誘起される感情の推定子法について提案を行う．提案子法では，楽曲から抽出される音響特徴量に対して，複数の推定結果を統合する子法である Random Under-Sampling Bagging Support Vector Machines(RUSBagging SVMs) を導入した． RUSBagging SVMs では，複数のサブデータセットと識別器を構築することで，不均衡データの過学習問題を回避して，正例と負例のサンプル数が不均衡のデータセットを対象としても高精度な推定が実現される． 実験では, 楽曲の音響特徴量に基づいて楽曲聴取時のユーザに誘起される感情の推定を行う. その後，得られた結果を比較することで， RUSBagging SVMs を用いた推定の有効性を確認する．