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J-GLOBAL ID：201702232868387532   整理番号：17A0605991

動画特徴量からの印象推定に基づく動画BGMの自動素材選出

Automatic Background Music Composition Based On Impression Estimation of Input Movies

著者 (5件)： 清水柚里奈 (お茶の水女大 大学院) ,  菅野沙也 (お茶の水女大 大学院) ,  伊藤貴之 (お茶の水女大 大学院) ,  嵯峨山茂樹 (明治大) ,  高塚正浩 (シドニー大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： MUS-114  ページ： Vol.2017-MUS-114,No.17,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2017年02月20日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 動画を撮影してSNSで公開する際に,BGMを付与して楽しむ人が増え,またそれを支援するアプリも増えてきた。本研究では動きや色,被写体のキーワードといった動画特徴量から印象を推定し,その結果に基づいて選出されたメロディとリズムをマッシュアップする楽曲生成を行うことで,動画の印象に合った楽曲を付与する手法を提案する。まず動画から一定時間ごとに色および動きの特徴量を算出し,それに基づいて動画の印象を推定する。また予め用意したメロディとリズム進行について被験者に印象を回答してもらい,動画の印象値と最も類似度の高いものを選びだし,それらを合成する。さらにコード進行を付与し,反復回数などを調整することで,動画の長さに合った楽曲を生成する。以上の処理により,印象に合った音楽を自分で探すことなく動画に付与することができる。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像分析 ,  色 ,  運動 ,  *作曲 ,  *音響特性 ,  感情 ,  *音楽 ,  *動画像 ,  ソフトウェア開発 ,  特徴抽出 ,  類似性 ,  用語 ,  評価試験
準シソーラス用語： 動画解析 ,  楽曲生成 ,  音楽特徴量 ,  印象推定 ,  BGM ,  マッシュアップ ,  感性語

分類 (2件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (12件)：

• 清水柚里奈, 菅野沙也, 伊藤貴之, 嵯峨山茂樹, 高塚正浩, “動画特徴量からの印象推定に基づく動画BGMの自動素材選出”, NICOGRAPH 2016, pp. 177-184, 2016.
• C. C. S. Liem, A. Bazzica, A. Hanjalic, MuseSync: Standing on the Shoulders of Hollywood, ACM In- ternational Conference on Multimedia, pp. 1383-1384, 2012.
• A. Stupal,S. Michel, Picasso-toSing,YouMustClose Your Eyes and Draw, ACM SIGIR Conference on Re- search and Development in Information Retrieval, pp. 715-724, 2011.
• A. Stupar, S. Michel, Benchmarking Soundtrack Recommendation Systems with SRBench, ACM Inter- national Conference on Information and Knowledge Management, pp. 2285-2290, 2013.
• J. Wang, E. Chng, C. Xu, H. Lu, Q. Tian, Generation of Personalized Music Sports Video Using Multimodal Cues, IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 9, No. 3, pp. 576-588, 2007.

タイトルに関連する用語 (6件)： 動画 ,  特徴量 ,  印象 ,  推定 ,  BGM ,  素材