デジタル音楽配信のための コンテンツ管理 Francois Pachet: Content Management for Electronic Music Description: The Real Issues. Communications of the ACM, April 2003. 発表者：吉原幸輝 目次 • • • • はじめに EMDにおける技術 コンテンツ管理 結論 はじめに • オーディオデータのデジタル化 – 高品質記録・操作 – 音楽データの配信・送信の容易化 • 音楽配信の粒度 – アルバム単位から楽曲単位へ EMDの現状 • EMD(電子的音楽配信：Electronic Music Distribution) – ネットワークを介したオーディオデータの配信 – 技術的な問題 • 楽曲のネット送信 • コピープロテクト • 著作権管理に伴う問題 • EMDの将来的な期待 – マスマーケットアプローチから個人別配信アプロー チへ – 音楽コレクションサイズ • アクティブな楽曲はメジャーレーベルの約1% ⇒個人別配信スキームの確立 • 伝統的なデジタルライブラリのブラウズとは異なる ⇒ユーザが音楽としたいことをよく知る必要あり • EMDの実施形態 – オンデマンド、ストリーミング、P2P、etc. – 効率のよいコンテンツ管理ツールの欠如 – 「苦難法」と「安直法」の比較 コンテンツ管理 • 楽曲識別 – 国際標準レコーディングコード ISO • アルバムを構成する一意の識別子 • 使用しない音楽ソースもある、非公式曲では大部分 • アナログラジオにおける識別 – 苦難法、オーディオフィンガープリンティング • 楽曲の一部の信号を解析、事前の結果と比較 • 安直法 – 楽曲に関する外部情報を活用 – ラジオのデータベースの利用(eMarker) • eMarkerは、苦難法で作られたプレイリストに依存 • 苦難法と安直法は矛盾するものではない 音楽ジャンル • 楽曲に関する最も傑出した情報 • 問題点 – 1つに収束は困難 – 用語の合意ができない（ex. 「Easy Listening」と 「Variety」） – 用語の構造の不一致 – アルバム前提分類は楽曲単位分類と不一致 • ジャンルは、音楽記述において主たる記述子 音楽ジャンルの抽出 • 安直法 – 人間の専門家 • 利点：専門家の知識を含む、比較的矛盾はない • 欠点：更新が難しい、用語がわかりにくい • 苦難法 – 音響信号の客観的基準をジャンルと適合 • 結果は貧弱 – 文化依存、非客観的 • 進展は期待できない 音楽的特長 • 安直法 – 与えられた特徴に従ってユーザに楽曲を評定 • 苦難法 – 音響信号から高次の音楽的特長を抽出 音楽類似度 • 楽曲間の類似度 – 管理システムの重要なタスクの１つ • 特徴レベル ex. Jazzのサックス曲は全部似ている • 類似度 ex. ビートルズの楽曲とビーチボーイズの楽曲 同時期に録音⇒類似と判断 ex. ビートルズの楽曲はすべて類似と判断 • 客観的なタイプの類似度 – 苦難法、安直法のいずれからも計算可能 • 文化に依存する類似度 – 苦難法では抽出不可 • 文化的な情報は信号内に単純には含まれない – 本稿ではデータマイニング技術のみ抽出可能 • 協調フィルタリング(CF)・・・嗜好パターンを推測 ex. amazon.com 協調フィルタリング(CF) • CFによる音楽類似度 – 性質の特徴づけが困難 – ユーザプロファイルに焦点を当てたデータマイニ ング • CFの問題点 – 類似度が不完全 • 多くのユーザが評定をつけた楽曲しか対応できない – 推薦の性質による限界 • コミュニティ内で強いパターンしか伝播できない その他のデータマイニング技術 • 共起分析 – 異なるコンテクスト（ex. Webページとラジオ番組） で一緒に出現する2つ以上の楽曲について距離 関数を作成 – 利点 • 完全自動構築 • 更新が容易 クエリシステムからプレイリスト作成へ • 既存のEMDシステム – クエリアンサースキーム どの程度クエリを満足するかに対応して整列 実際には、ラジオやコンサート、CDなど一連の流 れで視聴 • 音楽の一連の流れという観点から音楽検索 を提案(Pachet.F 2000) – より単純で直感的な方法が可能に ユーザインターフェース • 音楽にオンラインアクセスするための様々な 手法 – 直接的な特徴ベースの検索システム – プレイリストの斬新なグラフィック – これらはユーザの挙動が一定なものばかり • CSLのPersonalRadioは「探検製」を扱う – 保守的⇔探検的 – 長時間使用で「探検」は整然と移行 – 「非探検」では目新しいものに変化 • ヒット曲などを１回問い合わせのみ • 大規模な音楽カタログ – 人の挙動のファジーな性質 の考慮必要 結論 • 音楽コンテンツ管理技術 – EMDにおいてキーとなる要素技術 – 最終的には1対1の音楽配信を可能に • 課題点 – 音楽検索における効率的な手法 – メタデータや抽出された類似度関係の性質 論文へのコメント • この論文は紹介だけにとどまっており、具体 的な実現方法についての記述がない • 実現方法の主張もない • 最終的な一般論的な目標しか示されていな い
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