Analyzing correspondence between sound objects and body motion

body moementと楽曲の関係の話 ismir209のジャーナル版？

Links between music and body motion can be studied through experiments called sound-tracing. One of the main challenges in such research is to develop robust analysis techniques that are able to deal with the multidimensional data that musical sound and body motion present. The article evaluates four different analysis methods applied to an experiment in which participants moved their hands following perceptual features of short sound objects. Motion capture data has been analyzed and correlated with a set of quantitative sound features using four different methods: (a) a pattern recognition classifier, (b) t-tests, (c) Spearman's ρ correlation, and (d) canonical correlation. This article shows how the analysis methods complement each other, and that applying several analysis techniques to the same data set can broaden the knowledge gained from the experiment.

音楽と体の動きとの関連は、サウンドトレーシングと呼ばれる実験を通して調べることができます。 そのような研究における主な課題の1つは、音楽の音と体の動きが示す多次元データを扱うことができるロバストな分析技術を開発することです。 この記事では、参加者が短い音の物体の知覚的な特徴に従って手を動かした実験に適用された4つの異なる分析方法を評価します。 モーションキャプチャデータは、４つの異なる方法、（ａ）パターン認識分類器、（ｂ）ｔ検定、（ｃ）スピアマンのρ相関、および（ｄ）正準相関を用いて分析され、一組の定量的音響特徴と相関されている。 この記事では、分析方法がどのように相互に補完するかを示し、同じデータセットに複数の分析手法を適用することで実験から得られる知識が広がることを示します。

@article{NymoenGJT13,

author = {K. Nymoen and

R. I. God{\o}y and

A. R. Jensenius and

J. T{\o}rresen},

title = "{Analyzing correspondence between sound objects and body motion}",

journal = {Journal of ACM Transactions on Applied Perception {TAP}},

volume = {10},

number = {2},

pages = {9:1--9:22},

year = {2013},

doi = {10.1145/2465780.2465783},

timestamp = {Tue, 06 Nov 2018 12:51:24 +0100},

}