音楽のレコメンド機能を作るには音源の解析が必要に思う

Apple Musicなどのアプリでレコメンドされる音楽はなかなか好きに出会えない。

人によるだろうけれど、音楽は好き/嫌いと感じるポイントが非常に細かくあり、ちょっと違うとあまり好きではないものになる。

例えば、僕はDream Theaterが好きだけど、プログレッシブ・メタルというジャンルだけで好きに出会うことはほとんどない。Dream Theaterが好きな理由を列挙すると

  • 音色/和音/旋律/展開/テンポなどが基本的に好み
  • 歌にメロディーがある方が好き
  • 綺麗に歌うボーカルが好き
  • 和音が感じられる楽曲が好き(必然とキーボードの音がある楽曲の方が好き)
  • 一塊のメロディーがたまたま変拍子であった、と感じられるような変拍子が好き(ランダムに切り取られたような激しすぎる変拍子は嫌い)
  • 速い奏法を生かしたソロフレーズが好きだが、緩急がなくずっと速いだけであったり、メロディー性が薄いソロは嫌い
  • ドラムやベースに繰り返しパターンが少なく聴き飽きないリズムが好き(特にポートノイ時代)
  • 楽曲としても繰り返しが少なく展開するものが好きだが、旋律が頭に残らないほど展開しすぎると嫌い
  • ヘビーなサウンドが好きだが、ドンシャリだったり低音を強調しすぎていると嫌い

キリがないけれども、こういう細かいポイントがいろいろあって好きなのであって、とあるジャンルが好き、というのでは全然ない。

また、上はDream Theaterが好きな理由であって、例えば、たかじんの歌が好きな理由は全く異なる。

こうしたことを考えると、好きな(好きそうな)音楽を提案するプログラムを作るのであれば、音源を解析し一つ一つの音楽がどういう情報を持っているのかを把握できないと難しいだろうなと思った。