@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234710,
 author = {田中, 優希 and 島, 弘幸 and Yuuki, Tanaka and Hiroyuki, Shima},
 issue = {23},
 month = {Jun},
 note = {近年では，音楽配信サービスの普及によって，私たちは多くの音楽に触れることができる．そのため音楽業界では，ユーザーが音楽に触れる機会をさらに増やすための推薦システムに関する研究が，盛んに行われている．現在の主な推薦システムの仕組みには，ユーザーの嗜好データをもとに類似した音楽を推薦する協調フィルタリングと呼ばれる手法や，楽曲の音響信号 (演奏時の音波を記録した信号) を用いる手法などがある．しかし，楽曲の構造自体を解析して，ユーザーの嗜好に合致する楽曲を推薦するという手法を開発した例は，発表者の知る限り前例がない．そこで本研究では，「イントロ」，「Aメロ」，「サビ」といったような楽曲の構造に着目した，新たな推薦システムの構築を図った．具体的には，楽曲のコード進行データを圧縮するためのアルゴリズムを開発し，その圧縮データから構造の特徴を読み取ることで，楽曲の分類および類似性の判別に資する独自の分析手法を考案した．, In recent years, the popularization of music streaming services has made it possible for us to access a wide variety of music. Against this backdrop, the music industry is actively working on the development of recommendation systems to further increase the opportunities for users to experience music. The mechanisms of currently mainstream recommendation systems include a collaborative filtering method that recommends similar music based on the user's preference data and a method that uses the audio signal of the song (a signal that records the acoustic waves during the performance). However, to the author's knowledge, no attempt has been made to develop a method that analyzes the structure of a song and recommends songs that match the user's tastes. This background motivated us to build a new recommendation system that focuses on the structure of songs such as the “intro,” “verse,” and “chorus.” Specifically, we developed an algorithm to compress the chord progression data of songs, and devised a unique analysis method that helps classify songs and evaluate similarities by reading the structural features from the compressed data.},
 title = {コード進行データを用いた楽曲構造分析手法の提案},
 year = {2024}
}