Cyanite.ai

Cyaniteは、人工知能を利用して数百万曲を聴き、数分で分類する効果的な音楽検索・タグ付けエンジンであり、ユーザーはユースケースに関わらず適切な音楽コンテンツを提供することができます。タグ付け、オーディオベースの類似性検索、キーワード検索、楽曲推薦、データ可視化を提供し、ユーザーが必要な音楽を迅速かつ容易に見つけられるようにします。また、手動によるタグ付けのミスを発見するためのキーワードクリーニングも提供します。

無料

使ってみた

Start for freeから情報を入力しログイン。

使い方としてはMP3等の楽曲データアップロードまたはYOUTUBEの動画URLを貼り付けし、行いたい分析を選択。
分析が完了すると楽曲からAIがどのような感情表現なのか判断し、それがグラフで可視化される。
可視化された情報を元に楽曲にタグ付けされ、タグごとに楽曲をプレイリストのように管理できる。

グラフを見ると判断基準の項目が多彩で声質や抑揚のダイナミクスだけでは無く、各パート毎の出力情報まで参照しているのがすごい！
こういった目線のツールを触ったのはこれがはじめてで新鮮でした！

Cyanite.aiを実際に使って楽曲の分析をしてみました。

今回はDynamicEmotionAnalysisを選択。
※「Track Mood Analysis」は、1つのトラック全体のムードを分析。1曲の雰囲気や感情を把握するのに適していて、曲のムードに関する基本的な情報が確認できる。曲がどのような感情を表現しているのかを元に適した活動やシチュエーションを知ることができる。「Dynamic Mood Analysis」は、曲の中で時間とともに変化するムードを分析する機能。曲の構造から感情や雰囲気がどのように変化するか、例えばイントロが悲しい感じで、コーラスが明るい感じになっている曲の場合、それを可視化することができる。

グラフはこんな感じ。
すごく地味なとこで作曲機能はまったく無いのに画面上に曲の時間とBPMに加えてKEYまで表示されてるのがすごい。
読み込ませた曲のKEYは合ってましたがどの曲でもKEYの判断が正しいのかは不明。
時間があれば多数の曲で確認してみたいですねｗ

具体的なアウトプット

ビジネスとして

• 売れている楽曲の市場調査などに

一般的な利用

• 普通の楽曲プレイリストとは違う視点で曲をまとめてみたい
• アクティビティに合わせたプレイリストを作りたい
• 歌いたい曲やオリジナル楽曲がどういった感情表現で捉えられるか確認して合わせた歌・演奏をしてみる。