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音乐诱发情绪的心理生理测量及其在服务设计中的应用

发布时间:2017-06-22 00:07

  本文关键词:音乐诱发情绪的心理生理测量及其在服务设计中的应用,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:本研究从心理、生理测量角度研究流行音乐诱发的情绪,重点探索以下因素对情绪的影响:1)调式(大调、小调、五声调式);2)节奏型(稳定型节奏,流动型节奏);3)音乐视频(MV)类型(叙事型、现场型、搞怪型)。据此本研究设计了一个EEG音乐交互系统——MusiEEG,将音乐理论和情绪测量融合于音乐服务设计。 研究分为三个阶段。第一阶段的研究重点是探索适合流行音乐诱发情绪的心理、生理测量方法,并设计实验研究了调式和节奏型对情绪的影响。研究一共招募了12名受试者。第二阶段旨在探索不同类型MV诱发的情绪,,开展实验研究了音乐视频类型和节奏型对于音乐诱发情绪的影响。研究二共有30名受试者参与。第三阶段在此基础上设计了一个基于脑电测量的音乐交互服务MusiEEG。该系统通过探测使用者聆听音乐时的脑波讯号,预测其音乐偏好和性格特点,按和声匹配原则寻找与之志趣相投的其他使用者。 研究发现,在音乐方面:1)调式对于唤醒、效价有显著影响,五声调式在诗意感、心率变异率与西洋调式有显著差别;2)节奏型对于唤醒、诗意感有显著影响;3)MV类型对于效价、诗意感、活力感有显著影响;4)MV类型与节奏型对情绪的影响相互依赖。节奏型对叙事型和现场型MV诱发的诗意感有显著影响,对搞怪型MV无此效果。不同节奏型在叙事型和搞怪型MV诱发活力感下呈现显著差异,而现场型MV不受此影响。测量方面,脑电功率谱分析可以提供情绪识别和音乐特征分类的良好指标:左、右侧θ波在纯音乐下呈显著差异;β波与效价、活力感、紧张、诗意感强相关,在不同MV间存在显著差异;γ波与唤醒相关,在大调下特征明显,在不同MV间存在显著差异;γ波与唤醒有关。 本研究在理论和方法上的发现为基于情绪测量的音乐交互系统的设计和开发提供了基础。在此基础上研究者提出了音乐交互系统的设计建议并在音乐交互服务设计方面进行了探索。
【关键词】:流行音乐 情绪 音乐视频 脑电 音乐服务设计
【学位授予单位】:清华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:J60-05
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-10
  • 第1章 引言10-13
  • 第2章 文献综述13-35
  • 2.1 人机交互中的情绪及其测量13-22
  • 2.1.1 情绪理论13-16
  • 2.1.2 情绪测量方法概览16-17
  • 2.1.3 主观情绪测量方法17-19
  • 2.1.4 客观情绪测量方法19-22
  • 2.2 音乐及其情绪体验22-28
  • 2.2.1 影响音乐情绪体验的因素23-24
  • 2.2.2 音乐特征与心理情绪测量24-25
  • 2.2.3 音乐特征与脑电测量25-26
  • 2.2.4 音乐特征与生理测量26-27
  • 2.2.5 音乐情绪产生机制27-28
  • 2.3 视觉与音乐情绪28-29
  • 2.3.1 音乐视频内容对音乐情绪的影响28-29
  • 2.4 个体差异与脑电波活动29-32
  • 2.4.1 人格及其生理心理学机制29-31
  • 2.4.2 音乐认知与脑电活动31
  • 2.4.3 音乐创作与脑电活动31-32
  • 2.5 基于脑机交互的音乐相关应用32-35
  • 2.5.1 脑机交互与音乐创作32
  • 2.5.2 自动音乐推荐32-35
  • 第3章 研究框架与假设35-43
  • 3.1 研究框架的建立35-37
  • 3.2 音乐特征与情绪测量37-40
  • 3.2.1 调式对情绪体验的影响38-39
  • 3.2.2 节奏对情绪体验的影响39-40
  • 3.2.3 调式与节奏型交互对情绪体验的影响40
  • 3.3 音乐视频类型与情绪测量40-43
  • 3.3.1 MV 类型对音乐情绪的影响41
  • 3.3.2 视觉刺激下节奏型对情绪的影响41-42
  • 3.3.3 MV 类型与节奏型的交互作用42-43
  • 第4章 研究 1:音乐诱发情绪之测量43-63
  • 4.1 实验方法43-46
  • 4.1.1 受试者选择43
  • 4.1.2 自变量操作与音乐选择43-44
  • 4.1.3 实验设计44-45
  • 4.1.4 心理数据收集45
  • 4.1.5 脑电图数据收集45-46
  • 4.1.6 生理数据收集46
  • 4.2 实验执行46-49
  • 4.2.1 实验设备46-48
  • 4.2.2 实验流程48
  • 4.2.3 脑电信号的特征提取48-49
  • 4.3 实验数据分析49-59
  • 4.3.1 受试者信息49-50
  • 4.3.2 效度和信度检验50-51
  • 4.3.3 模型适合性检验51
  • 4.3.4 心理数据分析51-54
  • 4.3.5 脑电数据分析54-56
  • 4.3.6 生理测量数据分析56-57
  • 4.3.7 因变量相关性分析57-58
  • 4.3.8 假设检验结果小结58-59
  • 4.4 研究 1 结果讨论59-63
  • 4.4.1 调式:西方古典和中国五声59-60
  • 4.4.2 节奏型60-61
  • 4.4.3 受试者音乐训练背景的影响61-62
  • 4.4.4 情绪的心理与生理测量方法62-63
  • 第5章 研究 2:音乐视频诱发情绪之测量63-81
  • 5.1 研究方法63-67
  • 5.1.1 受试者选募63
  • 5.1.2 自变量63-64
  • 5.1.3 因变量64
  • 5.1.4 音乐视频选取64-65
  • 5.1.5 实验设计65-66
  • 5.1.6 实验流程及设备66-67
  • 5.2 实验数据分析67-78
  • 5.2.1 受试者信息67-68
  • 5.2.2 信度和效度检验68
  • 5.2.3 模型适合性检验68-69
  • 5.2.4 心理数据分析69-72
  • 5.2.5 脑电数据分析72-76
  • 5.2.6 因变量相关性分析76-77
  • 5.2.7 假设检验结果小结77-78
  • 5.3 研究 2 结果与讨论78-81
  • 5.3.1 回答研究问题 3.1:音乐视频类型的影响78-79
  • 5.3.2 回答研究问题 3.2:搞怪型 MV 诱发的情绪79-80
  • 5.3.3 回答研究问题 4:MV 类型受节奏型的影响80-81
  • 第6章 研究 3:MusiEEG——EEG 音乐交互系统设计81-92
  • 6.1 系统概览81-82
  • 6.2 系统结构设计82-88
  • 6.2.1 第一阶段:EEG 特征到个人信息向量(PP Vector)的转换82-85
  • 6.2.2 第二阶段:个人信息向量(PP Vector)到和声(PP Chord)85-86
  • 6.2.3 第三阶段:和声的匹配86-88
  • 6.3 MusiEEG 系统设备与交互界面设计88-90
  • 6.3.1 输入/输出设备88-89
  • 6.3.2 MusiEEG 交互界面设计89-90
  • 6.4 技术限制90-92
  • 第7章 结论与展望92-98
  • 7.1 研究发现与结论92-94
  • 7.1.1 音乐特征对情绪的影响92-93
  • 7.1.2 音乐视频 MV 对情绪的影响93-94
  • 7.1.3 脑电情绪测量方法94
  • 7.2 研究结果应用94-96
  • 7.3 研究建议与展望96-98
  • 参考文献98-108
  • 致谢108-110
  • 附录A 实验中调查问卷110-115
  • 附录B 研究 1 材料115-117
  • 附录C 研究 2 材料117-119
  • 附录D 实验原始数据119-127
  • 附录E 统计检验127-136
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果136

【共引文献】

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本文编号:470241

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