知能と情報
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ショートノート
RNN-LSTMによる音響ベクトル空間と文書ベクトル空間とのマッピング
西村 良太檜垣 美帆北岡 教英
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ジャーナル オープンアクセス

2018 年 30 巻 4 号 p. 628-633

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抄録

本研究では,Neural Network(NN)の一種である Recurrent Neural Network(RNN)を用いて,異なるメディア間での検索(クロスメディアマッピング)を行う手法を提案する.提案手法を用いることで,例えば楽曲の音楽(楽曲ベクトルの時系列データ)と歌詞(文書ベクトル)との対応付けが可能となり,文書を用いて音楽を検索することが可能となる.本モデルを適用することで,人間同士の対話をモニタリングし,会話内容から適切なBGMを提供する楽曲提案システムなどを実現することができる.本稿では,提案モデルを構築し,評価実験を行い,クロスメディアマッピングが可能であることを確認した.

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© 2018 日本知能情報ファジィ学会
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