When retrieving music with folksonomy tags, internal use of numeric tags (AV tags: tags consisting of Arousal and Valence values ) instead of word tags can partially solve the problem posed by synonyms. However, the two predecessor tasks should be done correctly; the first task is to map word tags to their numeric tags; the second is to get numeric tags of the music pieces to be retrieved. The first task is verified through our prior study and thus, in this paper, its significance is seen for the second task. To this end, we propose the music mapping table defining the relation between AV values and music and ANOVA tests are performed for analysis. The result shows that the arousal values and valence values of music have different distributions for 12 mood tags with or without synonymy and that their type I error values are P<0.001. Consequently, it is checked that the distribution of AV values is different according to music mood.
The purpose of this study was to develop and validate an imagery-focused music listening program for improving emotion regulation among infertile women. For the program development in this study, the literature on emotional issues and coping strategy of infertile women was analyzed to establish theoretical foundation; and the literature on Supportive Music and Imagery (SMI) was analyzed to identify intervention components. Based on the established theoretical framework, the program was developed and finalized after evaluation of validity by four SMI professionals. The developed program was found to systematically target changes in emotions in the step-wise process of discovery, reinforcement, and affirmation of positive emotional resources. The list of music for future use was also identified and presented after systematic analysis of musical features in relation to valence and arousal of emotions. The imagery-focused music listening program was an initial approach to infertile women with SMI, which indicates the possibility of extended application for broadened clinical population.
The purpose of this study is to develop Music Recall Technique for affect modification using programmed series of classical music, and further to apply the technique as therapeutic intervention for clients with anorexia nervosa. Music Recall Technique is composed of two sub-technique: first one is 'Music Recall(MR)' which is the way to reproduce of existing music on one's head and mind after listening to the music, and second intervention is 'Creative Music Recall(CMR)' which is the way to modify the exposed musical pieces or newly learned musical pieces. A client with anorexia nervosa with severe anxiety, anger and depression participated in this case study. The MRT is implemented in different stages pertaining to client's level of utilizing the music recall skill for the period of 10 sessions. Situations eliciting negative emotions were identified and music recalling was reinforced for the pertaining situation in order for the negative emotion to be coped and reduced by the end of session time. The client participated for 10 sessions, and was asked to fill out self-report on the affect change using MRT. Visual Analogue Scale was used for pre and post test for each session to measure the self perceived level of negative affect. State-trait anxiety inventory was also used to measure the anxiety level following the implementation of MRT. As results, negative emotions, such as anxiety, anger and depression were modified during stimulative-sedative music recall process. These negative emotions were decreased mostly during stimulative MR, especially, in the beginning process. Each negative affect on negative situation measured by VAS during each and entire session have been decreased. Negative emotion measured by state-trait anxiety inventory, state-trait anger expression inventory, and hopelessness-depression inventory were decreased as well. The results suggest that stimulative music using contemporary classic music was effective in reduction and modification of negative affect such as anxiety, anger and depression. It shows that Music Recall Technique can be a meaningful intervention for affect modification, and further it can be utilized as self-help in the outside of music therapy setting.
The purpose of this article is to discuss that ajaeng sanjo music playing (ASMP) can change a person's life. Ajaeng is often called a Korean cello and is the largest and lowest-pitched instrument in the string instrument family in Korean music. From far away it has a deep, low sound. Its low sound adds to its comfort and peace. Listening to a low tone music can help you calm down and heart-easing. As soon as he listened ajaeng sanjo music he felt that low sound is mildly under his patronage. He felt much more interesting energy and vitality about our minds and bodies are in ajaeng sanjo music. He could immerse himself in playing ajaeng sanjo music (ASMP) for several years. The Korean music, tune is one of expression, meaning it is inseparable from the feeling. Many studies show that low tone music not only activates brain power, but soothes minds. Music always stood by him during difficult times. In a word, ASMP leads him to change of life and music is the language of emotion to him.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2008.10a
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pp.54-57
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2008
This study is aimed to inspect how the different sensitivities in Behavioral activation system (BAS) and Behavioral inhibition system (BIS) modulate on the properties of physiological responses stimulated by positive or negative affective sound. We measured the electroencephalogram (EEG) of 32 students, consisted of four groups depending on the BAS and BIS sensitivities, during listening to meditation music or noise. The EEG was recorded at Fp1 and Fp2 sites. After listening to music or noise, subjects reported the affect induced by the sound. For EEG, the power in the alpha band at Fp2, especially in the alpha-2 band (9.0-11.0 Hz) increased during the subjects listening to music, while the power at Fp1 increased during noise. During listening to meditation music, there is a tendency that the left-sided activation in prefrontal cortex (PFC) is positively correlated with the difference of BAS(Z)-BIS(Z). During listening to noise, there is a tendency that the right-sided activation in PFC is dominant in case any of the sensitivity of BAS or BIS is high. From these results we suggest that the physiological responses of different individuals in BAS and BIS react differently under the same emotionally provocative challenge.
This paper proposes a rapid detection algorithm of a salient region for music video browsing system, which can be applied to mobile device and digital video recorder (DVR). The input music video is decomposed into the music and video tracks. For the music track, the music highlight including musical chorus is detected based on structure analysis using energy-based peak position detection. Using the emotional models generated by SVM-AdaBoost learning algorithm, the music signal of the music videos is classified into one of the predefined emotional classes of the music automatically. For the video track, the face scene including the singer or actor/actress is detected based on a boosted cascade of simple features. Finally, the salient region is generated based on the alignment of boundaries of the music highlight and the visual face scene. First, the users select their favorite music videos from various music videos in the mobile devices or DVR with the information of a music video's emotion and thereafter they can browse the salient region with a length of 30-seconds using the proposed algorithm quickly. A mean opinion score (MOS) test with a database of 200 music videos is conducted to compare the detected salient region with the predefined manual part. The MOS test results show that the detected salient region using the proposed method performed much better than the predefined manual part without audiovisual processing.
This study was intended to observe strategic fashion-presentation in Music stars according to the change of the star system in the Korean popular musics. The Korean Music stars since 1990s have been made, fabricated and have excessively depended on the demand of the teenagers. Therefore their distinctive fashion-presentation is considered as more important element than those of the past. Consequently. the characteristics of the fashion-presentation in the Korean Music star these days are as follows : First. Music stars shows fashion-presentation that has a consistent fashion theme. That is one of the key success factor to raise the recognition of star singer. Second. Music star produces fashion images which reflects identity and of subculture. Those appearance have won wild popularity of the Peeps 1990's new generation. Third. although there is no change music genre and emotion. through merely renovation of their fashion image, Music star got diversity and originality of the characteristics of contemporary cultural goods. Fourth. In case of famous dance groups, in the past they maintained a singular atmosphere as a group, but in 1990'Music star group each members of the group have individually fashion-presentation. So, they can get more fans. Fifth, Music singers borrow or duplicate fashion-presentation from each others. Such as similar fashion-presentation guarantees support of the same fans.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.10
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pp.69-76
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2015
User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.3
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pp.337-342
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2010
The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users are tend to build play-list for manage songs. However the manual selection of songs for creating play-list is bothersome task. This paper proposes an auto play-list recommendation system considering user's context of use and preference. This system has two separate systems: mood and emotion classification system and music recommendation system. Users need to choose just one seed song for reflection their context of use and preference. The system recommends songs before the current song ends in order to fill up user play-list. User also can remove unsatisfied songs from recommended song list to adapt user preferences of the system for the next recommendation precess. The generated play-lists show well defined mood and emotion of music and provide songs that user preferences are reflected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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