2010年度森基金 研究成果報告書

研究題目名:『楽曲構造および視聴履歴を基にした楽曲推薦手法の研究』
慶応義塾大学大学院 政策・メディア研究科 廣瀬隼也
学籍番号 : 81025336

研究概要

 本研究の主題は,日々増加している音楽コンテンツからユーザの趣向に即した音楽を抽出することを目標としている.作曲環境の低価格化,公開環境の整備と増加に伴い,音楽コンテンツが止まることなく増え続けている.それにおいて,それらの検索や推薦を可能にするためのコンテンツの内容に即したメタデータの重要性が叫ばれている.推薦システムを実現するための方法としてコンテンツベースフィルタリングがあるが,音楽においてはジャンルやアーティスト,演奏された場所などの情報を用いたり,波形そのものの類似度を測る手法があるが,音楽の構造そのものを用いる研究は多くはない.また波形そのものを用いる場合,単純に分類を行おうとすると環境音や楽器の個々の特徴,演奏者の特徴など変数が細かく,周波数やノートで分類しても次元数の多さなどから過学習が生じやすい.また西洋楽曲はメロディー・ハーモニー・リズムに分けられるが,それをまとめて扱っているために正しい変数の選定が難しい.そこで,ノート情報をコード情報へと一段抽象化し、ハーモニーのみから特徴抽出すればいいのではないか.

 本研究では,音楽におけるコードの遷移情報をネットワークにおけるノードやエッジとして捉えることで、音楽構造に基づいた類似度計量器を作成・評価を行う.

活動概要

プロジェクトにおける発表