情報処理学会 インタラクション2019

楽曲には，曲名，アーティスト情報，ジャンルなどの属性が存在する．中でもジャンルには，サブジャンルと言うものが存在する．従来の研究では，楽曲のジャンルの分類を行っているが，サブジャンルまでの分類を行っていない．本研究では，楽曲データのメル周波数ケプストラム係数を求め，画像に変換し，畳み込みニューラルネットワークを使用してHardcore technoの楽曲が属するサブジャンルを判定する．本研究を行うことによって，サブジャンルの属性が付いていない楽曲を分類したり，好みの近いサブジャンルを発見する手がかりにすることができる．4つのサブジャンルについて，確信度に基づく分類を行ったところ，平均88.25%の精度であった．しかし，楽曲中に特徴が少ないサブジャンルの認識率が低い結果となった．