14 PrefTolerance: 歌声・伴奏・歌詞ごとの嗜好と許容度を考慮できる楽曲推薦インタフェース 中澤 一輝(筑波大学/産業技術総合研究所)，佃 洸摂(産業技術総合研究所)，中野 倫靖(産業技術総合研究所)，後藤 真孝(産業技術総合研究所)
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概要
楽曲に対する嗜好には，歌声・伴奏・歌詞といった音楽要素に対する嗜好の度合いがあると考えられる．しかし，従来の楽曲推薦システムでは，ユーザは推薦された各楽曲が自分の嗜好に合うかどうかを楽曲単位で評価することが一般的であるため，音楽要素ごとのユーザの嗜好を十分に反映した推薦が難しい問題がある．また仮に，ある楽曲のある音楽要素に対するユーザの嗜好の度合いが高いことがわかったとしても，その音楽要素とどの程度まで類似した楽曲であればそのユーザに推薦すべきかわからない問題もある．本論文では，これらの問題を解決するための楽曲推薦インタフェースPrefToleranceを提案する．具体的には，歌声・伴奏・歌詞の3つの音楽要素を対象とし，各音楽要素に対してユーザが嗜好の度合いを評価可能にする．さらに，各音楽要素に対して，ユーザがどの程度の類似度を嗜好に合う範囲として許容できるかの度合いを「許容度」として指定可能にする．PrefToleranceは音楽要素ごとの嗜好と許容度に応じて，嗜好に合う楽曲の範囲がどのように変化するかを可視化することで，許容度の低さ（こだわりの強さ）を重視した楽曲推薦ができる．
参加者メモ・コメント
声出てる narumi.icon
こんにちは！
好きな女性ボーカル、誰なんでしょうYuma Suzuki.icon
いつも800曲くらい入っているプレイリストをシャッフルで聞いているんですがそもそも自分の曲の好みの傾向とか知りたい！𥱋瀨洋平.icon
楽曲要素
歌声（vocal）、伴奏、歌詞
この他に音楽要素はなにがあろうんだろう
ダンサブルか
自分の楽曲の好みはどうなってるんだろう！気になる！使ってみたいYuma Suzuki.icon
選曲が良いYuma Suzuki.icon
ちってーん
これらの２次元分布の縦横の軸は何に対応してるの？（「歌詞」とかかなり独特な形状だけど）
論文によるとUMAPという方法で点をならべているので縦横の軸に説明性のある意味はないと思いますitot.icon
→ 面白い形状なので、形状自体から何らかの意味が読み取れそうな気がします（何故伴奏は細長く、歌詞はおにぎり型なのか、とか）
楽曲はどこから取ってきているのだろう．．
伴奏にはどういった要素が含まれているんでしょうか？（楽器？コード進行？テンポ？）
スライドわかりやすいですね！
このマップの読み取り方がわからない... どう選んだらいいのか...
P18で説明されたけど...
評価が増えれば増えるほど、マップが収束していくのかな？
収束したマップをつかって、どういう探索をすることを想定しているのだろう？
クラシックなどのジャンルにも活用できるのでしょうか？
「伴奏」でひとくくりにして良いのでしょうか清水聖也.icon
楽器のプレイングの好み、展開の好み、などのレベルまで分解しても面白いと思うのですが、そこまでするととっつきやすさに欠ける？清水聖也.icon
everynoiseatonceの楽曲版？曲の推薦されるのは嬉しいMac020k.icon
マップの可視化方法によって、自分や他人の曲の好みが様々な解釈に変わると思う。今回はレッドーグリーンの中で表現しているが、他な方法もあるのではないかと想像が膨らみました。
個人的には、音楽は何度も繰り返し聴くものなので、パッと聴いて好きかどうかだけで判断するものなのか・そこまで判断可能なのか気になりました。Mao NAKANO.icon
研究論文Ver.が欲しいかもしれません。「分野・文体・・・など？」
例に出てくるボカロ曲で世代を感じてしまうんだけれど、最近の曲もデータセットに入っているのでしょうか？(TellYourWorldは個人的には最高ですが)越後宏紀.icon
カラオケ民のワイ，どちらかというと「歌える曲（歌って楽しい曲）」を推薦してほしいくらもといたる.icon
それが果たして歌詞でも伴奏でも声質でもない気がしている…けどまあ適切な軸を作って選べばいいのか
カラオケなら点数評価の分布（音程とか抑揚とか）を自動的に収集して推薦してもらえそうな気もしないでもない
質疑
僕自身が長年考え込んでいることなんですが、次元削減した細かい散布図をインタラクション画面として使うのはどの程度一般的なリスナーに受け入れられる見込みがあるか（例えばスマホで散布図を見るのはちょっと厳しいのでは）、あるいは今回の可視化結果と同じ知見をもっとシンプルにユーザに提示するとしたらどんな方法が考えられるでしょうか。itot.icon
たとえば2次元から1次元に削減したとして、減っちゃったデータよりもメリット多く可視化できたか評価したような事例ってあるんですかね？ narumi.icon
逆に3次元に増やして立体的にするメリットがあるかという可視化評価の研究はたくさんありますitot.icon
おもしろいですねー。可視化するデバイスが立体ディスプレイなら3次元のほうが良いのかなあ（結局不慣れな人間が対応できなそうだけど）narumi.icon
ボカロ曲の場合、同じボカロの歌声はどういう扱いになるんでしょうか
細かな調声の違いまで反映されているんでしょうか
イントロは苦手だけど、サビは好きみたいな時系列情報を含むpreferenceにはどのように対応するのでしょうか。
これっぽいサビを探したいみたいな需要
「歌」の範疇に収まらない楽曲への拡張可能性についてお伺いしたいですbaku89.icon
例) アンビエント、クラシック、クラブ・ミュージック、歌詞はあるけどポエトリーリーティングやカットアップみたいな
いま3種類の指標だけど、preferenceを評価し続ければ、より詳細なpreferenceを抽出できないのかなと思いました。
〇〇っぽいサビが好きみたいな要素の抽出
ある曲のどんな要素が好きだったか分からないことが（僕にとっては）ほとんどなんですが、自分がその曲を好きになった要素を（ほぼ）自動的に吸い取る方法はありますか？ narumi.icon ← たしかに…くらもといたる.icon
たしかにjunkato.icon
曲というドメイン知識（サビとかイントロとか、歌詞とか）である程度評価軸を分けて、それに対してあるユーザの好み曲と苦手曲のデータがあればできそうな気もしなくない（適当）
伴奏の嗜好はどういった要素に強く依存するモノなのでしょうか，伴奏といってもコード進行や楽器の構成，曲の展開などさまざまな要素があり，それぞれ曲によって好きな要素が異なると思うのですが，そういったところも思い通りに扱えるのでしょうか．
その時の感情によって好きな曲が変わったり昔は好きだけど今は好きじゃないといった変化には対応できるのでしょうか