著者

鈴木 崇也 長谷川 智史 穴田 一

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.3, pp.1-6, 2011-10-04

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現在,世界中には様々なジャンルの楽曲が存在し,それらの楽曲の自動ジャンル判別に関する研究が盛んに行なわれている.その中で,旋律パートのみに着目した高精度のジャンル判別は未だに実現されていない.そこで,本稿では旋律のみを用いてジャンル判別を行なうための新たな特徴量を提案し,その有効性の検証を行なった.Rock,Pop,Blues,Country の 4 ジャンル,計 184 曲に対して実験を行なった結果,Pop の楽曲に対して約 64%,全体で約 46% の判別精度を示し,提案手法の有効性が示された.Currently, there are musical pieces of various genres all over the world. Many people had studied about automatic music genre classification. But, accurate music genre classification with melodies has not yet realized. Therefore we propose new features in melodies and validate the utility of those. And we experimented on 4 genre classification (Rock, Pop, Blues, Country, total 184 musical pieces) by k-nearest neighbor algorithm. Experimental result by using features which we proposed show success rates of 64% for Pop, and 46% for 4 genres.