音楽印象分析・音楽推薦を駆使して楽曲と出会える音楽発掘サービス「Kiite」を公開 (2/7ページ)

バリュープレス



 Kiiteは、歌声合成技術による歌唱を含む膨大な楽曲(動画共有サービスによってインターネット上で公開されている約30万曲の音楽動画)を、「軽快」「激しい」などの自動分析された音楽の印象で視聴者が絞り込み、自動検出されたサビ区間を効率よく試聴することで、次々と新たな楽曲に出会うことができるサービスである。そうして発掘した好みの楽曲をプレイリストにボタン一押しで手軽に登録すると、お気に入りの楽曲が繰り返し鑑賞しやすくなるとともに、他の視聴者とも共有できる。また、音楽推薦エンジンが各視聴者の再生履歴やプレイリスト、楽曲の音響信号の自動解析結果などに基づいて日々自動生成する「お勧め楽曲のプレイリスト」を聴けば、幅広い音楽を楽しめる。さらに、視聴者自身が音楽推薦エンジンをカスタマイズして複数保存でき、気分に応じて使い分けられる高度な機能も備えている。


[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM3ODQ5IzIyNzA3MCM3ODQ5X2JOSXlSZmVhRmguanBn.jpg ]


■ 背 景 ■

 歌声合成ソフトウェア「初音ミク」が発売された2007年8月以降、アマチュアやプロを問わずさまざまなアーティストの貢献によって、合成された歌声がメインボーカルの楽曲(音楽動画)が動画共有サービスなどを中心に30万曲以上公開され、日々増え続けている。視聴者も、好きな楽曲を見つけて聴いたり、それを他の人達に紹介して広めたりすることによって、この音楽文化の発展に貢献してきた。しかし、膨大な楽曲の中から視聴者が好みの楽曲を見つけ出すことは容易でなく、その結果、新たな楽曲が公開されても、それが潜在的に好きなはずの視聴者に気づいてもらえずに埋もれてしまうことが多い。これは、アーティストにとっても視聴者にとっても損失であり、歌声合成を使用しているかどうかに関わらずメディアコンテンツ全般に共通の問題である。
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