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楽曲間の類似判断における個人性データの収集とその分析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/91581
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/9158111942920-9f83-40ba-8e9d-6cc28adb0492
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL5404015.pdf (813.7 kB)
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Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2013-04-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 楽曲間の類似判断における個人性データの収集とその分析 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Data Collection for Individuality Analysis of Subjective Music Similarity | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | [特集：音楽情報処理の新展開（音楽情報科学研究会20周年記念特集）] 楽曲間類似度，主観的類似度，データ収集，個人性 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者名 |
川渕, 将太
宮島, 千代美
北岡, 教英
武田, 一哉
× 川渕, 将太 宮島, 千代美 北岡, 教英 武田, 一哉
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| 著者名(英) |
Shota, Kawabuchi
Chiyomi, Miyajima
Norihide, Kitaoka
Kazuya, Takeda
× Shota, Kawabuchi Chiyomi, Miyajima Norihide, Kitaoka Kazuya, Takeda
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 楽曲間主観的類似度の個人性を明らかにするためのデータ収集を行った．音楽情報処理の研究で広く用いられているRWC研究用音楽データベースの「ポピュラー音楽」から選択された200の楽曲ペアに関して27名の被験者が類似度を評価した．また，各々の被験者は楽曲ペアの全体的な類似度とは別に，メロディ，テンポ・リズム，声質，楽器構成についての類似度も回答した．類似度の回答結果の分析から，「似ている／似ていない」の判断境界が個人ごとに大きくばらつくことが示唆された．また，収集されたデータを用いて個人に最適化された楽曲間距離関数（重み付けユークリッド距離）を学習することで個人ごとに主観的な楽曲間類似度を推定する実験を行った．その結果，距離関数の学習によって「声質」に関する類似性推定の精度が向上したことから，重み付けユークリッド距離を用いた個人適応の効果が明らかになった． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We collected data to analyze the individuality of subjective music similarity. 27 subjects evaluated the similarity of 200 pairs of songs chosen from the RWC “Popular Music Database,” a database widely used in the field of music information processing. In addition to overall similarity, each subject also evaluated the similarity of the melody, tempo/rhythm, vocals and instruments for the pairs. Analysis of the collected data suggests that decision boundaries between similar and dissimilar pairs vary widely between individuals. Using the collected data, we trained an optimized distance function (weighted Euclidean distance) between songs for each subject. As a result, the trained distance function improved the precision of similarity estimation for vocals, demonstrating the effectiveness of individual optimization using weighted Euclidean distance. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 54, 号 4, p. 1350-1361, 発行日 2013-04-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
