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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

声道の共鳴特性・共振点,曲のテンポ及び歌詞の特徴量を機械学習に応用した“ヒット曲”の特徴分析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236027
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236027
a12e7094-8fb9-40f7-8ea4-a5ea3034df34
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-1R-08.pdf IPSJ-Z86-1R-08.pdf (919.0 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 声道の共鳴特性・共振点,曲のテンポ及び歌詞の特徴量を機械学習に応用した“ヒット曲”の特徴分析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
日大
著者所属
日大
著者名 吉田, 健太

× 吉田, 健太

吉田, 健太

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大槻, 明

× 大槻, 明

大槻, 明

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 音楽産業における消費者ニーズが多様化し,産業が急速に変化する中でも,音楽は大量に制作され,そのほとんどが商業化され,その結果,ヒットする曲とそうでない曲が存在する.本研究では,ヒットする曲にはどのような特徴があるのか,またその特徴は音楽産業の変化に合わせてどのように変化してきたのか,の二つの議論について,その要因がボーカルの特徴・曲のテンポ・歌詞の特徴にあると仮定した.定量的な3つのアプローチによって代表値を算出し、クラスタリングによってヒット曲の特徴を明らかにするモデルである.様々な要因から定量的なヒット要因を抽出できれば,音楽産業における効果的なマーケティングを提案できると考える.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 369-370, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:25:25.444823
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