抄録
「楽しい」や「静かな」といった印象語を検索キーとする楽曲検索方式では,(1)楽曲から受ける印象がユーザによって異なる,(2)楽曲の印象を表現する印象語についての認識がユーザによって異なる,という2種類の個人差が問題となる.本論文では,前者に焦点を当て,ユーザの楽曲印象の受け方を記述するためのユーザモデリング手法,ならびに検索結果に対するユーザの評価に基づいて,より適合するユーザモデルを選択するための適合フィードバック手法を提案する.具体的には,印象評価実験(被験者100名,楽曲80曲)の結果に基づいて,楽曲から受ける印象の類似性をクラスタ分析し,被験者を20グループに分類する.そして,各グループに対し,ユーザモデル(楽曲の印象を数値化するための式,および数値化した結果)を構築し,適合フィードバックにより適当なユーザモデルを取捨選択する手法を設計する.また,以上の手法を既存の印象に基づく楽曲検索システムに実装し,性能評価実験(30名)を行うことにより,その有効性を検証する.
We have developed a scheme for music retrieval that adapts to the user's impressions of the musical pieces. First, we conducted impression-estimation experiments in which 100 subjects gave their impression of 80 musical pieces, and then, using a clustering method, we classified the 100 subjects into 20 groups based on the results. Next, we created a user model for each group consisting of formulas for numerically expressing the impressions and a set of vectors calculated using the formulas. We then developed a procedure for identifying the most suitable model for an unidentified user. Testing of the models and procedure in an existing impression-based music-retrieval system demonstrated the effectiveness of the proposed scheme.
