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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-03 15:55 Spotify Audio Featuresを利用した機械学習による国内ポピュラー音楽のヒット曲分類に関する研究 ○北村健悟・黒柳 奨（名工大）  NC2021-67 |
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| 抄録 | （和） | ヒット曲にはヒット曲の特徴に関して共通の特徴が存在していると考えられる.この仮定に基づき.機械学習を利用してヒット曲の予測をする研究がなされている.その多くは洋楽に対して行われていることが多い.そこで,本研究では,邦楽においてヒット曲とそれ以外の曲に分類することができることを検証する.また,楽曲分類に加え,学習データとして,過去の楽曲データ,テストデータに未来の楽曲を利用して分類を行うヒット曲予測についても検証を行う. |
| （英） | It is assumed that hit songs have common features with respect to the characteristics of hit songs. Based on this assumption, researches have been conducted to predict hit songs using machine learning. Most of them have been conducted for Western music. Therefore, in this study, we verify that it is possible to classify Japanese music into hit songs and other songs. In addition to song classification, we also examine hit song prediction, which is a classification method using past song data, test data, and future songs as training data. | |
| キーワード | （和） | Spotify Audio Features / サポートベクターマシン / SOM / 機械学習 / / / / |
| （英） | Spotify Audio Features / Support Vector Machine / SOM / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 390, NC2021-67, pp. 112-117, 2022年3月. | |
| 資料番号 | NC2021-67 | |
| 発行日 | 2022-02-23 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2021-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2022-03-02 - 2022-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2022-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Spotify Audio Featuresを利用した機械学習による国内ポピュラー音楽のヒット曲分類に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on hit classification by machine learning of Japanese popular music using Spotify Audio Features |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Spotify Audio Features / Spotify Audio Features |
| キーワード(2)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(3)（和/英） | SOM / SOM |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北村 健悟 / Kengo Kitamura / キタムラ ケンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒柳 奨 / Susumu Kuroyanagi / |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-03 15:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2021-67 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.390 |
| ページ範囲 | pp.112-117 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-23 (NC) |
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