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

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概要

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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.
2013-04-15

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