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[3M6-OS-7c-04] LLMによる楽曲推薦結果を精査するための音響特徴・歌詞特徴の可視化
キーワード：音楽分析
ユーザの嗜好やランキングにもとづく楽曲推薦システムが年々発展している．近年ではLLM（大規模言語モデル）を活用した楽曲推薦も行われているが，検索結果の上位に表示される知名度の高い楽曲が推薦されやすく音楽的な一貫性が感じられないこともある．LLMによる楽曲推薦をより実用的にするため，本研究ではまず状況や時期，あるいは曲数や年代を指定する形でLLMに楽曲を推薦させて，それらの楽曲の歌詞および音源の特徴量を算出し，その特徴量の分布を可視化するとともに，特徴量をもとにしてプレイリストを生成する手法を提案する．その結果，LLMへの入力内容によって，歌詞の類似する楽曲が集まる傾向がある結果と，音源の類似する楽曲が集まる傾向がある結果が見られた．最後に今後の課題として，可視化結果やプレイリストの有効性の検証，さらにユーザに適した楽曲をより適切に提供するための手法について議論する．
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