DEIM Forum 2023 XX-Y

楽曲メディアコンテンツ群を対象とした楽曲特徴距離計量による新規プレイリスト自動生成方式
守屋 朋夏†

岡田 龍太郎†

峰松 彩子†

中西 崇文††武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科 〒135-8181 東京都江東区有明 3-3-3
E-mail:†s2122049@stu.musashino-u.ac.jp, {ryotaro.okada, ayako.minematu,
takafumi.nakanishi}@ds.musashino-u.ac.jp

あらまし 本稿では，楽曲メディアコンテンツ群を対象とした楽曲特徴距離計量による新規プレイリスト自動生
成方式について示す．一般的に，既存アルバム作品を対象として，そのアルバムに含まれる楽曲メディアコンテン
ツの音響特徴の遷移を抽出し，そのアルバムの曲順に模した新規プレイリストを作成することができれば，新しい楽曲メディアコンテンツ群を既存アルバムの音響特徴の起伏に合致した曲順で楽しむことが可能となる．本方式では，楽曲メディアコンテンツの音響特徴の遷移を求めるための楽曲特徴距離計量を実現することにより，既存アルバム作品の音響特徴の起伏に合致した曲順の新規プレイリストを自動生成することが可能となる．また，この楽曲
特徴距離計量をプレイリストの最後の曲と最初の曲に導入することにより，プレイリストをリピートして楽しむ曲
順を設定することが可能となる．
キーワード

楽曲特徴距離計量，プレイリスト，音響特徴，楽曲メディアコンテンツ

1. は じ め にもある．また，楽曲をランダムな順序で再生する「ラ近年，インターネット上には有料音楽配信サイトやンダム再生機能」が用意されている．しかし，ランダ

動画視聴サイトなどの多数の配信サービスが存在してム再生は，楽曲の曲調に関わらず選曲されてしまうた

おり，一般ユーザがアクセス可能な楽曲数は増大の一め，流れの悪い選曲になりがちであり，ユーザが今聴

途 を 辿 っ て い る ．ま た ，PC や ス マ ー ト フ ォ ン で Apple

きたい曲が再生されるとは限らない．

Music や Spotify， LINE MUSIC を は じ め と し た サ ブ ス

我々はこれまで， 楽曲プレイリストの音響特徴遷

クリプション型の音楽配信サービスや音楽再生ソフト

移 を 模 し た 新 規 プ レ イ リ ス ト 自 動 生 成 方 式 [1] の 実 現が普及してきている．その影響により，大量の音楽をのため，簡易的な楽曲特徴距離計算をすることによっ

入 手 ， 蓄 積 し ， 再 生 し た り ， 楽 曲 を ， CD な ど の 単 位て，プレイリストの音響特性の遷移の抽出をする研究ごとから一曲ごとの単位で購入したりすることが多くを行ってきた．本研究では，この方式の楽曲特徴距離なっている．こうした状況によって，ユーザは未知の計算を 改善することによって，プレイリス トの音響特楽曲に触れる機会が増大している反面，楽曲を一曲ご性の遷移から楽曲の起伏を忠実に再現し，より適したとという，より小さい単位で受容するように変化してプレイリストを作ることを提案している．

い る と 考 え ら れ る ． 程 度 の 差 は あ る も の の ， CD の 形

本稿では，楽曲メディアコンテンツ群を対象とした式の音楽アルバムはそれ全体で独立した音楽作品とし楽曲特徴距離計量による新規プレイリスト自動生成方て成立するように構成されており，曲順を考慮して構式について示す．本方式は，既存のアルバム作品を対成されている ことが多い．そのため，単曲で曲を受容象として，そのアルバムに含まれる楽曲メディアコン

する場合には，複数の曲をまとまった単位として音楽

テンツの音響特徴の遷移を抽出と音響特徴の間の距離を受容する楽しみが失われてしまっていると考えられの計量を行い，ユーザが着目する楽曲メディアコンテ

る．

ンツを入力することで，用意した楽曲群からその他の複数の楽曲をまとまった単位として受容する方法

曲を選んで並べ ，プレイリストの音響特性の遷移を模として，プレイリストを構成することがよく行われてした新規プレイリストを自動生成す るものである．本いる．プレイリストとは，楽曲を視聴する順に並べた方式が実現されることにより，ユーザ自身の嗜好と合ものである．プレイリストは，一般にアルバム制作者

致した楽曲メディアコンテンツ群からなるプレイリス

が作成したり，音楽愛好家などが作成したものをイン

トを提示できるため，ユーザにとって効率的に楽曲メターネット上に公開したものを利用したりする以外にディアコンテンツ群を楽しむことが可能となる．

も，ユーザが自分で構成する場合もあれば，協調フィ

2. 関 連 研 究

ルタリングなどの手法によって自動で構成される場合

本節では ，本 方 式 に関 連 し た研 究 に つい て 述 べる ．

2.1. キ ー ワ ー ド か ら プ レ イ リ ス ト 生 成 に 関 す
る研究

ユーザを特徴量空間へマップする手法をとっている．
そうすることで，楽曲間，ユーザと楽曲間，またユー

渡 邊 ら [2]は ，音 楽 情 報 サ イ ト か ら 取 得 し た 楽 曲 の キ

ザ間での類似度の測定を可能にしている．類似度の測ーワードを用いたプレイリスト自動生成システムを提定にはコサイン類似度を用いており，特徴空間におけ案している．このシステムは，キーワード取得部とプる 2 要素間の類似度を表している．この研究では，歌レイリストの作成部の大きく 2 つに分かれる．キーワ

詞とアノテーションを利用し，ユーザの状況に合わせード取得部では，ユーザが登録した楽曲情報を基に楽たプレイリストを生成して いる．また，コサイン類似

曲情報サイトから楽曲のキーワードを取得する．楽曲

度を用いて 2 要素間の類似度を測定している．

のキーワードの取得は，次の手順で行う．まず，アー

本稿で述べる提案方式では，歌詞の有無に制限される

ティスト名や楽曲名でレビューページのマッチングをことなく，ユーザの入力の負担を抑え，音響特徴を用行い，正規表現により楽曲のレビュー文を収集する．

いて，既存アルバム収録楽曲コンテンツの遷移を模しそして，収集したレビュー文に対して形態素解析を行たプレイリストを作成する．また，ベクトル間の数値

い，解析結果のうち名詞や形容詞，副詞をキーワード

的な大きさを考慮するために， 2 つの特徴間の距離のの候補として抽出し，不要語を除いたものをキーワー

測定にはユーグリッド距離を用いている．

ドとして登録する．プレイリスト作成部では，ユーザ

2.3. 再 生 履 歴 を 用 い た プ レ イ リ ス ト 生 成 に 関する研究が選んだプレイリストの元となる楽曲（以下，種楽曲と表記する）とその他の楽曲との類似度を用いてプレ

越 智 ら [4] は ， 楽 曲 の 再 生 履 歴 を 用 い た プ レ イ リ ス

イ リ ス ト を 次 の 手 順 で 作 成 す る ． ま ず ，ユ ー ザ は ，シト作成手法を提案している．方式は次の通りである．

ステムに登録された楽曲のうち，キーワードが付いて

ま ず ，ユ ー ザ に キ ー ワ ー ド を 複 数 入 力 し て も ら う こ といる楽曲をプレイリストの種楽曲に選ぶ．次に，ユーで 楽 曲 情 報 や レ ビ ュ ー 文 な ど を iTunes Store，App Store

ザはプレイリストの曲数やキーワードの種類等の条件

Search API か ら 取 得 し ，楽 曲 デ ー タ ベ ー ス を 作 成 す る ．

を指定する．そして，種楽曲とその他の楽曲との特徴

そして，ユーザプロファイル（嗜好）を過去に調べたベクトルの類似度を計算し，類似度の高い楽曲をプレキーワードと再生履歴から作成する．これにより，キ

イリストに追加する．類似度の算出にはコサイン類似

ーワードを入力することでユーザの気分を考慮し，キ度を用いている．

ーワードに則した楽曲を検索，プレイリストに追加すこの研究では，楽曲のキーワードを用いることで，ることができる．

聴きたい楽曲と印象が似ている楽曲を用いたプレイリ

越智らの研究では，楽曲のキーワードと再生履歴をストを生成している．本稿で述べる提案方式では，既用いることで，ユーザのキーワードの入力に対し，ユ存アルバム収録楽曲コンテンツの音響特徴を用いて，ーザが所有している音楽からユーザが聴きたい音楽 を既存アルバム収録楽曲コンテンツの遷移を模したプレ

推薦している．本稿で述べる提案方式では，ユーザがイリストを作成する．

所有している音楽からユーザが指定した 1 曲目を用い

2.2. ア ノ テ ー シ ョ ン か ら 楽 曲 の 推 薦 に 関 す るて，ユーザの嗜好にあったプレイリストを作成する．

研究2.4. 音 響 特 徴 の 遷 移 性 を 考 慮 し た プ レ イ リ ス
ト推薦に関する研究

梶 ら [3] は ， 楽 曲 の 類 似 度 ， ユ ー ザ の 嗜 好 の 類 似 度を判断するために，歌詞とアノテーションを利用し，

池 田 ら [5] は ， 楽 曲 間 で の 音 響 特 徴 が 滑 ら か に 遷 移

視聴時のユーザの状況に合わせたプレイリストを生成するようにプレイリストを推薦する手法を提案していする仕組みを提案している．プレイリストの生成は次る．直前までに再生されてきた楽曲の音量や音高，リの手順で行っている．まず，プレイリストのプールか

ズムからなる音響特徴の遷移を考慮し， 2 曲間の音響

ら協調フィルタリングにより種となるプレイリストを特徴に大きな変化がなく，滑らかに遷移する楽曲を推選び出す．そして，その種プレイリストをよりユーザ薦している．

の嗜好に近づけるためトランスコーディングを行い，本 稿 で 述 べ る 提 案 方 式 で は ， MFCC（ メ ル 周 波 数 ケ

ユーザにプレイリストを提示している．さらに，ユープスト ラム係数）を用いた楽曲特徴を用いることで，ザからシステムへ返すフィードバック情報を用いてよより楽曲の音響特徴に着目したプレイリストを作成すり良いプレイリストを作成すると同時にユー ザのプロる．

ファイルを変更し，次回以降のプレイリストを生成の2.5. 感 情 に よ る 音 楽 の プ レ イ リ ス ト 作 成 に 関

ために個人適応を行う．特徴量には歌詞，楽曲情景，
視聴状況の 3 種類を採用している．また，多くの特徴
量を随時取り込むことができるようにするため楽曲とする研究
野 地 ら [6] は ， ユ ー ザ の 疲 労 回 復 や ス ト レ ス 解 消 を目的とする感情による音楽のプレイリスト作成システ
ムの提案している．聴きたい曲の選択，ジャンル，年
代の選択に加え，ユーザの感情に着目し，その時の感情により聴きたい曲調に対応した曲を選択する機能を実現している．
本 稿 で 述 べ る 提 案 方 式 で は ， MFCC（ メ ル 周 波 数 ケ
プストラム係数）を用いた楽曲特徴を用いるが，野地らの研究のような楽曲属性と組み合わせることが可能
である．

2.6. リ ズ ム パ タ ー ン 特 徴 に よ る 音 楽 の プ レ イ
リスト作成に関する研究
吉 谷 ら [7]は ，楽 曲 よ り 抽 出 し た リ ズ ム パ タ ー ン 特 徴
により自動生成した楽曲マップを用い，プレイリストの作成支援を行うシステムを提案している．
本 稿 で 述 べ る 提 案 方 式 で は ， MFCC（ メ ル 周 波 数 ケ
プストラム係数）を用いた楽曲特徴を用いるが，吉谷らの研究のようなリズムパターン特徴を組み合わせることによって，より既存アルバムに合致したプレイリ
ストを生成することが可能になると考えられる．

3. 楽 曲 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ 群 を 対 象 と し た 楽
曲特徴距離計量による新規プレイリスト自動生成方式
3.1. 提 案 方 式 の 全 体 像
図 1 に提案方式の全体像を示す．本研究の目的は，ユーザが効率的に楽曲メディアコンテンツデータベー
ス群を楽しむための手法として，楽曲メディアコンテ
ンツ群を対象とした楽曲特徴距離計量による新規プレ

図 1. 提 案 方 式 の 全 体 像

イリスト自動生成方式を実現することである．本方式

リストの生成を可能にする．本方式では，ユーザが選は楽曲データベース特徴抽出機能，入力楽曲特徴抽出択した最初に聴きたい 1 曲と既存アルバム収録楽曲コ

機能，楽曲間の距離に基づくプレイリスト生成機能かンテンツの各曲の音響特徴を用いることで，ユーザがらなる．楽曲間の距離に基づく プレイリスト生成機能

所有している楽曲メディアコンテンツデータベース内は，特徴量の標準化機能，距離に基づく楽曲検索機能の楽曲を既存アルバム収録楽曲コンテンツの遷移を模の 2 つの機能からなる．

した楽曲メディアコンテ ンツデータベース群からなる

本方式は，ユーザが初めに 聴きたい曲として作成する新規プレイリスト の 1 曲目と，曲順を参考にしたい
既存アルバム収録楽曲コンテンツ を選択 する．次に，既存アルバム収録楽曲コンテンツ からアルバムの起伏を抽出し，ユーザーが選択した音楽アルバムの起伏を再現するように 2 曲目以降の曲を自動的に選び，プレイリストを作成 する．既存アルバム収録楽曲コンテン
ツは，コース料理のように作成者が曲順を考慮し作成している．そのため，既存アルバム収録楽 曲コンテンツの曲順と類似したプレイリストを作ることにより，ユーザが所有している楽曲を， 作成者の意図に基づいた曲順のプレイリストにすることができると考えられる．また，ユーザが既存アルバム収録楽曲コンテンツを入力することで，ユーザの嗜好にあった新規プレイ

プレイリストを作成する．

3.2. 楽 曲 デ ー タ ベ ー ス 特 徴 抽 出 機 能
本節では，楽曲メディアコンテンツデータベースから音響特徴を抽出する機能について述べる．
本方式では，楽曲メディアコンテンツデータベース
内 の 全 て の 楽 曲 の MFCC（ メ ル 周 波 数 ケ プ ス ト ラ ム 係数 ），Chroma Shift，Spectral Centroid ，Spectral Bandwidth,
Roll off, Zero Crossing Rate を 算 出 す る ． こ れ ら の 音 響
特徴は， 音声処理分野でしばしば利用される特徴量であ る ．MFCC は 20 次 元 の 特 徴 量 が 時 系 列 に 並 ん だ デ ー
タ で あ る ．こ こ で は MFCC の デ ー タ と し て ，各 特 徴 量の 時 間 毎 の デ ー タ の 平 均 を 取 り ，各 楽 曲 を 20 次 元 の ベ
クトルデータとして表現する．
このベクトルデータ同士の距離を算出することにより，楽曲同士の距離を算出できるようにする．
楽曲メディアコンテンツデータベースに登録されている全ての楽曲にこの抽出機能を適用し，出力されたデータを集めて楽曲特徴メタデータベースを構築す
る．

3.3. 入 力 楽 曲 特 徴 抽 出 機 能
ユーザの入力した 1 曲目と既存アル バム収録楽曲コンテンツから，特徴メタデータとして，最初の曲特徴
メタデータ，アルバム特徴メタデータをそれぞれ抽出
す る ． 抽 出 す る 方 式 は 3.2 節 と 同 様 で あ る ．

3.4. 楽 曲 特 徴 間 の 距 離 に 基 づ く プ レ イ リ ス ト
生成機能
入力楽曲特徴抽出機能で算出した既存アルバム収
録楽曲コンテンツの各曲の音響特徴に基づ いて 2 曲目以降の楽曲を並べることで，既存アルバム収録楽曲コンテンツの曲順を再現した 新規プレイリストを自動生
図 2. 2 曲 目 以 降 を 選 択 す る 場 合成する機能について述べる．本機能は，楽曲特徴メタ
データベース，最初の曲特徴メタデータ，アルバム特徴 メ タ デ ー タ を 用 い る ．本 機 能 は ，特 徴 量 標 準 化 機 能 ，
距離に基づく楽曲検索機能からなる．

3.4.1. 特 徴 量 標 準 化 機 能
本節では，抽出した全ての特徴量を標準化する機能について述べる． 全ての算出した特徴量について 標準化 を 行 う こ と で ，各 項 目 の デ ー タ の 影 響 が 等 し く な る ．
標 準 偏 差 を 𝑠，平 均 値 を 𝑢，各 デ ー タ を (𝑓_1, 𝑓_2, … , 𝑓_𝑛)とした場合，数式は以下のようになる．
𝑓’𝑖 =𝑓𝑖 − 𝑢… (1)𝑠

本 機 能 に よ り ， 元 の デ ー タ の 平 均 が 0， 標 準 偏 差 が1 のデータとなる．

3.4.2. 距 離 に 基 づ く 楽 曲 検 索 機 能
本節では，アルバム内楽曲特徴距離計算機能で算出した各曲間の距離に基づき，2 曲目以降の楽曲を検索

図 3. 最 後 の 曲 を 選 択 す る 場 合する機能について述べる． 本機能の 2 曲以降の楽曲を選 択 す る 場 合 の イ メ ー ジ を 図 2， 最 後 の 楽 曲 を 選 択 す
る場合のイメージを図 3 に示す．
まず，既存アルバム収録楽曲コンテンツの各曲間の距離，楽曲メディアコンテンツデータベースの全楽曲

𝑑𝑖𝑠𝑡((𝑎𝑚 − 𝑎𝑚+1), (𝑏𝑚 − 𝑏𝑖 )) … (2)
図 2 の 矢 印 が 示 す 差 と 差 の 距 離 が 最 小 に な る 𝑏𝑖を 探索することで， 既存アルバムメディア収録楽曲コンテ
ンツと似た起伏に並べることが 可能となる．

について，入力した最初の曲特徴メタデータからみた

プレイリストは繰り返して聴くことが多い ため，最距離を計算する．距離の計測には，ユークリッド距離後の曲から１曲目に関しても同様の起伏の関係であるを用いる．次に，計算した ユーザが構成を参考にした必要があると考えられ る．よって ，プレイリストが一いアルバムの 1 曲目と 2 曲目の差と ，検索対象楽曲の周して最初の曲に戻ってくることを考慮して最後の曲

1 曲目と 2 曲目の差の距離が最小になる 楽曲を探索すを並べていく必要があると考えられる．そこで， 最後

る ． 𝑎が 既 存 ア ル バ ム 収 録 楽 曲 コ ン テ ン ツ の ベ ク ト ル ，の曲の探索については次に示すような特別な距離計算

𝑏が 楽 曲 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ の ベ ク ト ル ， 𝑛が プ レ イ リを行う．

ストの曲数である時，楽曲の探索は，以下の数式のようになる．
1 ≤ 𝑚 ≤ 𝑛 − 1 の場合

1 ≤ 𝑚 ≤ 𝑛 − 1 の場合
𝑑𝑖𝑠𝑡((𝑎𝑛−1 − 𝑎𝑛 ), (𝑏𝑛−1 − 𝑏𝑖 )) … (3)表 1. 生 成 し た さ れ た 2 つ の プ レ イ リ ス ト と 差 分 の ベ ク ト ル 間 の 距 離作成した差分のベクト
作成した差分のベクト
曲順
プレイリスト 1
ル間の距離
プレイリスト 2
ル間の距離

曲順
1

blues.00001.wav(入 力 曲 )0.000000

1

reggae.00001.wav(入 力 曲 )0.0000002

country.00091.wav

3.7180862

country.00093.wav

4.280005

3

reggae.00001.wav

4.954157

3

blues.00034.wav

5.391289

4

country.00069.wav

3.947576

4

blues.00099.wav

3.476445

5

disco.00063.wav

5.714902

5

metal.00073.wav

5.946338

6

jazz.00032.wav

4.639484

6

blues.00038.wav

5.144290

7classical.00077.wav

5.724067

7

blues.00039.wav

6.094389

8

hiphop.00002.wav

8.390303

8

hiphop.00095wav

7.6224809

pop.00013.wav

5.455841

9

country.00002.wav

6.032063

10

hiphop.00002.wav

3.754088

10

metal.00092.wav

4.993374

11

raggae.00036.wav

4.322660

11

reggae.00038.wav

3.747648

12

rock.00003.wav

13.194042

12

metal.00089.wav

13.484081

最後の曲を選択する際には，既存アルバム収録楽曲

楽 曲 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ デ ー タ ベ ー ス は ， GTZAN

コンテンツ の 1 曲目と最後の曲の差と，楽曲メディア

dataset[8]を 用 い た ．こ の デ ー タ セ ッ ト に は ，ブ ル ー ス ，

コンテンツ の 1 曲目と最後の曲の差の距離 ，既存アルク ラ ッ シ ッ ク ，ジ ャ ズ ，ヒ ッ プ ホ ッ プ 等 の 10 ジ ャ ン ル

バム収録楽曲コンテンツ の最後から 2 番目の曲と最後に つ い て 各 100 曲 (30 秒 )，合 計 1000 曲 の デ ー タ が 収 録の曲との差と ，楽曲メディアコンテンツ の最後から 2されて いる．

番目の曲と最後の曲との差の距離の合計が最小になる
𝑏𝑖を 探 索 す る ．
図 3 の上下の矢印が示す距離の合計が最小になるよ
うにすることで，より楽曲の起伏を忠実に再現し，繰り返し聴くことを考慮した新規プレイリストを作るこ

楽曲特徴メタデータベースは，楽曲メディアコンテ
ンツデータベース内の全ての音響特徴を格納したデー
タ ベ ー ス で あ る ．各 音 響 特 徴 量 は CSV フ ァ イ ル と し て格納している．
最初の曲特徴メタデータは，ユーザが指定した 1 曲とが可能となる．

目から入力楽曲特徴抽出機能を用いて抽出した音響特4. 評 価 実 験

徴 デ ー タ で あ る ．各 音 響 特 徴 量 は CSV フ ァ イ ル と し て

本節では，本方式の評価実験について述べる．3 節

格納している．

で示した方式を実装し，実際に生成したプレイリスト

アルバム特徴メタデータは，既 存アルバム収録楽曲に つ い て の 評 価 を 行 う ． 4.1 節 で は ， 実 験 1 に つ い てコンテンツから入力楽曲特徴抽出機能を用いて抽出し

述 べ ， 4.2 節 で は 実 験 2 に つ い て 述 べ る ．

た 音 響 特 徴 デ ー タ で あ る ．各 音 響 特 徴 量 は CSV フ ァ イ

4.1. 実 験 1ルとして格納している．

本節では，本手法を用いて生成したプレイリストと本方式は，ユーザから最初に聴きたい 1 曲とユーザ

筆者の主観的評価について述べる．

の嗜好にあった既存アルバム収録楽曲コンテンツの入

4.1.1. 実 験 環 境

力が必要である．今回の実験では，ユーザが入力する

3 節で提案したシステムを実装し，あいみょんのセ
カンドアルバム「瞬間的シックスセンス」を既存アルバム収録楽曲コンテンツとして用いて実験を行った．
「 瞬 間 的 シ ッ ク ス セ ン ス 」は 全 12 曲 で 構 成 さ れ て い る
アルバムである．

最初に聴きたい 1 曲として，楽曲メディアコンテンツ
デ ー タ ベ ー ス 内 か ら blues.00001 と reggae.00001 の 2
曲を例として入力した．また，既存アルバム収録楽曲
コ ン テ ン ツ は ，「 瞬 間 的 シ ッ ク ス セ ン ス 」 を 入 力 し た ．
生成する新規 プレイリストの曲数は，ユーザが指定した既存アルバム収録楽曲コンテンツの曲数と等しく

た．

4.1.3. 実 験 結 果
今回の実験で生成した 2 つの新規プレイリストを，
表 1 に示す．
差分のベクトル間の距離 は，1 曲目には前の曲がな
いため，差分のベクトル間の距離が 0 となってい る．
ま た ，最 後 の 曲 の 差 分 の ベ ク ト ル 間 の 距 離 は ，10 番 と11 番 の 距 離 と 0 番 と 11 番 の 差 分 の ベ ク ト ル 間 の 距 離を合計したものなので ，値が大きくなってい る．
また，入力したアルバムと出力された 2 つのプレイ
リストついて，縦軸を順位，横軸を曲順として遷移をグラフとして表現したものを図 4 と図 5 に示す．
図 4. blues.00001 を 1 曲 目 に 選 択 し た 場 合 のプレイリスト 1

4.1.4. 考 察
本方式により，既存アルバム収録楽曲コンテンツ内の距離と，新規プレイリスト内の距離を導出することにより，既存アルバムの曲順同士の距離と近い新規プ
レイリストを生成することが可能となった．既存アルバム収録楽曲コンテンツと生成した 2 つのプレイリス
トの各楽曲を実際に聴取したところ，ほとんどが既存アルバムの曲順と合致する曲順になっていた．
図 4 と 図 5 で は ， 10 曲 目 以 外 で 似 た よ う な 順 位 の遷移が見られた．このこと から，アルバムの傾向がプ
レイリストにおいても再現されていることが分かる．
し か し ，生 成 し た 両 方 の プ レ イ リ ス ト が ，10 曲 目 の
穏やかさの遷移がずれるという結果になった．
実 験 で は ， 楽 曲 特 徴 抽 出 と し て MFCC や Chroma
Shift，Spectral Centroid 等 を 用 い て い た が ，こ の 特 徴 量

図 5. reggae.00001 を 1 曲 目 に 選 択 し た 場 合 のプレイリスト 2
なる．

4.1.2. 実 験 方 式

のみでは，今回検証した楽曲を弁別できる特徴の抽出に至っていないと考えられる．
今 回 扱 っ た 楽 曲 の 場 合 ， Spotify

API[8] のAudioFeaturesObject と い う 楽 曲 特 徴 を 適 用 す る こ と も本実験では，提案方式を用いて，ユーザが入力した可 能 で あ る ．こ れ ら の 特 徴 を 追 加 し て い く こ と に よ り ，既存アルバムと最初の一曲から，収録楽曲コンテンツ

楽曲の特徴を十分に表現し，距離計量が可能となるとの曲間の距離を考慮したプレイリストを構成したうえ考えられる．

で，生成されたプレイリストの曲間の距離が入力したアルバムと類似していることを 検証する．
そのため，既存アルバム収録楽曲コンテンツ内の曲間の距離と新規プレイリスト内の曲間の距離を求めた

また，今回対象とした楽曲データセットが最新の日
本のポップスではないことも考えられる．今後は検証
データセットを作成していくことも今後の課題である．

4.2. 実 験 2

上で，これら 2 つの距離の差の絶対値を算出した． 2

本節では，既存アルバム収録楽曲コンテンツ の遷移

つの距離の差の絶対値を算出することで， 差分のベクの再現度と，生成した新規プレイリストの総合的な完

トル間の距離 を示すことができる． これは，理想の距

成度について 評価実験を行う．

離との差である．

4.2.1. 実 験 環 境

また，入力したアルバムと出力された 2 つのプレイ

実験 1 で生成した 2 つのプレイリストと ，生成に用リストの，楽曲の穏やかさの遷移を可視化した．ここいた既存アルバム収録楽曲コンテンツである「瞬間的では，アルバムと 2 つのプレイリストに含まれる楽曲

シックスセンス」を用意した．また，アルバムとプレの穏やかさを順位付けした．1 位は一番穏やかな楽曲

イリスト中の穏やかさの遷移を筆者の主観で順位づけ

で あ る こ と を 意 味 し ，12 位 は 一 番 激 し い 楽 曲 で あ る こ

したものを表したグラフである図 4 と図 5 を用意した．

とを意味する．ここでは順位付けは筆者の判断で行っこの実験では，計 9 人の大学生を被験者とした．

項目表 2. ア ン ケ ー ト 結 果
プレイリストプレイリスト1
2

プレイリスト
全体の完成度と合致した楽曲メディアコンテンツ群からなるプレイリストを提示できるため，ユーザにとって効率的に楽曲メディアコンテンツ群を楽しむことが可能となると考えられる．

4.44

4.33

また，本稿では，本方式を実現する実験システムを構築し，実際のプレイリストを生成し，考察を行

既存アルバム収録楽曲コン
テンツと新規プレイリストの遷移の類似度合

4.55

図 4 の表の遷移
の再現度合

4.66

図 5 の表の遷移
の再現度合

4.66

っ た ．こ れ ま で 研 究 を 行 っ て き た ， 楽 曲 プ レ イ リ ス
4.55

トの音響特徴遷移を模した新規プレイリスト自動生
成 方 式 [1]で は ，簡 易 的 な 楽 曲 特 徴 距 離 計 算 で あ っ た
ため， 既存アルバムの曲順と合致する曲順になっていない箇所も散見され ていた．しかし本研究では，

4.66

この方式の楽曲特徴距離計算を 改善することによって，プレイリストの音響特性の遷移から楽曲の起伏

4.66

を忠実に再現し，より適したプレイリストを作ることができた．
今後の課題として，本方式を実際の音楽アプリと4.2.2. 実 験 方 式
本実験では，実験 1 で生成した 2 つのプレイリスト
についてアンケートをとる．まず， 被験者に既存アルバム収録楽曲コンテンツを聴いてもらう． そして，生成した 2 つのプレイリストを聴いてもらった上で， 各
項目を 1 から 5 の 5 段階で、5 を一番良いとして評価
を さ せ る ．質 問 す る 項 目 は ，「プレイリスト全体の完成度 」，「 既 存 ア ル バ ム 収 録 楽 曲 コ ン テ ン ツ と 新 規 プ レ イ
リ ス ト の 遷 移 の 類 似 度 合 」，「 図 4 の 表 の 遷 移 の 再 現 度合 」，「 図 5 の 表 の 遷 移 の 再 現 度 合 」 の 4 つ と し た ．

4.2.3. 実 験 結 果
アンケートの結果 を，質問項目ごとに平均値をと り，
表 2 に示す．

4.2.4. 考 察
表 2 に示した平均値は いずれのプレイリスト，項目で，4 よりも大きな値となった．値としては，図 4 と図 5 の表の遷移の再現度合が高い評価を得られており，筆者が行った順位づけは，主観評価であるため多少のずれが生じているが，ある程度はできていると考えられる．既存アルバム収録楽曲コンテンツの音響特徴の遷移を模すことで ，実際に聴い ても遷移を模していると感じるプレイリストの 生成ができているといえる ．
また，プレイリスト全体の完成度は高い評価を得ているが，楽曲を無作為に並べて作成したプレイリストとの比較評価を行うことで，さらに本方式のメリットを
示 す こ と が で き る と 考 え る ．感 覚 的 な 評 価 に な る た め ，より多くの人から被験者実験を行っていきたい．

5. お わ り に
本稿では，楽曲メディアコンテンツ群を対象とした楽曲特徴距離計量による新規プレイリスト自動生
成方式について示した．
本方式が実現されることにより，ユーザ自身の嗜好

連 携 し ，動 的 な プ レ イ リ ス ト 生 成 を す る 機 能 の 実 現 ，
被験者による本方式の有効性の検証が挙げられる．

参

考

文

献

[1] 守 屋 朋 夏 , 岡 田 龍 太 郎 , 峰 松 彩 子 , 中 西 崇 文 ,“楽曲プレイリストの音響特徴遷移を模した新規 プ レ イ リ ス ト 自 動 生 成 方 式 ,” 第 21 回 情 報 科 学
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[6] 野 地 保 , 平 山 守 , 内 田 一 哉 , “ 感 情 に よ る 音 楽の プ レ イ リ ス ト 作 成 シ ス テ ム の 提 案 “, 第 69 回 全
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[7] 吉 谷 幹 人 , 松 島 俊 明 , “Music Walk Around: 楽 曲
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[8] kaggle，
GTZAN
dataset，https://www.kaggle.com/datasets/andradaolteanu/gtz
an-dataset-music-genre-classification?resource=dow
nload[9] Spotify
API，https://developer.spotify.com/documentation/web -api/