情報・システムソサイエティ特別企画　学生ポスターセッション予稿集 ISS-P-120 複数人の走行テンポを集約した楽曲メタデータによる楽曲検索システムの検討綾香† 南雲鷹野孝典† † 神奈川工科大学情報学部情報工学科１．はじめに音楽を聴きながらジョギングする人を対象とした音楽配信システムの需要が高まっている．このような音楽配信システムの実現において，特に，ジョギングあるいはウォーキング中の走行（歩行）テンポに応じた楽曲選曲機能を実現するには，対象とする楽曲からのテンポ抽出が必要とされている．しかし，多くの携帯音楽プレイヤーで利用されている MP3 や AAC 等の音楽データ形式は基本的にトラック分割ができないため，人間が感じ取れるテンポとして重要なメイントラックからのテンポ抽出が困難である．本研究では，走行テンポにあった楽曲検索を実現するために，ある楽曲を聴いた際の複数人の走行テンポを集約することにより，その楽曲に対して人の感じる「体感テンポ」を抽出する方式を示す．２．提案方式 Step-2: 走行テンポの抽出 Step-3: 複数人の走行テンポの集約体感テンポメタデータＤＢ走行テンポ DB 走行テンポの収集携帯音楽プレイヤー走行 Step-1: 走行テンポ抽出走行テンポに応じてプレイリストを生成 Step-4: 楽曲選曲楽曲ＤＢ楽曲再生図1. 提案方式の概要図本方式では，下記の手順で体感テンポ抽出および楽曲選曲を行う（図 1）． Step-1: 時刻 t におけるモバイル端末の加速度センサから得られる xyz 各軸の加速度を ax(t)，ay(t)，az(t) とする．S=|ax(t) - ax(t - 1)|+|ay(t) - ay(t - 1)|+|az(t) az(t - 1)|がしきい値αを超えたときに「1 歩」と計測し，一定時間 Δt 内にカウントされた歩数 w に基づいて，走行テンポ T を T = w / Δt として算出する． Step-2: ユーザ x がある楽曲を聴いている際の走行テンポ Txi を Δt の間隔で算出し，曲の初めから終わりまで聴いた際の走行テンポ列を Tx = [Tx1, Tx2, Tx3, …, Txm]のように時系列データとして表現する． Step-3: 着目している楽曲 m に対して，走行テンポ 2014/3/18 〜 20　新潟市列の傾向が似ている N 人のユーザを対象とし，体感テンポを算出する: T (m)   N m Txi / m / N x 1 i 1   Step-4: ジョギング時の楽曲選曲の際には，楽曲 m の体感テンポ T(m)とユーザ x の走行テンポ平均との差に基づいて，楽曲のランキングを行い，上位 n 個の楽曲を再生リストに追加する．３．予備実験実験では，提案方式により被験者 1 名から抽出された体感テンポを用いて走行テンポにあった楽曲検索が実現可能であるかを，既存のソフトウェアを用いて抽出した BPM 値を用いた場合と比較することで確認する．なお，被験者 1 名が端末を腹部に抱えて 30 歩を 2 回，15 歩と 60 歩を 1 回走った結果， Step-1 のしきい値αを 160 に設定した時が，実際の歩数に近かったためα=160 として実験を行う．表 1 に，10 曲のポップス曲を対象とした楽曲検索の結果の正解率を示す．10 種類の走行パターンに基づいて 10 回の楽曲検索を行い，上位 5 件について正解判定は人間が聴いて行った．表 1 の結果より，提案方式による体感テンポの方が人の感じるテンポに適った楽曲を得ることができたことが確認できる．これは，BPM 値を用いた場合は人がテンポとして知覚しないものをノイズ・テンポとして抽出してしまったためと考えられる．表 1. 体感テンポ（本方式）とＢＰＭ値の比較結果体感テンポ正解率 60% BPM 値 27% ４．まとめ今後の課題として，複数人の走行テンポに基づく実証実験を行い，提案方式の実現可能性および有用性を検証していく予定である．参考文献 [１] 帆苅隼佑, 長安達也，”ジョギングのペースに再生速度を同期させるスマートフォン用音楽プレイヤー”，情報処理学会全国大会講演論文集， Vol.75(3)，pp.249-250, 2013． -20- Copyright © 2014 IEICE