情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

一般的に人が何らかの用途で選曲する際は，歌手・作曲者・ジャンル・曲調等の特徴を利用していると考えられる．ジャンルや曲調は選曲の上で重要度が高いが，それらによる分類は感性を用いた曖昧なもので，歌手や作曲者と比べて，選別することは容易ではない．
本研究では，自己組織化マップを用いてMIDIデータの曲調分類を試みた．ジャンル・曲調の異なる多数の楽曲のMIDIデータをバイナリデータとして取得し，128次元あるいは16次元のヒストグラムを作成する．このヒストグラムを学習データとして自己組織化マップを作成し，楽曲とジャンル・曲調の関係を調べた．