集合知を利用した感性的な楽曲特徴量とその楽曲推薦および楽曲生成への応用の研究

• 研究課題/領域番号: 25K15402
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
• 研究機関: 滋賀大学
• 研究代表者: 市川 治 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (00821612)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: 音楽 / 特徴量 / 感性 / 潜在表現 / 集合知

研究開始時の研究の概要

本研究は楽曲推薦と楽曲生成の出力を、よりユーザーの感性に合ったものにすることを目標とする。
そのための第1の目標は楽曲を対象とした場合の「好み」や「欲しいもの」をより感性に沿って表現できる特徴量を確立することである。これまで広く用いられてきた音響特徴量や歌詞のテキスト特徴量をここでは直接的な特徴量と呼ぶが、集合知を活用することで、これらを感性的な特徴量に変換する（ステップ１）。
次に、得られた感性的な楽曲特徴量を用いて楽曲の推薦を行い（ステップ２）、さらに、楽曲の生成に利用する（ステップ３）。
これらのステップを通じて、集合知を利用した感性的な楽曲特徴量が楽曲の生成や推薦に有効であることを検証する。