人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第36回 (2022)
セッションID: 1M4-OS-20b-03
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ガイド付きLDAを用いた歌詞の分類と可視化
*中井 祐希伊藤 貴之
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キーワード: 可視化, LDA, 歌詞
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抄録

J-POPなどの歌唱曲の鑑賞において歌詞が与える影響は大きい。そこで歌詞にもとづいた楽曲の分類・探索が有用となる。ここで歌詞に対して抱く印象は主観的であるため、歌詞の探索基準への満足度にも個人差が生じやすい。この問題に対して我々は、歌詞の分布を可視化することで、能動的な歌詞探索を支援する研究に取り組んでいる。しかし、論文や記事などと比べて歌詞は語彙の自由度が高いため、満足度の高い可視化結果を得ることが難しい。そこで本研究では、ガイド付きLDAを用いて対話的にガイド単語を入力し、そこから算出された歌詞の分布を可視化する手法を提案する。この手法により、ユーザの求める視点にもとづいた歌詞の分類結果を可視化によって示すことが容易になる。また,他の音楽要素を加味せずに歌詞のみに着目して楽曲群を探索することが可能になる.ユーザは可視化結果を用いることで,楽曲やアーティストの個性や傾向の違い,歌詞の流行や多様さを観察できる.

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© 2022 人工知能学会
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