[5M3-GS-2h] 機械学習：感性・行動分析

14:30 〜 14:45

[5M3-GS-2h-03] 音響特徴に基づく音楽鑑賞者の感情推定モデルの解釈可能性に関する一考察

〇王 応銘¹、茂木 雅祥¹、邵 騰飞¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：

機械学習、音楽感情認識、音響特徴、説明可能性

音楽感情認識（Music Emotion Recognition, MER）は、音楽情報検索や感情分析における重要な課題の一つであり、音楽信号が伝える感情特性を自動的に識別する技術である。従来研究では、大規模な学習データを用いた深層学習などの機械学習モデルにより、感情分類の精度向上が示されている。しかし、予測精度の向上に比べ、音響特徴と感情認識の関係性、すなわち機械学習モデルに関する解釈性は十分に検討されていない。一方で現実問題としては、深層学習などの先端技術を用いて、楽曲を聴いた人間の感情に与える音響特徴の影響を分析することも重要である。
本研究の目的は、音響特徴と音楽を聞いた人間の感情との関係を解明することである。Million Song Dataset の音響特徴量と Last.fm のユーザー付与タグを用いて各楽曲に感情ラベルを付与し、適切な機械学習を適用することで、感情予測モデルを構築する。SHAP値を用いて、音響特徴の感情分類への寄与を解析し、その重要度と作用方向を定量的に評価する。
本研究で得られた知見は、音楽情報検索および音楽心理学における感情理解の深化に貢献すると期待される。また、教育や心理療法支援など、将来的な実社会での応用も見込まれる。