(3.236.222.124) 您好!臺灣時間:2021/05/13 01:33
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

: 
twitterline
研究生:陳宣如
研究生(外文):Chen,Syuan-Ru
論文名稱:應用感性工學於遊戲音效與玩家情感之研究
論文名稱(外文):A Study on Kansei Engineering of Game Sound Effect and Player’s Affective
指導教授:林佩儒林佩儒引用關係
指導教授(外文):Lin,Pei-Ju
學位類別:碩士
校院名稱:南台科技大學
系所名稱:多媒體與電腦娛樂科學系
學門:電算機學門
學類:軟體發展學類
論文種類:學術論文
論文出版年:102
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:遊戲音效聲音元素感性工學因素分析支援向量機
外文關鍵詞:Game SoundSound ElementsKansei EngineeringFactor AnalysisSupport Vector Machines
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:447
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:44
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
  近年來數位遊戲產業產值迅速的成長,從早期的紅白機時代直到現在的次世代遊戲,不僅遊戲平台越來越多,玩家對於遊戲的畫面、聲光效果也越來越講究。為了掌握市場以及玩家的第一印象,大部份的遊戲業者幾乎都是把重心著重於「企劃」、「美術」及「程式」三大要點中。除了音樂類型遊戲,鮮少有業者把重心放在「音樂音效」上。因此本研究選擇音效為主題,探討以遊戲音效與玩家之間的情感反應關係與關連性,其主要研究目的可歸納為以下三點: (1)遊戲音效之情感分類標籤;(2)遊戲音效之情感反應分類;(3)遊戲音效設計之參考。
  本研究以感性工學為出發點,初步探討先找出代表性遊戲類型,而後針對遊戲類型進行音效樣本收集與音效感性辭彙篩選,最後透過因素分析篩選分類標籤及使用支援向量機建立情感分類模型。研究結果顯示,情感反應尺度結果歸類出三組分類標籤,分別是「情緒感受性」、「提示性」及「變化性」,並針對這三組分類標籤分別進行音訊分析,可以看出各分類標籤與音量、音色及音調這三項聲音特徵之間的關係。最後透過支援向量機所獲得的最佳之訓練模型平均準確率為94.4%,證明了研究結果的可行性。而若設計人員針對上述指標加以琢磨,更可使音效達到所需求及符合的遊戲情緒。
  Digital game industry in recent years, the rapid growth of output, from the early family computer until now the next generation of games, not only gaming platform, more and more players for the game screen, shot in more and more stress. In order to grasp the market as well as the player's first impression, most of the games industry are almost always focused on the center of gravity "planning", "art" and "programs" in three points. In addition to music type of game, there are few operators to focus on the "musical sound" on. Therefore, this study selected sound theme game sound and explore the emotional response relationship between players and connected, and its main purpose can be summarized as the following three points: (1)the affective gaming audio category labels; (2)game sound the emotional response categories; (3)game sound design reference.
  In this study, Kansei Engineering as a starting point, the first preliminary study to identify representative game type, and then type audio for gaming and sound emotional vocabulary sample collection filter, and finally sorting through factor analysis and the use of labels to establish an emotional support vector machine classification model . The results show that emotional reactions classify the results of three sets of scales classification labels are "emotional sensitivity", "suggestive" and "variability" and category labels for these three groups, respectively, for audio analysis, we can see that each segment label and volume, timbre and tone that characterized the relationship between the three voices. Eventually, by the support vector machine have obtained the best training model average accuracy rate was 94.4%, indicating that the results of the feasibility study. And if the designer for these indicators to be refined, but will also make sound reaches the emotional needs and matching games.
摘要 ...............................................................................................................................i
Abstract ........................................................................................................................ ii
致謝 ............................................................................................................................ iii
目次 ............................................................................................................................. iv
表目錄 ...................................................................................................................... viii
圖目錄 ......................................................................................................................... ix
第一章 緒論 ................................................................................................................ 1
1.1 研究背景與動機 ........................................................................................... 1
1.2 研究目的 ....................................................................................................... 4
1.3 論文架構 ....................................................................................................... 6
1.4 研究限制 ....................................................................................................... 8
第二章 文獻探討 ........................................................................................................ 9
2.1 聲音元素 ....................................................................................................... 9
2.1.1 聲音的組成 ........................................................................................ 9
2.1.1.1 聲音的物理特性 .................................................................... 10
2.1.1.2 聲音的樂音特性 .................................................................... 11
2.1.2 遊戲音效 .......................................................................................... 12
2.1.2.1 早期遊戲音效 ........................................................................ 13
2.1.2.2 近代遊戲音效發展 ................................................................ 15
2.2 數位遊戲 ..................................................................................................... 16
2.3 感性工學 ..................................................................................................... 19
2.3.1 感性工學的發展 .............................................................................. 19
2.3.2 感性工學的定義 .............................................................................. 20
2.4 語意差異分析法與因素分析 ..................................................................... 22
2.4.1 語意差異分析法 .............................................................................. 22
2.4.2 KJ法 ................................................................................................... 25
2.4.3 因素分析 .......................................................................................... 25
2.5 支援向量機 ................................................................................................. 26
2.6 應用感性工學於音效之相關研究 ............................................................... 28
2.7 小結 ............................................................................................................. 29
第三章 研究方法 ...................................................................................................... 30
3.1 研究流程與設備 ......................................................................................... 30
3.1.1 研究流程 .......................................................................................... 30
3.1.2 研究工具 .......................................................................................... 31
3.1.3 研究對象 .......................................................................................... 32
3.2 前測實驗設計 ............................................................................................. 33
3.2.1 第一階段:挑選代表性樣本........................................................... 33
3.2.2 第二階段:初步情感尺度篩選 ....................................................... 33
3.2.3 第三階段:整合情感尺度評分問卷後進行因素分析 ................... 33
3.3 正式實驗設計 ............................................................................................. 34
3.3.1 重新蒐集音效樣本 .......................................................................... 34
3.3.2 樣本篩選與修正 .............................................................................. 34
3.3.3 音效訊號分析 .................................................................................. 34
3.3.4 數據編碼 .......................................................................................... 35
3.3.5 建立多類別支援向量機模型........................................................... 35
第四章 實驗結果與分析 .......................................................................................... 37
4.1 問卷結果 ..................................................................................................... 37
4.1.1 第一階段-挑選代表性樣本 ............................................................. 37
4.1.2 第二階段-初步情感尺度篩選 ......................................................... 39
4.1.3第三階段-整合情感尺度評分問卷 .................................................. 40
4.1.4 因素分析結果與因素命名............................................................... 41
4.1.4.1 因素分析結果 ........................................................................ 41
4.1.4.2 因素命名 ................................................................................ 42
4.2 正式實驗結果 ............................................................................................. 43
4.2.1 音效訊號分析 .................................................................................. 43
4.2.1.1 音量分析 ................................................................................ 43
4.2.1.2 音色分析 ................................................................................ 44
4.2.1.3 音調分析 ................................................................................ 45
4.2.2 多類別支援向量機模型................................................................... 47
第五章 結論與建議 .................................................................................................. 49
5.1研究結論 ...................................................................................................... 49
5.1.1 情感反應尺度之結果與討論........................................................... 49
5.1.2 情感反應分類模型之結果與討論 ................................................... 51
5.1.3 遊戲音效設計之參考 ...................................................................... 51
5.2 研究建議 ..................................................................................................... 53
參考文獻 .................................................................................................................... 54
附錄 ............................................................................................................................ 59
A. 問卷實驗蒐集音效樣本列表 ........................................................................ 59
B. 初步情感尺度篩選搜集之形容詞 ................................................................. 62
C. 正式實驗蒐集音效樣本列表 ........................................................................ 62
C.1 情緒感受性 .......................................................................................... 62
C.2 提示性 ................................................................................................. 63
C.3 變化性 ................................................................................................. 65
中文
1. Andrew Rollings、Dave Morris、史萊姆工作室譯,大師談遊戲架構與設計理論,上奇科技股份有限公司,2004.6。
2. Anthony Storr著、張嚶嚶譯,音樂與心理,知英文化,1999。
3. Jeannie Novak著、蔡永琪譯,遊戲開發概論,學貫行銷股份有限公司,2007。
4. K. T. Strongman 著、游恆山譯,情緒心理學,五南圖書出版有限公司,1993。
5. Robert W. Bailey, Ph. D.著、林修如譯,應用人因工程學,桂冠圖書有限公司,1995。
6. Tom Meigs、史萊姆工作室譯,大師談遊戲製作,上奇科技股份有限公司,2004.2。
7. 朱信泰,情緒性人工聲音與電子圖像的認知模式與聯覺特徵,國立雲林科技大學工業設計系碩士論文,2002。
8. 李依欣,數位聲音技術在音樂製作之應用研究,國立臺北教育大學音樂教育學系碩士論文,2006。
9. 沈士涼,KJ 法應用實務,超越企管顧問股份有限公司,1987。
10. 杜翰迪,台灣的線上遊戲電視廣告之感性設計研究, 多媒體與電腦娛樂科學研究所碩士論文,2011。
11. 林俊男,人工聲音訊號意象感知評價,國立雲林科技大學工業設計研究所碩士論文,2001。
12. 林育材,整合支援向量機與感性工學應用於產品造型設計專家系統之開發,嶺東科技大學資訊科技應用研究所碩士論文,2008。
13. 胡昭民,遊戲設計概論,博碩文化股份有限公司,2007.9。
14. 徐道昌、吳香梅、鍾玉梅,語言治療學,大學圖書出版社,1992。
15. 郭美女,聲音與音樂教育,五南圖書,2000。
16. 陳佳評、林克峰,PC多媒體遊戲展示製作剖析與實務,旗標出版社,1995。
17. 陳國祥、管倖生,鄧怡莘、張育銘,感性工學-將感性予以理性化的手法,工業設計,第二十九卷,第一期,2001。
18. 陳祈年,研究動機、可玩性與社交性對於多人線上角色扮演遊戲玩家沉浸經驗之影響,國立交通大學傳播研究所碩士論文,2005。
19. 陳信源、葉鎮源、林昕潔、黃明居、柯皓仁與楊維邦,結合支援向量機與詮釋資料之圖書自動分類方法,資訊科技國際期刊International Journal of Advanced Information Technologies(IJAIT),2009。
20. 莊雅量,應用音樂性聲音訊號傳遞訊息屬性的可能性研究-以行動電話之聽聲辨人為例,國立交通大學應用藝術研究所碩士論文,2001。
21. 黃俊英,多變量分析,華泰書局,台北,1999。
22. 葉思義、宋昀璐,數位遊戲設計知識全領域,碁峰資訊股份有限公司,2004。
23. 經濟部工業局,台灣數位內容產業年鑑,2010。
24. 鄒安晉,遊戲企劃謀略與實務,文魁資訊股份有限公司,2003。
25. 楊靜、蘇志豪、陳淑芬,圖書館入口刷卡操作行為觀察之研究,設計學報(Journal of Design),2009。
26. 廖宜賢,手機提示音之功能合適度及感性知覺之研究,國立成功大學工業設計學系研究所碩士論文,2008。
27. 鄧怡莘、張華憫,應用感性工學於產品聲音設計之研究,工業設計,第32期第2卷,2004。
28. 蔡萬隆、王光賢、涂聰賢,聲學原理與噪音量測控制(初版),全華科技圖書股份有限公司,2005。
29. 簡澤民,人體工程學,徐氏基金會出版,1993。
外文
1. 長町三生,感性工学―感性をデザインに活かすテクノロジー,海文堂,1997。
2. Alan Merriam, Anthropology of Music, Northwestern Univ Pr, 1964.
3. Alessi,S. M.& Trollip,S. R. ”Computer-based instruction: methods and
development”, Englewood Cliffs,NJ: Prentice-Hall. 1985.
4. Collins, K., In the loop creativity and constraint in 8-bit video game audio, Twentieth-century Music, 4, 209-227, 2008.
5. Coxhead, P. and Bynner, J. M. Factor analysis of semantic differential data, Quality & Quantity, 1981.
6. Csikszentmihalyi, M. Beyond boredom and anxiety. San Francisco: Jossey-Bass. 1975.
7. Csikszentmihalyi, M. & LeFevre, J. Optimal experience in work and leisure. 1989.
8. Csikszentmihalyi, M.. Flow: The psychology of optimal experience. NY: Harper& Row. 1990.
9. Emily Brown and Paul Cairns. A grounded investigation of game Immersion,2004.
10. Ghani, A. J., & Deshpande, P. S. Task characteristics and the experience of optimal flow in human-computer interaction.1994.
11. Guyon, I., Weston, J. Barnhill, S. & Bapnik, V. Gene selection for cancer classification using support vector machines, Machine Learning, 46(1–3), 389–422, 2002.
12. Hoffman, D. & Novak, P. T. A new marketing paradigm for electronic
commerce. 1997.
13. Hsu, S. H. Chuang, M. C. and Chang, C. C. A semantic differential study of designers' and users' product form perception, International Journal of Industrial Ergonomics, 2000.
14. Hsiao, K. A. and Chen, L. L. Fundamental dimensions of affective responses to product shapes, International Journal of Industrial Ergonomics, 2006.
15. Joachims, T. “Text categorization with Support Vector Machines: Learning with many relevant features, ” In Proceedings of ECML-98, pp.137-142, 1998.
16. LeCun, Y. Denker, J. Solla, S. Howard, R. & Jackel, L. D. Optimal brain damages, In D. S. Touretzky (Ed.), Advances in neural information processing systems, Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 2, 598–605, 1990.
17. Nagamachi,M. Kansei Engineering: a new ergonomic consumer-oriented technology for product development. International Journal of Industrial Ergonomics, 15 (1), 311-346, 1995.
18. Radocy, R. E. & Boyle, J. D. Psychological Foundations of Musical Behavior,Fourth Edition, Illinois:Charles C Thomas Publisher, LTD. 2003
19. Roy, R. & Goatman, M. & Khangura, K. User-centric design and Kansei Engineering. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2009.
20. Simon, H. A. The Sciences of the Artificial, MITPress, 2nd edition, 1985.
21. Vapnik, V. The Nature of Statistical Learning Theory, NY Springer, 1995.
22. Webster, J. Trevino, K. L., & Ryan, L.. The dimensionality and correlates of flow in human-computer interactions. 1993.

網路資料
1. 巴哈姆特,http://www.gamer.com.tw/
2. 科隆科技,http://www.skylarkdevice.com
3. 鈊象電子音樂小組網站。https://www.facebook.com/UltraWave.IGS
4. 經濟部工業局-數位內容產業推動服務網。http://www.dcipo.org.tw/content/M0101Activity.aspx
5. 魔獸世界─幕後專訪:音效設計剖析。http://tw.battle.net/wow/zh/blog/9902191/
連結至畢業學校之論文網頁點我開啟連結
註: 此連結為研究生畢業學校所提供,不一定有電子全文可供下載,若連結有誤,請點選上方之〝勘誤回報〞功能,我們會盡快修正,謝謝!
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔