情報処理学会 第86回全国大会 会期:2024年3月15日~17日

1R-08
声道の共鳴特性・共振点,曲のテンポ及び歌詞の特徴量を機械学習に応用した“ヒット曲”の特徴分析
○吉田健太,大槻 明(日大)
音楽産業における消費者ニーズが多様化し,産業が急速に変化する中でも,音楽は大量に制作され,そのほとんどが商業化され,その結果,ヒットする曲とそうでない曲が存在する.本研究では,ヒットする曲にはどのような特徴があるのか,またその特徴は音楽産業の変化に合わせてどのように変化してきたのか,の二つの議論について,その要因がボーカルの特徴・曲のテンポ・歌詞の特徴にあると仮定した.定量的な3つのアプローチによって代表値を算出し、クラスタリングによってヒット曲の特徴を明らかにするモデルである.様々な要因から定量的なヒット要因を抽出できれば,音楽産業における効果的なマーケティングを提案できると考える.