お知らせ ◆映像情報メディア学会における研究会等の開催について (新型コロナウイルス関連)
映像情報メディア学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-08 13:30
メタ情報と特徴量の関係把握のための楽曲群の可視化
渡辺みどり黒子なるみお茶大)・大矢隼士レコチョク)・伊藤貴之お茶大
抄録 (和) 音楽の自動分類や推薦に関する研究やサービスが近年活発化している.音楽の分類や推薦には,どのようなメタ情報や特徴量がその精度に強く寄与するか,どのようにその有用性を定義するのか,といった点が不明瞭なことが多く,その解明は重要な課題である.そこで我々は,音楽分類タスクに効果的なメタ情報・音響特徴量・機械学習手法・可視化手法を検討すること,音響特徴量とメタ情報の新たな関係を発見することを目標として,メタ情報を付与した楽曲群の可視化に取り組んでいる.具体的には,音楽解析ツールや機械学習を用いて楽曲群の音響特徴量を算出し,音響特徴量とメタ情報の分布を可視化することでその結果を議論する.本報告では,年代や作曲家のメタ情報,テンポや音量平均などの音響特徴量,機械学習による音響特徴量を用いた実験結果を紹介する. 
(英) When performing automatic classification and recommendation for music, there exists a problem that it is not clear which metadata and features of songs should be selected, and it is difficult how to discuss the usefulness of each element.Therefore, we tackle the visualization for songs and its metadata to examine the effective factors (metadata, acoustic features, machine learning methods and visualization methods) for music classification tasks and to discover new relationships between acoustic features and metadata.In this study, we discuss the result of the visualization about acoustic features and metadata distributions calculated from any group of songs using music signal processing tools and machine learning methods.And then, we show some experimental results using metadata like release date and composer name and acoustic features calculated from tempo, average value of the sound volume, and machine learning methods.
キーワード (和) 音楽情報処理 / 可視化 / 音楽分類 / / / / /  
(英) Music Information Processing,Visualization,Music Classification / Visualization / Music Classification / / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 45, no. 8, AIT2021-95, pp. 223-226, 2021年3月.
資料番号  
発行日 2021-03-01 (AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
PDFダウンロード

研究会情報
研究会 AIT IIEEJ AS CG-ARTS  
開催期間 2021-03-08 - 2021-03-08 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 映像表現・芸術科学フォーラム2021(Expressive Japan 2021) 
テーマ(英) Expressive Japan 2021 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AS 
会議コード 2021-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) メタ情報と特徴量の関係把握のための楽曲群の可視化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Visualization of song collections for understanding of the relationship between metadata and features 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音楽情報処理 / Music Information Processing,Visualization,Music Classification  
キーワード(2)(和/英) 可視化 / Visualization  
キーワード(3)(和/英) 音楽分類 / Music Classification  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 みどり / Midori Watanabe / ワタナベ ミドリ
第1著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 黒子 なるみ / Narumi Kuroko / クロコ ナルミ
第2著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大矢 隼士 / Hayato Ohya / オオヤ ハヤト
第3著者 所属(和/英) 株式会社レコチョク (略称: レコチョク)
RecoChoku Co., Ltd. (略称: RecoChoku Co., Ltd.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 貴之 / Takayuki Itoh / イトウ タカユキ
第4著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2021-03-08 13:30:00 
発表時間 75 
申込先研究会 AS 
資料番号 ITE-AIT2021-95 
巻番号(vol) ITE-45 
号番号(no) no.8 
ページ範囲 pp.223-226 
ページ数 ITE-4 
発行日 ITE-AIT-2021-03-01 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[映像情報メディア学会ホームページ]


ITE / 映像情報メディア学会