| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-03-08 10:30
音楽からの高次特徴抽出に基づく映像生成
○小堀隆昌・大淵康成（東京工科大） |
| 抄録 |
（和） |
制作した音楽をインターネットに投稿する際、プロのミュージシャンは自身で映像を作ったり、映像を発注したりしているが、アマチュアの作曲家では金銭的な面などからそれらが容易ではないことが多い。本研究では、楽曲を解析し自動で映像を作るプログラムの開発を行った。機械学習により、音楽が持つ「明るさ」「秩序性」「有機性」などの抽象的な特徴を数値として抽出し、その値に応じて自動的に映像を作るシステムを構築した。映像は周波数スペクトル、音量、音声波形を基盤とし、その線や色がこれらの高次特徴量に応じて変化することで、より音楽に合う映像にした。 |
| （英） |
When posting their music on the Internet, professional musicians create their own videos or order videos, but this is not always easy for amateur composers due to financial and other reasons. In this research, we have developed a program that analyzes music and automatically creates videos. Using machine learning, we extracted abstract features of the music such as "brightness," "orderliness," and "organicity" as numerical values, and built a system that automatically creates images according to these values. The video was based on the frequency spectrum, volume, and audio waveform, and its lines and colors were changed according to those higher-order features to make the video more suitable for the music. |
| キーワード |
（和） |
映像生成 / 機械学習 / 音声分析 / / / / / |
| （英） |
Movie generation / Machine learning / Audio analysis / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, pp. 299-300, 2022年3月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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