特許ウォッチ

公開番号2025081636
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-27
出願番号2025028395,2024004427
出願日2025-02-25,2023-06-30
発明の名称情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム
出願人VIE株式会社,東和薬品株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06F 16/903 20190101AFI20250520BHJP(計算;計数)
要約【課題】ユーザの所定感情を惹起するコンテンツを高精度に抽出する。
【解決手段】情報処理方法は、情報処理装置に含まれるプロセッサが、コンテンツリストの中から、コンテンツモデルにより予測される惹起度に基づいて、所定ユーザの所定感情を惹起する所定コンテンツを抽出することと、所定ユーザに装着された脳波測定デバイスから、所定コンテンツにより刺激される所定ユーザの脳波信号を順に取得することと、コンテンツにより刺激される所定ユーザの脳波信号を入力して刺激中のコンテンツにより所定ユーザの所定感情を惹起させる惹起度を予測する脳波モデルに、順に取得される脳波信号を入力して、所定コンテンツによる所定感情の惹起度を予測することと、所定コンテンツの特徴量と、脳波モデルにより予測される惹起度との対応関係を再学習データとして、コンテンツの特徴量を入力して惹起度を予測するコンテンツモデルを更新することと、を実行する。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理装置に含まれるプロセッサが、
所定ユーザに装着された脳波測定デバイスから、所定コンテンツにより刺激される前記
所定ユーザの脳波信号を順に取得することと、
コンテンツにより刺激される前記所定ユーザの脳波信号を入力して刺激中の前記コンテ
ンツにより前記所定ユーザの所定感情を惹起させる惹起度を予測する脳波モデルに、前記
順に取得される脳波信号を入力して、前記所定コンテンツによる前記所定感情の前記惹起
度を予測することと、
前記所定コンテンツの特徴量と、前記脳波モデルにより予測される惹起度との対応関係
を再学習データとして、コンテンツの特徴量を入力して前記惹起度を予測するコンテンツ
モデルを更新することと、
コンテンツリストの中から、前記コンテンツモデルにより予測される前記惹起度に基づ
いて、前記所定ユーザの前記所定感情を惹起する所定コンテンツを抽出することと、
を実行する情報処理方法。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記プロセッサが、
前記コンテンツリスト内の複数の候補コンテンツのそれぞれの特徴量を前記コンテンツ
モデルに入力して予測される前記惹起度のそれぞれに基づいて、前記複数の候補コンテン
ツのそれぞれの惹起スコアを算出することをさらに実行し、
前記抽出することは、前記算出される惹起スコアに基づいて、前記複数の候補コンテン
ツのうち前記所定ユーザの前記所定感情を惹起する所定コンテンツを抽出することと、を
含み、
前記順に取得することは、前記抽出される所定コンテンツにより刺激中の前記所定ユー
ザの脳波信号を順に取得することを含む、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記算出することは、前記更新されたコンテンツモデルに基づいて、前記惹起スコアを
再算出することを含み、
前記抽出することは、前記再算出される惹起スコアに基づいて、前記複数の候補コンテ
ンツのうち所定コンテンツを再抽出することを含み、
前記プロセッサが、前記再算出すること、前記再抽出すること、及び前記更新すること
を繰り返すことと、をさらに実行する、
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記抽出することは、所定の値以上の前記惹起スコアを備える前記所定コンテンツ及び
所定の値以下の前記惹起スコアを備える前記所定コンテンツの少なくともいずれかを抽出
することを含む、請求項２又は３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記算出することは、前記コンテンツモデルの学習の際の教師データに含まれる、前記
所定ユーザの前記所定感情を惹起させるコンテンツと、前記コンテンツリスト内の候補コ
ンテンツとの類似度にさらに基づいて、前記惹起スコアを算出することを含む、請求項２
に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記コンテンツモデルは、前記所定感情を惹起させるコンテンツとして前記所定ユーザ
が選択した少なくとも１つの選択コンテンツの特徴量と、前記少なくとも１つの選択コン
テンツにより刺激された前記所定ユーザによる、前記所定感情に関する評価との対応関係
、及び、前記所定ユーザが選択していない少なくとも１つの非選択コンテンツと、前記少
なくとも１つの非選択コンテンツにより刺激された前記所定ユーザによる、前記所定感情
に関する評価との対応関係に基づいて生成される、請求項１～３のいずれか一項に記載の
情報処理方法。
【請求項７】
前記脳波モデルは、前記少なくとも１つの選択コンテンツにより刺激される前記所定ユ
ーザの脳波信号と、前記少なくとも１つの選択コンテンツに対応する前記所定感情に関す
るラベルとの対応関係、及び、前記少なくとも１つの非選択コンテンツにより刺激される
前記所定ユーザの脳波信号と、前記少なくとも１つの非選択コンテンツに対応する前記所
定感情に関するラベルとの対応関係に基づいて、生成される、請求項６に記載の情報処理
方法。
【請求項８】
前記プロセッサが、前記更新されたコンテンツモデルに基づいて、前記所定ユーザの前
記所定感情を惹起させるコンテンツの特徴量を特定することと、
前記特定される特徴量に基づいて、前記所定ユーザに刺激する所定コンテンツを生成す
ることと、をさらに実行する、請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記生成されるコンテンツを前記コンテンツリストに含めることを
さらに実行する請求項８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
プロセッサを含む情報処理装置であって、
前記プロセッサが、
所定ユーザに装着された脳波測定デバイスから、所定コンテンツにより刺激される前記
所定ユーザの脳波信号を順に取得することと、
コンテンツにより刺激される前記所定ユーザの脳波信号を入力して刺激中の前記コンテ
ンツにより前記所定ユーザの所定感情を惹起させる惹起度を予測する脳波モデルに、前記
順に取得される脳波信号を入力して、前記所定コンテンツによる前記所定感情の前記惹起
度を予測することと、
前記所定コンテンツの特徴量と、前記脳波モデルにより予測される惹起度との対応関係
を再学習データとして、コンテンツの特徴量を入力して前記惹起度を予測するコンテンツ
モデルを更新することと、
コンテンツリストの中から、前記コンテンツモデルにより予測される前記惹起度に基づ
いて、前記所定ユーザの前記所定感情を惹起する所定コンテンツを抽出することと、
を実行する情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、脳波信号からユーザの感情を推定し、その感情に合わせた音楽を再生することで
、ユーザの感情をコントロールして自分で楽しい音楽を聴くようにすることができる技術
が知られている（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
Ehrlich SK, Agres KR, Guan C, Cheng G (2019), "A closed-loop, music-based brain-computer interface for emotion mediation", [online], March 18, 2019, PLOS ONE, [令和５年６月３０日検索]，インターネット＜URL:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213516＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
どの音楽にどのような感情の調整効果があるのかは個人に依存するものであるため、従
来技術では、ユーザ個人に合わせて適切な音楽を再生し、そのユーザの所定感情を調整す
ることができなった。
【０００５】
そこで、開示技術の一態様は、ユーザの所定感情を惹起するコンテンツを高精度に抽出
することが可能な情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムを提供することを目的と
する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示技術の一態様に係る情報処理方法は、情報処理装置に含まれるプロセッサが、所定
ユーザに装着された脳波測定デバイスから、所定コンテンツにより刺激される所定ユーザ
の脳波信号を順に取得することと、コンテンツにより刺激される所定ユーザの脳波信号を
入力して刺激中のコンテンツにより所定ユーザの所定感情を惹起させる惹起度を予測する
脳波モデルに、順に取得される脳波信号を入力して、所定コンテンツによる所定感情の惹
起度を予測することと、所定コンテンツの特徴量と、脳波モデルにより予測される惹起度
との対応関係を再学習データとして、コンテンツの特徴量を入力して惹起度を予測するコ
ンテンツモデルを更新することと、コンテンツリストの中から、コンテンツモデルにより
予測される惹起度に基づいて、所定ユーザの所定感情を惹起する所定コンテンツを抽出す
ることと、を実行する。
【０００７】
開示技術の一態様に係るプロセッサを含む情報処理装置は、プロセッサが、所定ユーザ
に装着された脳波測定デバイスから、所定コンテンツにより刺激される所定ユーザの脳波
信号を順に取得することと、コンテンツにより刺激される所定ユーザの脳波信号を入力し
て刺激中のコンテンツにより所定ユーザの所定感情を惹起させる惹起度を予測する脳波モ
デルに、順に取得される脳波信号を入力して、所定コンテンツによる所定感情の惹起度を
予測することと、所定コンテンツの特徴量と、脳波モデルにより予測される惹起度との対
応関係を再学習データとして、コンテンツの特徴量を入力して惹起度を予測するコンテン
ツモデルを更新することと、コンテンツリストの中から、コンテンツモデルにより予測さ
れる惹起度に基づいて、所定ユーザの所定感情を惹起する所定コンテンツを抽出すること
と、を実行する。
【０００８】
開示技術の一態様に係るプログラムは、情報処理装置に含まれるプロセッサに、所定ユ
ーザに装着された脳波測定デバイスから、所定コンテンツにより刺激される所定ユーザの
脳波信号を順に取得することと、コンテンツにより刺激される所定ユーザの脳波信号を入
力して刺激中のコンテンツにより所定ユーザの所定感情を惹起させる惹起度を予測する脳
波モデルに、順に取得される脳波信号を入力して、所定コンテンツによる所定感情の惹起
度を予測することと、所定コンテンツの特徴量と、脳波モデルにより予測される惹起度と
の対応関係を再学習データとして、コンテンツの特徴量を入力して惹起度を予測するコン
テンツモデルを更新することと、コンテンツリストの中から、コンテンツモデルにより予
測される惹起度に基づいて、所定ユーザの所定感情を惹起する所定コンテンツを抽出する
ことと、を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザの所定感情を惹起するコンテンツを高精度に抽出することが可
能な情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施形態に係る情報処理システム１の概要例を示す図である。
実施形態に係るイヤホンセット１０の一例を示す図である。
実施形態に係るイヤホン１００Ｒの断面の概略の一例を示す図である。
実施形態に係る情報処理装置３０の一例を示すブロック図である。
コンテンツモデルの概略を示す図である。
脳波モデルの概略を示す図である。
実施形態に係る情報処理装置５０の一例を示すブロック図である。
情報処理システム１における処理の例を示すフローチャートである。
情報処理システム１における処理の例を示すフローチャートである。
情報処理システム１における処理の例を示すフローチャートである。
情報処理システム１における処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許