search query: @supervisor Sams, Mikko / total: 60
reference: 5 / 60
« previous | next »
Author:Wikström, Valtteri
Title:Tuning the body to music: Mapping physiological responses to acoustic features
Musiikin akustisten ominaisuuksien mallintaminen kuuntelijan fysiologisista vasteista
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:vii + 60 s. + liitt. 6      Language:   eng
Department/School:Sähkötekniikan korkeakoulu
Main subject:Laskennallinen ja kognitiivinen biotiede   (S3001)
Supervisor:Sams, Mikko
Instructor:Makkonen, Tommi ; Vatanen, Tommi
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201402191435
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  1026   | Archive
Keywords:affective computing
physiological computing
psychoacoustics
music information retrieval
MIR
music emotion recognition
physiology
autonomic nervous system
ANS
real-time
tunteet
musiikki
fysiologia
autonominen hermosto
reaaliaikainen
psykoakustiikka
Abstract (eng):The topic of this work is determining the relationship between the psychoacoustic qualities of sound, musical emotions, and their physiological response patterning.
The goal is the development of a real-time system for predicting psychoacoustic features, derived from a songs audio signal, with physiological measurements of the listener.
Possible uses for this technology are in the creation of physiologically and affectively aware user interfaces, as well as in artistic expression.
The background chapter consists of an overview of the autonomous nervous system, affective computing, and music information retrieval.
In the methods chapter the available tools and methods for the analysis of physiological signals and psychoacoustic features from music are evaluated.
Because no readily available software is identified for real-time analysis of electrodermal activation, electrocardiography and respiration inductance plethysmography, a new software application is developed for this purpose.
Audio analysis and regression modeling are approached using existing tools.
An evaluation study is conducted to determine the efficacy of the regression model.
In a validated paradigm, a multiple linear regression model and an artificial neural network model are tested against a constant regressor, or dummy model.
The results of the evaluation study are mixed.
The dummy model outperforms the other models in prediction accuracy, but the artificial neural network model achieves significant correlations between predictions and target values.
In the conclusion chapter I suggest improvements to the current system and possible future directions for this research.
Abstract (fin):Tämän työn aiheena ovat äänen psykoakustiset ominaisuudet, musiikkiin liitettävät tunteet, ja niiden aiheuttamat fysiologiset vasteet.
Tavoitteena on kehittää reaaliaikainen järjestelmä psykoakustisten ominaisuuksien mallintamiseksi kuuntelijan fysiologisten vasteiden perusteella.
Tämän teknologian mahdollisia käyttökohteita ovat fysiologisesti ja tunteellisesti tietoisten käyttöliittymien kehittäminen, sekä taiteellinen ilmaisu.
Työ alkaa katsauksella autonomiseen hermostoon, affektiiviseen tietotekniikkaan ja musiikin tiedonhakuun.
Metodiosiossa kartoitetaan tunnettuja työkaluja ja menetelmiä fysiologisten signaalien ja psykoakustisten ominaisuuksien analysoimiseksi.
Koska saatavilla ei ollut työkaluja ihon sähkönjohtavuuden, sydänsähkökäyrän ja hengityksen reaaliaikaista analyysiä varten, kehitettiin tätä tarkoitusta varten uusi tietokoneohjelmisto.
Äänen analyysi ja regressiomallinnus toteutettiin olemassaolevilla työkaluilla.
Arviointitutkimuksen avulla pyrittiin selvittämään regressiomallin toimivuus.
Validoidussa paradigmassa monen muuttujan lineaarista regressiomallia ja neuroverkkomallia verrattiin vakiomalliin.
Lopputulos oli sekalainen.
Vakiomalli oli tarkempi kuin kaksi muuta mallia, mutta neuroverkkomalli saavutti merkittäviä korrelaatioita ennusteiden ja kohdearvojen välille.
Päätösluvussa teen ehdotuksia nykyisen järjestelmän edelleenkehittämistä varten, sekä ehdotan mahdollisia jatkotutkimuksen aiheita.}
ED:2014-02-19
INSSI record number: 48689
+ add basket
« previous | next »
INSSI