EgGMAn: Engine of Game Music Analysis / ゲームとシーンを考慮してBGMを検索しよう！

セッション分野

SND (サウンド)

セッション関連分野

AC

キーワード

AI/ML

セッション難易度

受講スキル

BGMの検索に興味がある方
深層学習を用いた検索技術に興味がある方
深層学習を用いたベクトル表現に興味がある方

得られる知見

ゲームとシーンの特徴を同時に考慮してBGMを検索する方法
深層学習で音楽検索技術を構築する方法
深層学習で音楽をベクトル表現する方法

写真撮影 / SNS投稿

通訳の種類

なし

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セッション内容

「あのゲームの世界観かつこのシーンの雰囲気に合うBGMを準備してください」といった依頼をしたことはありますか？また，その依頼はどれくらい正確に伝わりましたか？ゲームやシーンの特徴を反映したBGMを準備することは重要ですが，それを正確に伝えることは簡単ではありません．そこで，このセッションではゲームとシーンの特徴を同時に考慮するBGM検索エンジン（EgGMAn: Engine of Game Music Analysis）を体験して頂きます．EgGMAnはVAE（変分オートエンコーダ）と呼ばれる深層学習と簡単なベクトル計算を駆使してBGMを検索します．作曲を依頼する際に参照するBGMはもちろんのこと，ゲームジャム・インディーゲーム・ゲームの試作版のBGMを検索する際に利用されることを想定しています．

講演者

林 龍星

日本大学大学院
総合基礎科学研究科
学生

北原鉄朗

日本大学
文理学部
教授