Wizard Notes

Python, JavaScript を使った音楽信号分析の技術録、作曲活動に関する雑記

Perfume The Best "P Cubed" の全52曲をデータ分析:テンポ特徴+主成分分析+類似度行列で楽曲推薦

東方プロジェクトの音楽をデータ分析:テンポ特徴+主成分分析+類似度行列で楽曲推薦 に引き続き、「Perfume The Best "P Cubed"」で似たテンポの楽曲を探すためのデータ分析をしてみました。

(以下の記事で)以前にも分析しましたが、今回は類似度行列を算出し、似た楽曲を列挙しています。

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分析手法の概要

以下の記事とほぼ同じなので、そちらをご参照ください。

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この記事の分析の中で、テンポ特徴(サイクリックテンポグラム)はBPMに基づいて循環する構造になっていると予想が立ちました。

今回分析するPerfume The Best "P Cubed" の楽曲は、東方の楽曲よりもテンポが遅い/速い曲が含まれているので、主成分分析して低次元空間を見ると、環状の分布になっている可能性が高いと考えて、やってみました。

主成分分析の結果

寄与率

f:id:Kurene:20191113014848p:plain

10次元程度で累積寄与率は約95%となっています。類似度行列の算出では、累積寄与率は約99%となる13次元目までを使い、分析します。

主成分プロット

第1主成分、第2主成分

f:id:Kurene:20191113015946p:plain

思っていたとおり、テンポの低い楽曲と速い楽曲が近い位置に分布しています。これは、倍/半テン(BPMが倍/半分)の曲ではテンポが似ているということを表しています。

第3主成分、第4主成分

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第5主成分、第6主成分

f:id:Kurene:20191113020126p:plain

第7主成分、第8主成分

f:id:Kurene:20191113020139p:plain

類似度行列

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SSM

基本的には、BPMが近い楽曲との類似度が高いという結果になっています。また、テンポが遅い/速い曲では、/倍/半テン(BPMが倍/半分)の曲とも類似度が高いという結果が得られました。今回扱った楽曲はBPMの分散が大きいため、このような結果が得られました。

なお、以前のテンポ分析と同じように、「STORY」は他の楽曲とあまり似ていないという結果が得られています。

楽曲推薦

類似度行列の結果を使って、似たテンポの曲データシートを作りした。

以下の記事にまとめたので、こちらをご参照ください。

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まとめ

Perfume The Best "P Cubed" の全52曲で、テンポ特徴を主成分分析しました。 また、類似度行列を作成し似た楽曲を算出しました。

分析を重ねるたびに、テンポ特徴の有用性を感じています。ただ、複数の楽曲データで、例えばリズムパターンやシンコペーションのようなもう少し局所的な分析までは踏み込むのは難しい気もしています。

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