音楽や音楽的サウンドの最適付加による自動運転中の車室内音環境の快適化に関する研究

通过优化添加音乐和音乐声音使自动驾驶时车内声音环境舒适的研究

基本信息

批准号：
19K12089
负责人：
星野博之
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Aichi Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、自動運転中の車室内環境において、人の状態を適切かつ快適に保つための、「音楽」や「自然環境音から生成した音楽的サウンド」の設定基準とそれらの音の最適呈示手法を明らかにすることである。今年度成果は以下のとおりである。(1)車室内音環境を模擬した防音室内にて、音楽を呈示しながら視覚刺激に反応する作業課題実験を行って覚醒効果を調査した。音楽呈示の実験では音楽の音色（音の甲高さ）の違いによる反応時間の違いと、主観的印象の違いによる反応時間の違いを調査した。結果として音楽のシャープネス値を高くすると覚醒維持効果を高められる可能性が示唆された。また、同一環境において、快適と感じられる複数の自然環境音を組み合わせてその快適さ等の音色評価を行った。結果として、鳥の鳴き声を含んだ自然環境音は車室内音の影響で静音環境に比べて快適さが低下する場合があることが示された。一方で、音のレベルが同じでもラウドネスが大きい自然環境音は静音環境に比べて快適さが向上する場合があることが示された。(2)これまでに開発した深層学習と非負値行列因子分解を用いて自然環境音から快適音を創生する手法について、学習モデルの違いによる生成音の特徴について検討し、新たな快適音の提案を行った。結果として「コオロギ」「ウグイス」からの生成音が快適な音として選択され、特にウグイスからの生成音は鳴き声の快適さの高い部分が適切に抽出されており、本手法の有効性が確認できた。さらに、モデルが学習した快適さ周波数特性を明らかにする手法を考案した。(3)完全自動運転中の車室内環境を模擬した防音室内にて、音楽を呈示しながら計算課題やタイピング課題を行う実験を実施し、走行映像や楽曲の違いの影響を調べた。結果として走行映像の違いによる影響は見られなかったが、楽曲の違いで計算課題の成績が変わる場合があることがわかった。

这项研究的目的是阐明“音乐”和“自然环境声音产生的音乐声音”的设置标准，以及呈现这些声音的最佳方法，以确保在自主驾驶环境中人们在室内环境中。今年的结果如下：（1）我们进行了一项工作任务实验，其中在隔音室中呈现音乐，以模拟车辆内部的声音环境，并响应了视觉刺激以研究觉醒效果。在音乐演示的实验中，我们研究了由于音乐音调（脚步的高度）的差异而导致的反应时间差异以及由于主观印象的差异而导致的反应时间差异。结果，建议提高音乐的清晰度价值可能会增加保持觉醒的影响。此外，在相同环境中感到舒适的多个自然环境的组合结合在一起，以评估相同的舒适度的音调。结果，表明由于内部声音的影响，自然环境（包括鸟类的chi鼠）可能比安静的环境不舒服。另一方面，已经表明，与安静的环境相比，自然环境的声音可能会提高舒适度，即使声音级别相同。（2）由于学习模型的差异，我们已经检查了生成的声音的特征，并提出了新的舒适声音，包括使用深度学习和非阴性矩阵分解来从自然环境中创建舒适的声音的方法，直到现在现在已经开发出来。结果，选择了“板球”和“战”发出的声音作为舒适的声音，尤其是从该区域中正确提取的声音，并以高水平的舒适度从该区域提取，证实了这种方法的有效性。此外，设计了一种方法来阐明该模型所学的舒适频率特征。（3）进行了一项实验，以执行计算和打字任务，同时在隔音室中展示音乐，该音乐在全自动驾驶过程中模拟内部环境，并研究驾驶镜头和音乐差异的影响。结果，对驾驶录像的差异没有影响，但是发现音乐的差异可能会改变计算任务的性能。