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アイテム
映像内容を想起させる楽曲に基づく楽曲推薦手法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/239017
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2390173e5078dd-8b25-497e-a446-752aaecff574
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-IFAT24156028.pdf (2.2 MB)
2026年9月4日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, IFAT:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-09-04 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 映像内容を想起させる楽曲に基づく楽曲推薦手法の提案 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 5B | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 京都産業大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 福岡大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 千葉工業大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京都産業大学 | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Kyoto Sangyo University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Fukuoka University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Chiba Institute of Technology | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Kyoto Sangyo University | ||||||||||||||
| 著者名 |
高山, 宙
× 高山, 宙
× 栗, 達
× 熊本, 忠彦
× 河合, 由起子
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 音楽ストリーミング配信の普及が進んでいるが，膨大な楽曲の中から自身の気分と合致した楽曲を探すのは難しい．本研究では，ドラマや映画，コマーシャル等の映像内容から想起される感情とそれら映像で用いられている楽曲の感情を分析することで，ユーザの気分を考慮した楽曲推薦システムの構築を目的とする．本稿では，映像として 1990 年代～2020 年代の TV ドラマ 150 件の感情値をクラウドソーシングにより取得するとともに，対応する楽曲の感情値を Spotify から取得する．このとき，映像と楽曲の感情値やユーザの気分値には，Spotify が提供する楽曲の評価値である「valence」と「energy」に基づいて「明るい/暗い」（valence）と「激しい/落ち着きがある」（energy）の 2 次元を採用する．ユーザが気分に合わせて明るさと激しさを入力すると，提案システムは，入力値と映像/音楽の感情値とのユークリッド距離をそれぞれ算出し，加重平均した結果に基づいて推薦楽曲を決定する．本稿では，提案手法によって推薦された楽曲がユーザの気分に合ったものかをクラウドソーシングによるアンケートで検証する． | |||||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | The widespread adoption of music streaming services has made it increasingly difficult for users to find tracks that align with their current mood. This study aims to develop a music recommendation system that accounts for users' emotions by analyzing the emotional impact of video content, such as dramas, movies, and commercials, alongside the emotions of the songs used within these videos. We gathered emotional values for 150 TV dramas from the 1990s to the 2020s through crowdsourcing and obtained corresponding song emotional values from Spotify. Utilizing Spotify's two-dimensional metrics, “valence” (representing brightness/darkness) and “energy” (representing intensity/calmness), our system allows users to input their mood in terms of brightness and intensity. The system then calculates the Euclidean distance between these inputs and the emotional values of the videos/songs, recommending songs based on the weighted average of these results. The efficacy of the recommended songs in matching users' moods is validated through a crowdsourced survey. | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN10114171 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT） 巻 2024-IFAT-156, 号 28, p. 1-6, 発行日 2024-09-04 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8884 | |||||||||||||
| 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 | |||||||||||||
