Qosmo Music & Sound AI

Playlist Generation

自動選曲

FEATURES

特徴
  • 任意の音楽ライブラリーを深層学習モデルを使ってインデックス化することで、メタデータに頼らずにプレイリスト生成

  • それまでに再生された楽曲の内容に基づいて動的にプレイリスト内容を生成・変更する事が可能

  • 世界各地でのフロアパフォーマンスでも実証済み。プロのDJも異口同音に認めるセンスの良い選曲

  • 任意の音楽ライブラリーを深層学習モデルを使ってインデックス化することで、メタデータに頼らずにプレイリスト生成

  • それまでに再生された楽曲の内容に基づいて動的にプレイリスト内容を生成・変更する事が可能

  • 世界各地でのフロアパフォーマンスでも実証済み。プロのDJも異口同音に認めるセンスの良い選曲

USE CASE

使用事例
  • 自動プレイリスト生成

    現在再生している曲に基づいて、自然な流れでその後のプレイリストを自動的に生成し、BGMをかけ続ける事ができます。

  • コンテンツマネジメント

    音楽・音を使うサウンドエンジニア向けにライブラリーを効果的に使うレコメンデーションエンジンとして活用することができます。

IMPLEMENTA-
TION

IMPLEMENTATION

製品実装
  • 本技術はUSEN様が提供するU Music端末に搭載されているAI BGM選曲機能に使われており、店舗の環境や、時間・季節に合わせた自動選曲を行っています。

    USEN – U MUSIC (https://iot.usen.com/u-music/)

TECHNOLOGY

技術
  • 選曲の対象となる音楽ライブラリーのインデックス化を行うために、弊社独自の深層学習モデルを使い、音楽的に類似している楽曲が近しい距離に現れるようにコンテンツをベクトル表現化します。現在再生中の曲に基づいて次の曲を選曲する際には、このベクトル空間の中から最適曲を探索します。その際プレイリストのテーマや、環境的変数、センチメントや時刻などのメタデータを使ってその選曲スタイルを指定することができます。

TECH SPEC

技術仕様
  • 価格体系

    ライセンス期間:月単位

    開発者用ライセンス:有

  • 入出力

    入力:過去数曲の再生情報

    出力:その後の再生プレイリスト(おすすめ曲)

  • 動作環境

    クラウド提供:標準API提供

    オンプレ環境:ご相談により可

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