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MoodTune 東京AI祭ハッカソン決勝

Aokiti
March 25, 2024
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MoodTune 東京AI祭ハッカソン決勝

東京AI祭2024 ファイナリストピッチ

Aokiti

March 25, 2024
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  1. フロントエンド (Next.js) Spotifyにログイン Spotify Web API 環境⾳を5秒間録⾳ (MediaRecorder) OAuth認証 &

    アクセストークンを返却 バックエンド (Fast API) ⾳楽パラメータが近い楽曲IDを取得 YAMNet で特徴量を抽出 ⾳楽パラメータを推論 (⾃作AIモデル) 推薦された楽曲をプレイリスト再⽣ 5つの楽曲IDを返却 Spotify Web Playback SDK 楽曲の再⽣‧停⽌‧スキップ 技術構成
  2. Spotify上に保存されている ⾳楽パラメータをAPI取得 YAMNetを使⽤して 環境⾳の特徴量を抽出 ランダムフォレストにて特徴量 から⾳楽パラメータを推論 楽曲1.mp3 {'danceability': 0.531, 'energy':

    0.893, 'valence': 0.639} 楽曲2.mp3 {'danceability': 0.234, 'energy': 0.389, 'valence': 0.328} 楽曲3.mp3 {'danceability': 0.112, 'energy': 0.977, 'valence': 0.237} ・ ・ ・ [Spotifyの音楽パラメータ] {'danceability': 0.531, 'energy': 0.893, '.. {'danceability': 0.234, 'energy': 0.389, ʻ.. {'danceability': 0.112, 'energy': 0.977, ʻ.. [[0. 0.29666188 0.06228863 ... 0. 0. 0. ] [0. 0.5740908 0.32894447 ... 0.08657128 0. 0. ] [0. 0.03897701 0.65733117 ... 0.09060702 0. 0. ] ... [0. 0.12407272 0.03179706 ... 0.32213107 0.08482026 0. ] [0. 0.11226998 0. ... 0. 0. 0. ] [0. 0.1002526 0. ... 0. 0. 0. ]] [環境音の特徴量] [[0. 0.29666188 0.06228863 ... 0. 0. 0. ] [0. 0.5740908 0.32894447 ... 0.08657128 0. 0. ] [0... AIモデル 521種類の⾳声イベント (掃除機、⾬⾳、笑い声、⾞の⾛⾏⾳、ドアの開閉⾳ など)
  3. フロントエンド (Next.js) Spotifyにログイン Spotify Web API 環境⾳を5秒間録⾳ (MediaRecorder) OAuth認証 &

    アクセストークンを返却 バックエンド (Fast API) ⾳楽パラメータが近い楽曲IDを取得 YAMNet で特徴量を抽出 ⾳楽パラメータを推論 (⾃作AIモデル) 推薦された楽曲をプレイリスト再⽣ 5つの楽曲IDを返却 Spotify Web Playback SDK 楽曲の再⽣‧停⽌‧スキップ 技術構成
  4. • danceability ◦ 踊りやすさ。1に近づくほど踊りやすい。テンポやリズム、ビートの強さなどから決まる ◦ 例)TWICE「Breakthrough」: 0.868 ↔ Mrs. GREEN APPLE「⻘と夏」: 0.31

    • energy ◦ 曲の過激さ。デスメタルなど。エネルギッシュな曲は速く、うるさく、騒々しく感じられる。 ◦ 例)DA PUMP「U.S.A.」: 0.988 ↔ Mena Massoud「A Whole New World」: 0.375 • valence ◦ 明るさ。1に近づくほどポジティブな楽曲になる。 ◦ 例)ヨルシカ「ただ君に晴れ」: 0.962 ↔ King Gnu「The hole」: 0.111 Appendix: Spotifyの⾳楽パラメータ