文献

J-GLOBAL ID：202202276454578151   整理番号：22A1079976

Spotify Audio featuresを利用した機械学習による国内ポピュラー音楽のヒット曲分類に関する研究

A study on hit classification by machine learning of Japanese popular music using Spotify Audio Features

著者 (2件)： 北村健悟 (名古屋工大 大学院) ,  黒柳奨
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 390(NC2021 46-78)  ページ： 112-117 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月23日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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： ヒット曲にはヒット曲の特徴に関して共通の特徴が存在していると考えられる.この仮定に基づき.機械学習を利用してヒット曲の予測をする研究がなされている.その多くは洋楽に対して行われていることが多い.そこで,本研究では,邦楽においてヒット曲とそれ以外の曲に分類することができることを検証する.また,楽曲分類に加え,学習データとして,過去の楽曲データ,テストデータに未来の楽曲を利用して分類を行うヒット曲予測についても検証を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： 音楽 ,  *流行 ,  *分類 ,  予測 ,  機械学習 ,  *特徴抽出 ,  データ ,  指標 ,  比率 ,  情報処理
準シソーラス用語： *SVM分類 ,  *ポピュラー音楽 ,  音楽情報処理 ,  学習データ ,  楽曲 ,  正解率 ,  評価指標

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  楽器音響  (BB03070Y) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (7件)：

• Hit song science, http://polyphonichmi.blogspot.com/p/about-company.html
• Georgieva Elena, Marcella Suta, and Nicholas Burton. ′′Hitpredict: Predicting hit songs using spotify data.′′ (2018).
• Middlebrook Kai, and Kian Sheik. ′′Song hit prediction: Predicting billboard hits using spotify data.′′ arXiv preprint arXiv:1908.08609(2019).
• Cortes Corinna, and Vladimir Vapnik. ′′Support-vector networks.′′ Machine learning 20.3 (1995): 273-297.
• Spotify for Developpers. ′′Get Track’s Audio Features.′′ https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/tracks/get-audio-features/

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  ポピュラー音楽 ,  分類 ,  研究