ユーザーの嗜好と利用シーンの変動に対応可能な統計モデルに基づいた楽曲からの感性推定モデルの研究

研究課題

研究責任者	酒向慎司名古屋工業大学, 大学院工学研究科, 助教
研究期間 (年度)	2011
概要	音楽から受ける印象を楽曲の電子データから直接推定する印象推定システムにおいて、個人の嗜好や感性の違いに対応するため、性別や音楽経験などからなるプロフィールを利用する新たな手法を開発した。この手法の特徴として、印象推定モデルを学習するための音楽を聴いたときの印象データを事前に収集する必要がなく、他者の印象推定モデルから、特定の利用者に合った(類似した)モデルをプロフィールの情報に基づいて自動選択することができる。また、音楽を聴いた際の印象データを短期間で効率的に収集するため、Webブラウザを利用した楽曲提示と印象データ収集システムを構築し、様々な年代を含む120名の大規模な印象評価データを収集した。