ryotaro okada

本論文では，ある年代におけるヒット曲の歌詞がその次代における人々の価値観を反映しているという仮定を置き，歌詞データのポジネガ分析による年別感情データの抽出方式および社会情勢との比較検証方式について示す．本方式では，ヒット曲の歌詞データを感情分析し，年ごとの推移をグラフ化することで，年ごとの歌詞の傾向を可視化する．さらに，年ごとの出来事に歌詞が影響しているのかを調査するため，ニュース記事に対しても感情分析を行い，歌詞の感情との連動性について検証する．この連動性を明らかにすることによって，ヒット曲の歌詞から社会情勢の変化を推察することが可能になる．

本研究では，カラオケ歌唱曲選定のためのユーザの適性を表現する楽曲特徴の検討とその可視化を実現する．一般的に，ユーザが自身の歌唱演奏スキルに合致した楽曲を選定することは容易ではない．歌唱のレパートリーを増やすために， 楽曲の難易度を表す楽曲特徴の検討とその可視化が重要であると考えられる．この可視化を実現することにより，ユーザ自身の難易度に合致した楽曲を推薦することも可能になると考えられる．具体的には，本研究において，歌唱演奏の相対的な難易度は，リズムの複雑度，音程の変化度，音域，およびロングトーンであると定義し，これらの難易度をもとに楽曲メディアコンテンツの可視化を実現する.

本稿では，楽曲メディアコンテンツを対象とした音響特徴による楽曲内セグメンテーションとその可視化手法であるMusiColor Chartについて示す．本方式は，楽曲メディアコンテンツを対象として，それぞれの時間ごとの音響特徴を抽出し，その音響特徴をクラスタリングすることにより，楽曲のセクションを自動抽出することを可能とする．さらに，自動抽出された楽曲のセクションごとに，そのセクションの音響特徴に起因する印象に合致した色彩情報を割り当て，楽曲１曲を複数の色彩情報から成り立つカラーバーとして可視化することで，その楽曲全体の印象の変化を俯瞰的に可視化できる．