Prototyp und Studie zur Beeinflussung der Gehgeschwindigkeit durch Änderung der Musikgeschwindigkeit

Hintergrund

Es existieren mehrere mobile Apps, die das Tempo der Musik, die man gerade hört, an das eigene Lauftempo anpassen (siehe Quellen). Im Wintersemester 2015/16 hat Apon Dunkl in seiner Bachelorarbeit einen Prototypen einer Musik-App entwickelt, bei der das Tempo der Musik an die Schrittgeschwindigkeit des Hörers angepasst werden kann. Erste Versuche deuten darauf hin, dass ein Musiktempo, das leicht über/unter der aktuellen Schrittgeschwindigkeit liegt, den Hörer dazu bringt, schneller bzw. langsamer zu gehen.

Zielsetzung der Arbeit

Ziel der Arbeit ist, eine Musik-App zu entwickeln, die automatisch ein Musik-Tempo leicht über/unter der aktuellen Schrittgeschwindigkeit wählt, und herauszufinden, unter welchen Bedingungen dies zu einer Beschleunigung oder Verlangsamung der Schrittgeschwindigkeit führt.

Die Forschungsfrage hierbei ist: „Wie stark beeinflusst der Rhythmus eines Musikstücks den Schrittrhythmus beim Gehen oder Laufen (bei verschiedenen Personen und in verschiedenen Kontexten)?“ Kann ich damit auch Benutzer zu einer bestimmten Gehgeschwindigkeit bringen (ich muss einen Bus noch erreichen → Musik mit schnellerem Rhythmus rein und dann garantiert mir die Software, dass ich schnell genug gehe um den Bus zu erwischen).

Konkrete Aufgaben

Weiterentwicklung des existierenden Musikplayers aus der Bachelorarbeit von Apon Dunkl bezüglich Features und UI.

Weiterentwicklung der Schritterkennung, Implementierung eines State-of-the-Art-Algorithmus.

* Implementierung eines Systems, das automatisch die Geschwindigkeit der Musik an die Schrittgeschwindigkeit anpasst (bzw. auch etwas schneller oder langsamer)

Entwurf und Durchführung einer Vorstudie, um den Prototypen zu testen und herauszufinden, wie groß der Unterschied zwischen Musik- und Schrittempo sein darf, damit der Hörer sein Schrittgeschwindigkeit anpasst.

Entwurf, Durchführung und Auswertung einer Studie (BA) oder mehrerer Studien (MA), um den Effekt zu quantifizieren.

Dokumentation

Erwartete Vorkenntnisse

Grundkenntnisse Android-Programmierung

Grundkenntnisse quantitative Benutzerstudien

Weiterführende Quellen

Ähnliche Applikationen:

Spotify Running

RockMyRun / myBeat

PaceDJ

Adidas Go

Musik-Datenbanken (Metadaten einzelner Lieder):

MusicBrainz

EchoNest (Anmeldung mit Spotify)

Android Entwicklungs Infos:

Audio-Geschwindigkeit unter Android 6.0 anpassen

Android-Doku Accelerometer

Geschwindigkeitsberechnung durch Accelerometer

Sonstiges:

DSP Guide | PDF-Buch: The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing

Pavlok - Beispiel für Verhaltenssteuerung

Algorithmus Pedometer

Wissenschaftliche Literatur:

Anna, Anita Sant, and Nicholas Wickströ. „Developing a motion language: Gait analysis from accelerometer sensor systems.“ Pervasive Computing Technologies for Healthcare, 2009. PervasiveHealth 2009. 3rd International Conference on. IEEE, 2009.

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Derawi, Mohammad O., et al. „Unobtrusive user-authentication on mobile phones using biometric gait recognition.“ Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIH-MSP), 2010 Sixth International Conference on. IEEE, 2010.

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Jonathon Neville, David Rowlands, Andrew Wixted, Daniel James: Determining over ground running speed using inertial sensors