カラオケ参加者の希望に対応する曲順生成支援システム

日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム 2014
∼第23回 北信越支部シンポジウム &第 17回 人間共生 システム研究会∼
カ ラオケ参加 者 の希 望 に対応 す る曲順 生 成支援 シ ス テ ム
Song order generation support system that corresponds to the desire ofthe
user to participate in karaoke
O小 石 澤 旺 史
,
畦原 宗之,
山田 耕一
Akihulllli Koishizawa, ⅣIuneyuki Unehara, Koichi Vhmada
O長 岡技術科学大学
Nagaoka U五 w℃ rsty of TechnO10gy
Abstract:The paper proposes a karaoke track Order generation support systeln that reflects the desire
of several users.The system performs a distance calculation Ofthe feature vectors to deternline the
music to be presented.The system uses the music information such as,サ
riCS,lnstrument,artists,genre
and sales year.These information are used as attributes ofthe feature_vecton
1.は
じめ に
現代娯楽 の一つであ るカラオケは 自身 の歌 う楽 曲
を選択 ・ 歌唱す る,ま た相手が歌 う曲を聴 くとい う
行為 によ り,音 楽に対す る複数人 の嗜好 を送受信
し,互 いの嗜好情報を共有 できる場 である。嗜好情
報 の共有の利点はユー ザ間 の音楽に対す る好み の共
通点を発見す る ことや ,発 見 した共通点 と関連性 の
高 い楽 曲を歌 うことで,参 加者の気分 を高揚 させ る
事や楽 しませ ることができる
しか し相手 の歌 う楽 曲が 自身 の好みに合 わない
等 ,情 報共有 の際 にユ ー ザ間 の嗜好情報 がかみ合わ
ない場合 は多 く存在す る。またカ ラオケユ ー ザ の 中
には相手 の知 ってい る曲を推察 し,選 択す るといつ
た,上 記 した利′
点を作 り出そ うとす る者 も存在す
る。本研究ではカラオケ参加者の希望を入力す る こ
とで,参 加者が歌 うことが 出来 ,か つ グル ー プが希
望す る気分 に合 う楽曲を自動的に選択・ 提示す るシ
ステ ムの提案 ,並 びに楽 曲を提示す るための計算手
法 の構築 を 目指す
ハ↑
￨サ ￨￨
Ⅲ
▼
↓
▲↑
ワ
↓
I
I■
■
￨■
￨￨
.
図 1.高 揚度入カイ ンタフ ェース
に所属す る各 メンバー が歌 うことの 出来 る楽曲の
リス ト (以 降,楽 山の リス トを レパー トリー と表 記
す る.)と グル ー プの歌 う環境情報 を入力 してある
もの とす る。
環境 情 報 とは グル ー プ に所 属 す るメ ンバ ー の 人
数 ,グ ループ全体が有す る持 ち時間 ,メ ンバー の歌
う順番 の 4つ である。システムは さらに,入 力 さ
れたメ ンバー の人数 と持 ち時間か ら各 メンバー が歌
うことので きる回数 (各 メ ンバー がその時 間内に歌
う曲数 )を 算 出 し,環 境情報 として加 えるもの とす
る
.
2.関 連研 究
梶 らの研究では強調 フ ィル タ リングを用いて種 プ
レイ リス トを生成 したあ と,そ れ をユ ー ザの嗜好や
視聴状況 にマ ッチ ング させ るためにアノテーシ ョン
を使用 している[1].梶 らは楽 曲の特徴量 として楽 曲
の歌詞 の TF・ IDFと 楽 曲情景 。鑑 賞状況 の 2つ を
採用 している.ま た渡辺 らは n7eb上 にある CDの
レビュー 文か らキー ワー ドや楽由の 印象 を表す単語
(印 象語 )を 取得 し,取 得 したキー ワー ド,印 象語
を楽曲特徴量 としてい る
前者 の先行研究 の特徴量はユーザがアノテーシ ョ
ンを入力す るためユー ザに負担が掛か つて しま う。
また後者 の先行研究はユー ザに掛か る負担 は少ない
ものの,CDレ ビュー文は文章 自体が短 く十分なキ
ー ワー ド,印 象語 を取得す ることは難 しい。
本研 究ではな るべ くユー ザの負担 を軽減す るため
に Web上 に存在す る情報 と歌詞や 楽 曲周辺情報 と
いつた もの を特徴量 として用いる。
.
3.2高 揚度
本 システムは 曲順生成 にお いて複数人 の意思や希
望 を反映 させ ,多 くの参加者 のカ ラオケに対す る満
足度 を向上 させ る楽曲を提示 できるよ うにす る。今
回は多 くの参力日
者 が気分を高揚 させ たい ,盛 り上が
りた い とい う状態 と静 かに楽 しみたい とい う状態 の
2つ の気分に限定 させたパ ラメー タをグル ー プに入
力 して もらい,そ の状態 とマ ッチ ングす る楽 曲を各
参加者 の レパー トリー 内か ら提示す る。 この気分 の
上昇具合 を 「高揚度」 と呼ぶ こととす る
ユー ザは図 1の よ うなグラ フ型 のイ ンタフェース
か ら 1巡 ごとに歌 う気分 の加減 を入力す る。また
1巡 とは各 メンバー がそれぞれ 1回 ずつ 楽 曲を歌
唱 した時 とす る
.
3.カ ラオ ケ 曲順 生 成 シ ス テ ム
3.1前 提条件
本研究におけるシステムには事前に対象 グル ー プ
.
.
3.3シ ステ ム概要
本 システムがユー ザに楽曲を提示す るまでの手順
ら手順 の 内 Step3,4の 詳細
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035
日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム 2014
&第 17回 人間共生システム研究会∼
-第 23回 北信越支部シンポジウム
Stepl.ユ ー ザはグル ー プが希望す る高揚度 をシステ
ム に入力す る
.
Step2.シ ステ ム はあ らか じめ保持 している楽 曲に関
す る係数 の情報を元 に入力 された高 揚度 に近
い楽曲をグループの レパー トリーの 中か ら検
索 。抽 出す る
Step3.抽 出 され た楽 山 ご とに類似 距離 の 計算 を行
い ,距 離 の 近 い 楽 曲同士 をユー ザ に提示す
る
Step4.提 示 され る楽曲を複数 とし,(だ い たい 3曲
ぐらい)各 メ ンバー は提示 された楽 曲のいず
れかを選択す る
Step5.提 示 され た楽 曲に対 し楽 曲選択 のための 計
算 パ ラメー タを調整す る。
.
4-4.類 似距離 の計算 について
類似距離 の算出にはベ ク トル 間 の類似度 を求める
尺度の 1つ である コサイ ン類似度 を用 い る.7.,72
を楽 曲の特徴 ベ ク トル とした場合 の類似度 は(1)式
によって算 出され る。
ε
Os θ=続
①
.
また楽曲組み合 わせの類似距離計算は歌 う順番 が
一番早 い メンバー を基準 とし,以 下 の手順で算出す
る。
.
4.考 案 中の計算指標
ヽ
パー
のレ
ー
各参加者
トリ 内から楽曲を抽出する
計算手法として,楽 由に関連する情報を特徴量とし
た特徴 ベ ク トル を作成 し,こ の特徴 ベ ク トル の距離
で楽曲間 の距離 を計算す る.特 徴 ベ ク トルはユー ザ
が歌 唱 。視聴す ることによ り気分 の変化に関連す る
情報 を特徴量 とした高揚度ベ ク トル と,楽 由の持 つ
イメー ジに関連 した情報を特徴量 とした類似度ベ ク
トルの 2つ を利用す る
銑
∞上
詩4ζ 2乗 2憶 轟恥黙醜指
Step2.資
MAlと の
曲
劣
,113参 瑾
纏
美
声
翫
,す
讐
潜
準
翼
キ
ー
ノ
Step3.舞
ン
のつて
の にStepl,2を
ィ 持全 楽曲
琴
今 後 の予 定
本研究ではカ ラオケ参加者 が満足す る曲順 を生成
す る曲順生成支援 システムの構築 を 目的 として気 分
を盛 り上げる,静 かに楽 しむ とい う軸 で参加 者 の ニ
ーズ に合 う楽 曲を選択す るための計算手法 の概要 を
提案 した。今後 の研究では楽 曲の高揚度 ベ ク トル の
スカ ラ値変換 ,類 似度 ベ ク トル による距離計算 を行
い,結 果 の確認 を行 う。その後結果 を良 くす るため
に重みづ けの検討 な どを行 う
良い結果が算出 され次第 ,実 験 を行 つて算 出手法
の優位性 の確認 を行 つてい く
5。
.
4-1.高 揚度ベ ク トル
高揚度 ベ ク トルの特徴量 として ,『 楽由のテ ン
ポ』,「 楽 由の構成楽器数」,「 楽曲を知 ってい るか否
か」,「 前回歌われた楽 曲か否か」,「 前回選択 された
か否 か」 を用 い ることを考 えている
楽曲のテ ンポの取得方法は WaveToneを 利用
し,手 動で入力す る.ま た楽 由の構成楽器数 は
Web上 の楽譜販売サイ トにある楽譜説明文か ら取
得す る。ユー ザが楽曲を知 ってい るか否かは楽 曲周
辺 情報 (ア ーテ ィス ト名や年代等 )の 重複具合によ
つて判断を行 う
.
.
.
参考文献
[1]梶 克彦 平 田圭 二 長尾確 『状況 と嗜好 に関
す るアノテーシ ョンに基 づ くオ ン ライ ン楽 曲推
薦 システム』情報処理学会研究報告 .[音 楽情
報科学], 2004(127)33‐ 38,2014-12‐ 12.
.
[2]渡 邊岳志 服部哲 速水治夫 『楽 由のキーフ
4-2.類 似度ベ ク トル
ー ドの類似度を用いたプ レイ リス ト作成支援 シ
ステム』情報処理学会研究報告 .GN,[グ ルー
プ ウェア とネ ットワークサー ビス]2011‐ GN‐
類似度ベ ク トルの特徴量 として ,「 楽曲歌詞 か ら
得 るイメージ」,「 楽曲の構成楽器 パー ト」 を用 い る
ことを考 えてい る
楽 曲歌詞か らのイメージ取得は歌詞内に含まれ る
季語 を用 い る。歌詞か ら単語 を抽 出 し,各 単語 がそ
れぞれ季語 に該 当す るかのチ ェ ックをあ らか じめ手
動で行 つてお く。また単語 が季語か どうかを判定す
る情報元 には現代俳句デ ー タベ ース [3]を 利用す
る。また楽 由の構成楽器 パ ー トは 4-1節 の楽器数
と同様 に楽譜説明文 か ら取得す る
79(14),1‐ 6,2011‐ 03-10
.
[3]現 代俳句デー タベ ース 季語 一覧
k‐ d前 p/kigaht」
五
囲1需発十 西
連絡先
畦原
.
E‐
4-3.楽 曲抽 出手順
本稿で提案す る楽曲の抽 出手順 を次に示す
.
ステム に登録 されてい る各楽 曲の高揚度 ベ
ク トル をスカラ値 に変換す る。
Step2.グ ループが入力 した高揚度 と近い楽 曲か らラ
ンキング順 にソー トす る
Step3.メ ンバー の持 つ 楽 曲と他のメンバー が持つ 楽
曲 との類似距離 の計算 を行 う
Step4.グ ループが入力 した高揚度に近 い楽 曲であ
り,最 も類似距離 の近 い組み合わせ上位 3
組 をグループに提示す る楽 曲 とす る。
Step l.シ
.
.
036
宗之
mail:unehara@埼 S.nagaokaut,ac.jp