A Framework for Profiling based on Music and Physiological State

The IoT (Internet of Things) is an emergent technological area with distinct chal-lenges, which has been addressed by the world research community. This disser-tation proposes the use of a knowledge-based framework capable of supporting the representation and handling of devices along with some autonomous inter-action with the human being, for creating added value and opportunities in IoT. With usability in mind, the objective lays in an attempt to characterize users’ physiological status mainly through music in a profiling approach. The idea is to produce a solution able to customize the environment by musical suggestions to the actual scenarios or mood that the users lie in. Such system can be trained to understand different physiological data to then infer musical suggestions to the users. One of the adopted methods in this work explores that thought, on whether the usage of a person’s physiological state can wield adequate sensorial stimulation to be usefully used thereafter. Another question considered in this work is whether it is possible to use such collected data to build user’s musical playlists and profile that tries to use the user’s physiological state to predict his or her emotional state with the objective to reach a well-being situation

Context-aware Music Recommendation in the Car

Das Hören von Musik ist in unserer Gesellschaft zur wichtigsten Begleitaktivität geworden. Besonders das mobile und ubiquitäre Hören von Musik wurde in den letzten Jahren durch digitale Musikangebote sowie durch mobile Endgeräte wie MP3-Player oder Smartphones erweitert und vereinfacht. Die eigenen Musikbibliotheken werden zudem immer größer und stellen den Nutzer zunehmend vor Herausforderungen: Die Auswahl eines für die aktuelle Hörsituation passenden Musiktitels erweist sich als äußerst zeitaufwändig und erfordert zudem Interaktion mit dem System. Speziell beim Autofahren – einer der wichtigsten Hörsituationen von Musik – ist der Fahrer primär mit dem Führen des Fahrzeugs beschäftigt, dementsprechend können Musikempfehlungssysteme hier bei der Musikauswahl unterstützen. Die Berücksichtigung von Kontextparametern wie z.B. Umfeld, Straßenkategorie und Fahrtbelastung bei der Empfehlung kann dazu genutzt werden, besser auf Situationsänderungen zu reagieren. Diese speziellen Empfehlungssysteme werden als kontextorientierte Musikempfehlungssysteme bezeichnet. Ziel dieser Arbeit ist es, den Kontext im Fahrzeug in Bezug auf die Musikeinspielung von Kunden- und Kontextseite näher zu betrachten. Hierdurch sollen Ansätze identifiziert werden, wie die Musik im Fahrzeug an die situationsspezifischen Musikwünsche des Nutzers angepasst werden kann. Weiterhin wird der Fahrer in komplexen Fahrsituationen weniger gefordert. Dazu wird zunächst aufgezeigt, welche Möglichkeiten kontextorientierte Musikempfehlung bietet, wie sich die spezielle Situation des Autofahrens in Bezug auf das Hören von Musik darstellt und welche Ansätze bisherige Systeme bieten. Anschließend werden eigene Nutzerstudien zur kontextorientierten Musikeinspielung im Fahrzeug vorgestellt. Die Erkenntnisse aus Theorie, Praxis und eigenen Studien werden zusammengeführt und iterativ in einen Prototypen, der die Musik kontextorientiert einspielt, implementiert und evaluiert. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich durch die kontextorientierte Musikempfehlung im Fahrzeug in den drei Bereichen Fahrsicherheit, Fahrkomfort und Fahrtwahrnehmung Vorteile gegenüber der klassischen Musikeinspielung für den Autofahrer ergeben.Listening to music has become the most important accompanying activity in our society. Especially mobile and ubiquitous listening to music has been enhanced and simplified in recent years by digital music and mobile devices, such as MP3-players or smartphones. Additionally, the music libraries of the users are getting bigger, leading to new challenges the users have to face. For example, the selection of an appropriate song for the current listening situation proves to be extremely time-consuming and also requires an interaction with the system. Especially while driving, which is one of the most important listening situations, the driver is primarily engaged with driving. A music recommender system may assist in the process of music selection. The consideration of context parameters such as environment, type of road and driving load can be used in the recommendation process to better respond to situational changes. These particular recommender systems are referred to as context-aware music recommender systems. The aim of this work is to examine the music listening situation in the car from two perspectives: the customer and the context side. This is intended to identify possibilities how music playback in the car can be adapted to user situation-specific music requests. Further, the driver may benefit from less cognitive load in complex driving situations. For this purpose, it is shown which possibilities are offered by context-aware music recommendation, how the specific situation of driving affects the music listening behavior and which approaches are used by existing systems. Subsequently, conducted user studies for context-aware music playback in the car will be presented. Insights from theory, practice and conducted user studies are brought together and iteratively implemented into a context-aware music recommender prototype, which is then evaluated. Results suggest that context-aware music recommendation in the vehicle has particular advantages over classical music services when it comes to road safety, driving comfort and driving performance