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Vor allem ältere Menschen sind immer öfter von Demenz betroffen. Es hat sich gezeigt, dass demenzkranke Menschen positiv auf Musik reagieren, die Ihnen gefällt bzw. die sie früher gerne gehört haben. Für uns war das die Motivation, ein Musikempfehlungssystem zu entwickeln, welches basierend von biomedizinischen Daten „richtige“ bzw. „passende“ Lieder ermittelt. Es werden automatisiert Lieder gespielt, auf die emotional positiv reagiert wird. Das Projekt gliedert sich in drei Teile: (1) Beleuchtung der Verbindung zwischen emotionalen und physiologischen Reaktion. (2) Entwicklung einer Anwendung, mit der Musik gehört und bewertet werden kann. (3) Entwickelung eines Musikempfehlungssystems, bei dem die Empfehlung auf physiologische Daten basiert. In einem ersten Schritt haben wir im Rahmen einer Studie Testpersonen Musik vorgespielt und dabei ihre physiologischen Reaktionen mit einem Wearable gemessen. Auf dieser Datenbasis aufbauend haben wir wir Algorithmen entwickelt, die das physiologische Feedback automatisch kategorisierten in Lieder, die der Testperson gefallen oder nicht. In Folge haben wir ein Empfehlungssystem entwickelt, das Lieder auf Grund ihrer Ähnlichkeit in Bezug auf bestimmte Eigenschaften miteinander korreliert. Am Ende kombinierten wir alle drei Forschungs- und Entwicklungsprozesse und entwickelten eine mobile Anwendung, die automatisch passende Lieder empfiehlt und abspielt.