AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「音楽の感情をAIで判定できる」と騒いでましてね。要は顧客の気分に合わせてBGMを変える、みたいな話ですか？投資に値しますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。ここで扱う研究は再帰型ニューラルネットワーク、Recurrent Neural Networks (RNN) 再帰型ニューラルネットワークを使って音楽の感情を予測するものです。要点を3つで言うと、感情の定義、時系列特徴の扱い、そして実データでの有効性です。
感情の定義ですか。そもそも「音楽が悲しいか明るいか」を機械が判断するとは、どうやってラベルを付けるのです？主観の差が大きくて心配です。
いい質問です。研究ではRussell’s Emotion Quadrant (ラッセルの感情四象限) を使って4つの領域に分けています。つまり喜び／悲しみ、興奮／落ち着きの軸で定量化するイメージです。クラシックな統計ではなく、複数の聴取者や既存のデータでラベルを揃え、AIに学習させていますよ。
なるほど、軸で分けるのですね。で、再帰型ニューラルネットワークというのは要するに時間的な流れを読む装置、という理解で合っていますか？これって要するに時間の並びを考慮して判定する、ということ？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！RNNは時間の連続性をモデル化できます。さらにLong Short-Term Memory (LSTM) ロングショートタームメモリという拡張は、短期と長期の流れをうまく保持することで音楽の「盛り上がり」や「余韻」を捉えやすくなります。ただし、データ量が少ないと複雑なモデルが返って性能を落とすことが本研究でも示されています。
実務目線だと、うちの現場で使うならまずはデータが必要ですよね。論文ではどれくらいのデータを使ったのですか？うちだと最初は数百曲です。
本研究では900クリップから検証を始め、データ拡張や外部データ追加で規模を拡大しています。面白いのは少量データでは単純なRNNがLSTMより有利なことがある点です。要はまずは小さく試して、パフォーマンスを見てからモデルを複雑化するのが現実的ですよ。
それなら段階的導入が効きそうですね。ただ、現場が扱えるかが不安です。導入のコスト対効果や操作の簡便さはどうでしょうか。
大丈夫です。要点を3つにまとめます。第一に、初期は小規模データとシンプルなモデルでROIを確認する。第二に、音声特徴抽出はLibrosaなど既製ツールで自動化でき、現場負担を減らす。第三に、結果は感情の4象限で可視化して意思決定に落とし込むだけで現場の運用は十分可能です。一緒に段階設計すれば乗り越えられますよ。
わかりました、まずは「小さく試す、測る、拡張する」という進め方で社内に提案してみます。要するに、まずは簡単なRNNで顧客反応を測定してから段階的に投資する、ということですね。
