Emotionsbasiertes Musikempfehlungssystem - Sangewar, Smita
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Musik nimmt einen großen Teil unserer täglichen Routine ein. In den letzten Jahren hat der Anteil der Menschen, die unter Stress leiden, stark zugenommen. Das liegt an verschiedenen Gründen wie Schulden, höheren Produktpreisen und schlechter Wirtschaftslage. Stress kann auf verschiedene Weise abgebaut werden, z. B. durch Training, Filme, Meditation und Musikhören. Viele Forschungsarbeiten belegen, dass Musik den Menschen helfen kann, Stress abzubauen und sich besser zu konzentrieren.Leider kann das Hören von Musik wenig hilfreich sein, wenn die Musik nicht zu den aktuellen Gefühlen des Hörers…mehr

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Produktbeschreibung
Musik nimmt einen großen Teil unserer täglichen Routine ein. In den letzten Jahren hat der Anteil der Menschen, die unter Stress leiden, stark zugenommen. Das liegt an verschiedenen Gründen wie Schulden, höheren Produktpreisen und schlechter Wirtschaftslage. Stress kann auf verschiedene Weise abgebaut werden, z. B. durch Training, Filme, Meditation und Musikhören. Viele Forschungsarbeiten belegen, dass Musik den Menschen helfen kann, Stress abzubauen und sich besser zu konzentrieren.Leider kann das Hören von Musik wenig hilfreich sein, wenn die Musik nicht zu den aktuellen Gefühlen des Hörers passt. Um Stress abzubauen, sollte daher die Musik mit der richtigen Stimmung gewählt werden. Es gibt zwar viele Anwendungen für Musikabspielprogramme, aber keine, die die Musik automatisch auf der Grundlage der Emotionen des Benutzers auswählen und abspielen kann. Um diese Einschränkungen zu überwinden, schlagen wir ein System vor, das Lieder auf der Grundlage der Emotionen des Benutzers empfehlen kann. Unser System wird sieben Arten von Emotionen erkennen, nämlich Wut, Ekel, Angst, Freude, Traurigkeit, Überraschung und Neutralität.
Autorenporträt
Smita Sangewar arbeitet als Professorin im Fachbereich Comp.Sci. & Engg. Abteilung, D.K.T.E's Textil- und Ingenieurinstitut, Ichalkaranji. Ihr Spezialgebiet ist Data Mining und maschinelles Lernen.