著者

小野 佑大 甲藤 二郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.23, pp.61-66, 2009-02-26

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近年、大規模楽曲データベースの中から類似した楽曲を検索するシステムの構築が期待されている。そして、楽曲の類似性を判断する指標として、楽曲を聴いたときに受ける印象を推定する研究が行われている。代表的なものに、Thayerの音響心理学実験で得られたモデルによって定義される4つの印象を表現するクラスタへ楽曲を分類する手法があるが、その印象は曖昧なもので、音楽情報検索に応用することが難しかった。そこで本稿では、ThayerモデルにおけるArousal-Valence値を求め、楽曲を印象の分布として表現する。そして、特定の領域において非排他的クラスタリングを行ない、精度の向上を図る。Recently, construction of the system that retrieves similar music from the large-scale music data base is expected. As a metric of the music similarity, estimation of the emotion feeling in listening to music has been studied. As a typical method, music emotion classification to four emotion clusters defined by Thayer's musical psychology experiment had been proposed. However, categorized emotions are too ambiguous for music information retrieval. Therefore, in this paper, we calculate arousal and valence values of Thayer's model, and show distribution of music emotions. Furthermore, overlapping clustering is applied to improve accuracy.