電子情報通信学会総合大会講演要旨
A-15-13
利用者による楽曲と色の関連付けの学習による楽曲推薦
○佐久間一生・亀山啓輔・鈴木大三(筑波大)
マルチメティア機器やインターネットの発展により多くの音楽配信サービスが提供されている.楽曲数の増加はユーザにとって選択肢が増えるというメリットがある一方で,ユーザが求める楽曲に対するメタ情報や音楽的専門知識を有していない場合では検索が困難となる.そこで本研究では色によってユーザの楽曲に対する嗜好性を汲み取り,色の指定により楽曲を推薦できるシステムを提案した.提案手法では音響特徴量が入力でRGBが出力としたニューラルネットワークを構築し,ユーザ固有の楽曲対色の対応関係を写像した.実験では,提案システムが出力する推定色とユーザが真に選んだ色との距離が[0,1]の規模で0.312となり,本研究の有効性を示した.