ポピユラー音楽データベースにおけるトレンド検出に関する検討

摘要

This paper presents a method for detecting musical trend in popular music database. The proposed method utilizes Topics over Time (ToT) model to represent temporal trends in popular music as latent topics represented by probability distributions over co-occurrence relationship between audio features. ToT model is one of probablistic topic models for text analysis which considers not only word co-occurrence relationship but also time when documents were generated. In order to adapt ToT model to music databese, we use Bag-of-Features represen-tation and enebles the detection of the musical trends. Finally, we apply our method to classification for evaluating the effectiveness of our method.%本文では,音響特徴に基づく楽曲のトレンド検出手法を提案する.提案手法では,Topics Over Time(ToT)モデルを音楽データべースに対して適用し,各年代におけるトレンドを,音響特徴の共起関係に基づく潜在的なトピックとして検出する.ToTモデルは従来より,時刻が付与された文書集合に対して,単語の共起関係のみでなく,時刻を考慮した潜在トピックの抽出を行う手法として用いられている.提案手法では,楽曲の音響特徴をBag-of-Features表現を用いて表すことで,ToTモデルを音楽データベースに適用可能とする.また,本文の最後では,トレンド検出手法の有効性を確認するため,提案手法を楽曲の時代分類に応用し,その精度評価を行う.