| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-06-11 |
| タイトル |
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タイトル |
コード進行によるヒット曲予測システムの構築 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
一般発表 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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兵庫県立姫路西高等学校 |
| 著者所属 |
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兵庫県立姫路西高等学校 |
| 著者所属 |
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国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
| 著者所属 |
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兵庫県立姫路西高等学校 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hyogo Prefecture Himeji Nishi Senior High School |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hyogo Prefecture Himeji Nishi Senior High School |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hyogo Prefecture Himeji Nishi Senior High School |
| 著者名 |
吉田, 隼輔
木村, 優介
深山, 覚
林, 宏樹
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では，楽曲のコード進行からヒット曲の分析を行い，そこから楽曲がヒットするかを算出する予測モデルを構築する．具体的には Billboard Japan Year End Hot 100 の 2010 年から 2019 年の上位 20 曲のサビ部分のコード進行を用い，3 つの分析を行って予測をした．一つ目の分析では，ダイアトニックコード，繰り返し，コードの種類に着目し，コード進行の複雑性を分析した．二つ目の分析では，tf-idf を用いてコード進行のパターンを分析した．三つ目の分析では，潜在ディリクレ配分法を用いて特徴的なコード進行を分析した．これらの分析結果を数値化したものを入力として，重回帰分析とニューラルネットワークによって楽曲のランキングを予測するシステムを構築した．その後 2020 年の楽曲のコード進行を入力してランキングを予測し，実際のランキングと比較することで予測の性能を確認した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438388 |
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学（MUS）
巻 2021-MUS-131,
号 12,
p. 1-5,
発行日 2021-06-11
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8752 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MUS21131012.pdf (1.7 MB)
