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Music Visualization as User Interfaces

Professor, Ochanomizu University at Ochanomizu University
Jul. 22, 2014
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Music Visualization as User Interfaces

  1. ユーザインタフェースとしての 音楽情報可視化 伊藤貴之 お茶の水女子大学 理学部情報科学科 教授 2014年7月22日 可視化情報シンポジウム Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  2. 講演内容 • 講演者の自己紹介 • お茶大伊藤研における音楽情報可視化の事例 – クラシック音楽のスコア情報の可視化 – ポータブル音楽プレイヤーのユーザインタフェース – 対話型進化計算を用いた音楽推薦インタフェース • 考察と展望 1 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  3. 最近の研究:1ページで要約 3 情報可視化 3次元CG応用 マルチメディアUI Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  4. なぜ音楽情報可視化 • 可視化のチャレンジ性を説明しやすい課題一つ – 鑑賞に時間がかかるコンテンツの俯瞰・概観 – 主観(聴覚)から主観(視覚)への変換 – 多彩なアプリケーション • 日本ではマイナーかもしれないが海外ではホットな話題 – 例えば以下のチュートリアル http://www.slideshare.net/plamere/using-visualizations-for-music-discovery • 伊藤自身の学生時代からの趣味 – 作曲、指揮、DTM、管楽器、その他の楽器 • 学科学生に人気の高い研究分野 4 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  5. 講演内容 • 講演者の自己紹介 • お茶大伊藤研における音楽情報可視化の事例 – クラシック音楽のスコア情報の可視化 – ポータブル音楽プレイヤーのユーザインタフェース – 対話型進化計算を用いた音楽推薦インタフェース • 考察と展望 5 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  6. Colorscore:大きな1曲の構造を可視化する • 何十段もあるクラシック音楽の楽譜(スコア)を 色に置き換えて要約表示する • メロディの種類で小節を色分けする 6 木管楽器 金管楽器 打楽器 弦楽器 前半 後半 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  7. 事例:チャイコフスキー「花のワルツ」 7 7 主旋律 伴奏(和音) 伴奏(低音) その他(装飾) 青紫色の主旋律に着目 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  8. シンプルな圧縮表示で要点を読みやすく • できるだけ重要な色を残しながら段数を減らす 8 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  9. 講演内容 • 講演者の自己紹介 • お茶大伊藤研における音楽情報可視化の事例 – クラシック音楽のスコア情報の可視化 – ポータブル音楽プレイヤーのユーザインタフェース – 対話型進化計算を用いた音楽推薦インタフェース • 考察と展望 9 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  10. GRAPE: プレイリスト単位の音楽情報可視化 • 数十曲の楽曲群(プレイリスト)を 1枚の抽象画像に • 多数のプレイリストの印象・特徴を 1画面に一覧表示 • 色で各楽曲の特徴を表現 →プレイリストをグラデーション表現 10 ※GRAPE = GRadation Arranged Playlist Environment Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  11. GRAPEにおける楽曲の色づけと配置 • 色づけ: 各曲の音響情報から得られ る3つの特徴量をYCbCr色座 標の3変数に割り当てる • 配置: SOM (Self organizing map) によって各曲の2次 元座標値を求める 11 Y: 高周波のエネルギー比 Cb: テンポ Cr: 音量の平均 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  12. GRAPHによる可視化の例 12 Itoh Laboratory, Ochanomizu University ユーザ(A) のプレイリスト: • 音量の大きいポップス中心 • バラード曲にて色彩の差が際立つ ユーザ(B) のプレイリスト: • ポップスからBGM曲までバラエティ豊富 ユーザ(C) のプレイリスト: • 音量差の大きいクラシック中心 • シンプルな編成の曲の色彩が暗い傾向 ※曲調をあてさせるクイズ実験においても おおむね良好な結果を得る
  13. Lyricon: 複数のアイコンによる歌謡曲表現 • 歌詞からキーワード探し → アイコン候補選び • 曲調の推測 → アイコンを決定 • プレイリストの一部として表示 13 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  14. Lyriconのアイコン選択結果 (1/2) 14 SUMMER TIME / NEWS 空・海・星 …夏全開! 春夏秋冬 / ヒルクライム 花・海・紅葉・雪だるま …四季折々 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  15. Lyriconのアイコン選択結果 (2/2) 15 SAKURA / いきものがかり 故郷を回想 都会に花 桜を中心とした情景描写の中のアクセント Alive / Mr. Children 都会・仕事への怒り 夢・希望・未来 恋人・花 徐々に前向きに展開するストーリー性 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  16. 講演内容 • 講演者の自己紹介 • お茶大伊藤研における音楽情報可視化の事例 – クラシック音楽のスコア情報の可視化 – ポータブル音楽プレイヤーのユーザインタフェース – 対話型進化計算を用いた音楽推薦インタフェース • 考察と展望 16 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  17. MusiCube: 音楽推薦結果の可視化 17 Itoh Laboratory, Ochanomizu University 音楽特徴のうち 2軸を選んで 楽曲をプロット 自動生成した プレイリスト 音楽特徴の選択タブ 未評価 提示中 反対 賛成 再生、停止、賛成、反対、 などの各種ボタン https://www.youtube.com/watch?v=ILqP4O3T0Yk
  18. MusiCubeによる推薦結果パターン • 被験者A・Bは嗜好がよく似ている – 音量平均が小 → 音量変化のあるアコースティック系? – 高音/低音比が小 → キラキラ音の少ないシンプルな編成? • 被験者Cは大きく異なる – 不協和音比が小 → オーソドックスな作曲技法? 18 Itoh Laboratory, Ochanomizu University 音量 平均 音量 平均 音量 平均 高音/低音比 高音/低音比 不協和音比 被験者A 被験者B 被験者C
  19. 講演内容 • 講演者の自己紹介 • お茶大伊藤研における音楽情報可視化の事例 – クラシック音楽のスコア情報の可視化 – ポータブル音楽プレイヤーのユーザインタフェース – 対話型進化計算を用いた音楽推薦インタフェース • 考察と展望 19 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  20. お茶大伊藤研における音楽情報可視化 • 原則として「合奏情報可視化」 – 音楽的に完成した情報 (楽譜 or 録音物) を対象 – 2種類の入力情報 • 楽譜情報(MIDI)からの音楽構造分析 • 音響情報(WAV,MP3)からの特徴量算出 • 可視化すること自体はゴールではない – 独習、選曲、推薦などのためのユーザインタフェース – 「能動的音楽鑑賞」 (産総研 後藤先生の提唱) の一種 • 実用シナリオに基づく分類 – 一般人か専門家か、曲数は多いか少ないか、 20 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  21. お茶大伊藤研における音楽情報可視化 21 Itoh Laboratory, Ochanomizu University 曲数 一般人向け専門家向け 音楽群の傾向分析 スコアの俯瞰 音楽推薦 ポータブル インタフェース 写真と音楽のマッチング
  22. 今後の展望 • ユーザの感性へのアプローチを拡げる – 心理学的に客観性のある理論の導入 – Deep Learning などによる大局的な学習計算 • 音楽鑑賞定額化がもたらす展開 – 本当の意味でのスケーラブルな手法の必要性 – 新たなアプリへの展開…例えば: 推薦結果や可視化結果の友人間での共有 • 音楽生成との連動 – ボーカロイド、n次創作… • そのほか、現実的なこと – 誰もが納得するユーザ評価手法の確立 – 実用化 (企業共同研究やダウンロードアプリ) への展開 22 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
  23. 参考文献 • 本発表で紹介した事例 – A. Hayashi, T. Itoh, M. Matsubara, Colorscore - Visualization and Condensation of Structure of Classical Music, Knowledge Visualization Currents: from Text to Art to Culture, Springer Edit Volume, ISBN-978-1-4471-4302-4, 2012. – W. Machida, T. Itoh, Lyricon: A Visual Music Selection Interface Featuring Multiple Icons, International Conference on Information Visualization, pp. 145-150, 2011. – T. Uota, T. Itoh, GRAPE: A Gradation Based Portable Visual Playlist, International Conference on Information Visualization, 2014. – Y. Saito, T. Itoh, MusiCube: A Visual Music Recommendation System featuring Interactive Evolutionary Computing, International Symposium on Visual Information Communication & Interaction, 2011. • 本発表で紹介していない事例 – K. Ohyama, T. Itoh, DIVA: An Automatic Music Arrangement Technique Based on Impressions of Images, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4569 (Smart Graphics 2007), pp. 178-181, 2007. – K. Kusama, T. Itoh, Abstract Picture Generation and Zooming User Interface for Intuitive Music Browsing, Springer Multimedia Tools and Applications, DOI 10.1007/s11042-012-1108-y, 2012. – A. Uno, T. Itoh, MALL: A Life Log Based Music Recommendation System and Portable Music Player, ACM Symposium on Applied Computing, Multimedia Visualization, 2014. 23 Itoh Laboratory, Ochanomizu University
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