コード進行・メタ情報・楽曲特徴量に基づく音楽可視化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-05-16
• タイトル: コード進行・メタ情報・楽曲特徴量に基づく音楽可視化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Pop Music Visualization Based on Acoustic Features and Chord Progression
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: お茶の水女子大学大学院
• 著者所属: お茶の水女子大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ochanomizu University Graduate School
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ochanomizu University
• 著者名: 上原, 美咲; 伊藤, 貴之
• 著者名(英): Misa, Uehara; Takayuki, Itoh
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，楽曲の大量化に伴い，音楽の特徴に基づいた選曲技術が望まれている．そこで，本研究では楽曲特徴量に加えて，曲の印象やアーティストの個性に大きく影響を与えているコード進行も考慮した音楽の可視化を提案する．まず，MIRtoolbox を用いて各楽曲の楽曲特徴量を抽出する．次に，ネット上にあるコード進行公開サイトから各楽曲のコード進行の文字列データを生成し，文字列検索によって楽曲に含まれているコード進行を探し出す．最後に，楽曲特徴量に基づいて曲を配置した散布図と，コード進行の類似度などを表した散布図によって，分析結果を表示する．本手法は，各ユーザの音楽嗜好に合った楽曲推薦や，アーティストや時代ごとの傾向分析など，さまざまな活用が期待できる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Visualization is an extremely useful tool to understand similarity of impressions among large number of tunes, or relationships of individual characteristics among artists, effectively in a short time. We expect chord progressions are beneficial in addition to acoustic features to understand the relationships among tunes; however, there have been few studies on visualization of music collections with the chord progression data. In this paper, we present a technique for integrated visualization of chord progression, meta information and acoustic features in collections of large number of tunes. This technique firstly calculates the acoustic feature values of the given set of tunes. At the same time, the technique collates typical chord progression patterns from the chord progressions of the tunes given as sequences of characters, and records which patterns are used in the tunes. Our implementation visualizes the above information applying the dual scatterplots, where one of the scatterplots arranges tunes based on their acoustic features, and the other figures co-occurrences among chord progression and meta information. In this paper, we introduce the experiment with tunes of 20 Japanese pop musicians using our visualization technique.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2015-MUS-107, 号 20, p. 1-5, 発行日 2015-05-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8752
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会