2011研究概要音楽から受ける印象を楽曲の電子データから直接推定する印象推定システムにおいて、個人の嗜好や感性の違いに対応するため、性別や音楽経験などからなるプロフィールを利用する新たな手法を開発した。この手法の特徴として、印象推定モデルを学習するための音楽を聴いたときの印象データを事前に収集する必要がなく、他者の印象推定モデルから、特定の利用者に合った(類似した)モデルをプロフィールの情報に基づいて自動選択することができる。音楽を聴いた際の印象データを短期間で効率的に収集するため、Webブラウザを利用した楽曲提示と印象データ収集システムを構築し、様々な年代を含む120名の大規模な印象評価データを収集した。