last.fm

言語情報処理ポータルのコラム記事読んでいてlast.fmという面白いアプリケーションを知った。

このアプリケーションはいわゆるインターネットラジオというやつで楽曲がフリーで聴ける。このラジオの特徴は選曲のパーソナライゼーションが可能なこと。

流れる曲に対して、好き（Love this track）、嫌い（Ban this track）、スキップ（Skip this track）を選ぶことによってユーザの曲の嗜好を蓄積し、その情報を元にユーザが好きそうな曲を流してくれる。

やってみたのだが邦楽も japanese pop でタグ検索すると聴ける。しばらく続けてみようと思う。これは海外のサービスだが日本でも似たようなサービスやってるところあるのかな。楽曲に関しては結構需要がありそう。

どんな技術が使われているかは非常に興味がある。私も邦楽はよく聴くが好き嫌いがかなり分かれる。同じアーティストで好きなのもあれば嫌いなのもある。振り返ってみるとメロディ、歌詞あたりに類似性があるように思えるな。

一般的に楽曲の類似性はどうやって判断するのだろう？歌詞はテキストマイニングとシソーラスあたりが使えそうだが。音声波形が似ていると曲の感じも似てるのかが疑問。音楽方面はさっぱりなのだ・・・もちろん楽譜も読めない。

従来研究を探して、楽曲の波形を抽出するあたりから実験してみるかな。

導入したい方は、Last.fm と言う新しい音楽体験（リンク切れ）の記事が参考になります。もしかしたら楽曲の類似性とか無関係に協調フィルタリング使ってるのかな。