抄録
J-040
決定木に基づく楽曲の印象推定モデルの分類とその評価
◎岩月靖典・西尾圭一郎・酒向慎司・北村　正（名工大）
現在の楽曲の検索方法として，キーワード検索が主流である．この方法は，検索する段階で要求する楽曲がある程度定まっている必要がある．そこで，感性情報を入力して楽曲を検索する手法を提案する．この方法では，ユーザが新たな楽曲に出会う機会を増加させることができる．これを実現するには，楽曲の音響信号と人間が楽曲を聴いたときに抱く印象の関係を表現する必要がある．また，人間が楽曲を聴いたときに抱く印象は，個人により異なるという問題がある．本研究では，混合正規分布(GMM)を用いて音響信号と人間が抱く印象の関係を表現し，ユーザのプロフィールを用いることで未知のユーザに対しても精度の高いモデルを作成した．