氪未来媒体有限公司[代表董事伊藤博之]（以下简称“氪”）音频团队佐佐木涉经理、佐藤浩介技术人员等国家先进工业技术研究所[董事长中钵良二]（以下简称“AIST”）信息技术研究部[研究部主任 Yoshio Tanaka] Masataka Goto，首席研究员，媒体互动研究组 Masahiro Hamasaki，研究组组长 Kousetsu Tsukuda，研究员 Keisuke Ishida 技术人员共同开发了 Kiite，一种音乐发现服务，利用音乐印象分析技术和音乐推荐技术，帮助观众从海量歌曲中找到感兴趣的歌曲。https://kiitejp) 已开发。它将由 Krypton 作为免费服务运营，并将于 2019 年 8 月 30 日向公众开放。
Kiite 是一项服务，可让观看者根据自动分析的音乐印象（例如“轻快”或“强烈”）来缩小使用语音合成技术演唱的大量包含人声的歌曲（通过视频共享服务在互联网上发布的约 300,000 个音乐视频）的范围，并通过有效聆听自动检测到的合唱部分，他们可以发现一首又一首新歌曲。只需按一下按钮即可轻松将您喜爱的歌曲注册到播放列表，从而更轻松地反复收听您喜爱的歌曲，并与其他观众分享。此外，用户还可以通过收听“推荐歌曲播放列表”来欣赏各种音乐，该“推荐歌曲播放列表”是由音乐推荐引擎根据每个观众的播放历史、播放列表以及歌曲声学信号自动分析结果每天自动生成的。此外，观众可以自己定制和保存多个音乐推荐引擎，并且还具有可以根据心情使用的高级功能。
自2007年8月歌声合成软件“初音未来”发布以来，在业余和专业艺术家的贡献下，已经发布了超过30万首以合成歌声为主唱的歌曲（音乐视频），主要通过视频共享服务发布，而且数量还在不断增加。观众还通过寻找和聆听自己喜欢的歌曲，并将其介绍和传播给其他人，为这种音乐文化的发展做出了贡献。然而，观众要在海量的歌曲中找到自己喜欢的歌曲并不容易，因此，即使有新歌发布，也常常被潜在喜欢的观众忽视。这对于艺术家和观众来说都是一种损失，并且是一般媒体内容的常见问题，无论是否使用声音合成。
为了解决这些问题，我们需要一种专注于“音乐发现”的服务，让您从海量的音乐中搜索和发现自己喜欢的歌曲，不仅能够实现传统的被动式、个人化的音乐聆听，还能够实现更加主动式、社交化的音乐发现。许多传统的音乐观看服务已经为观众提供了指定他们想要播放的歌曲的方式，例如基于标题、艺术家姓名和流派等文本信息的歌曲搜索，以及基于流行度排名、播放列表和音乐推荐的歌曲列表显示。但主要功能还是让观众听歌，发现音乐的功能还不够。
Krypton 和 AIST 开发了一种新的音乐发现服务，结合观众对音乐的兴趣和音乐发现活动，借助 AIST 的音乐印象分析和音乐推荐等音乐信息处理技术的强大功能，找到并介绍他们喜欢的歌曲。该服务称为“Kiite”，可以在个人电脑的网络浏览器上免费使用。https://kiitejp)。 Kiite旨在丰富观众的音乐体验，让他们更容易地体验“搜索歌曲的乐趣”和“发现歌曲的乐趣”，同时也让艺术家更容易地将他们的歌曲传递给潜在的观众。 Kiite具有以下三个特点。
1。音乐发现播放器功能：创建和共享播放列表，同时聆听大量歌曲
发现音乐时，像正常听音乐一样从头到尾聆听所有歌曲会限制观看者在可用时间内可以预览的歌曲数量，因此能够高效地重复聆听几秒到几十秒、确定是否喜欢并将其添加到播放列表的过程非常重要。因此，我们创建了一个“音乐发现播放器功能”，可以实现高效聆听（图 1(a)）。通过预先自动检测所有歌曲的合唱部分，您可以在开始播放音乐视频时从头开始收听合唱部分，并在播放过程中只需按一下键盘上的按钮（或单击鼠标）即可轻松将其添加到播放列表中。添加后，您只需按一下按钮即可切换到下一首歌曲，并且可以依次重复这些预览。 5秒快进、5秒快退、暂停、继续等便捷的预览操作，一键完成，效率极高。
您可以分别命名和管理多个播放列表，并提前选择和固定目标播放列表，这样您就不必每次都选择它。此外，还有一个名为“收藏夹”的列表，您可以随时添加该列表，并且您可以将项目添加到“收藏夹”列表中并稍后重新访问它们。播放列表和“收藏夹”列表不仅易于反复收听，而且还可以与其他观众共享，让每个人都能享受音乐发现的成果（图 1(b)）。
通过上述“音乐发现播放器功能”，现在可以依次聆听多首歌曲的副歌部分、创建和共享播放列表，而这在以前是很困难的。
(a) 音乐视频播放播放器屏幕，可实现高效预览
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(b) 播放列表显示/播放屏幕
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| 图 1 用于音乐发现的播放器功能 |
2。音乐雷达功能：根据音乐印象分析进行搜索和缩小范围
即使你可以高效地听音乐，也不可能听完所有数量庞大的歌曲，因此灵活地缩小听歌范围至关重要。为了解决这个问题，我们创建了“音乐雷达功能”，不仅允许用户结合歌手姓名、发布日期、流派、社交标签、播放次数等属性作为过滤条件进行过滤，还利用音乐印象分析技术自动分析歌曲的声学信号印象，并结合结果来缩小搜索范围（图2（a））。根据分析的印象，所有歌曲都排列在二维平面（以下称为“印象图”）上（图2（b））。该平面充当搜索歌曲的雷达，当观众根据每个区域的印象词（例如“轻松”、“强烈”和“放松”）点击一个点时，就会选择该点周围的一组歌曲作为预览的候选歌曲。这可以让你缩小你想要的印象并聆听它。
它还具有相似歌曲搜索功能，通过根据歌曲的声音信号的旋律提前自动估计歌曲之间的相似程度，您可以显示任意歌曲中的相似歌曲列表并收听。
借助上述“音乐雷达功能”，现在可以根据歌曲声音信号的内容以探索性的方式发现音乐，这在以前是很困难的。
(a) 作为雷达和预览候选屏幕的印象图
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(b) 放大展示展示图的屏幕
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| 图2 音乐雷达功能 |
３．音乐推荐引擎选择功能：您可以通过使用多个音乐推荐引擎来发现新歌曲。
能够灵活地缩小范围并搜索候选试听歌曲非常有用，但在日常使用中，如果自动呈现符合观众口味的试听候选歌曲，观众将能够更有效地发现更广泛的歌曲。因此，我们实现了“音乐推荐引擎选择功能”，其中音乐推荐引擎根据每天累积的收听历史记录和“最爱”列表，以及通过自动分析这些歌曲的声学信号获得的旋律，自动生成每个观众都不同的“推荐歌曲播放列表”（图3（a））。在一般的音乐推荐技术中，通常仅提供一种单独适应于每个观众的推荐引擎。 Kiite还为每个观看者提供了这样一个推荐引擎作为“默认推荐引擎”，但除此之外，观看者还可以自定义（修改）自己并添加各种“自定义推荐引擎”（图3（b））。
无需任何专业知识，只需选择并添加歌曲作为推荐的基础，即可轻松创建自定义推荐引擎。您可以给它们命名，例如“当您想要感到快乐时”或“当您想要放松时”，并根据您的心情使用它们（图 3(c)）。为了让推荐结果更符合你的意图，你可以通过对自动生成的播放列表中的每首歌曲的好坏进行反馈，或者添加作为推荐基础的歌曲来“壮大”推荐引擎。此外，所有推荐引擎都与其他观看者共享，就像播放列表一样，任何人都可以使用其他观看者创建的推荐引擎。添加搜索标签将使其他查看者更容易找到您的推荐引擎。从来没有像这样的服务，观众可以自己开发各种自定义推荐引擎，也可以使用其他观众开发的推荐引擎，从而可以以更主动和社交的方式发现音乐。
上述“音乐推荐引擎选择功能”使观看者可以有意定制多个音乐推荐引擎的行为，这在以前是很困难的。
(a) 推荐引擎推荐歌曲的播放列表屏幕
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(b) 自定义推荐引擎创建屏幕
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(c) 自定义推荐引擎选择屏幕
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| 图3 音乐推荐引擎选择功能 |
Kiite 的研发由日本科学技术振兴机构 (JST) 战略创意研究促进计划 ACCEL 的研发项目“下一代媒体内容生态系统技术的基础和应用开发 (JPMJAC1602)”进行（首席研究员：Masataka Goto（AIST 信息技术研究部门首席研究员），项目经理：Ito Hiroyuki （日本标准时间））。氪星开发了基础功能和音乐发现播放器功能，AIST开发了音乐发现播放器功能、音乐雷达功能、音乐推荐引擎选择功能等。
Krypton 和 AIST 将继续合作共同开发，以改进 Kiite 的功能并使其更加方便。此外，该公司还计划将通过 Kiite 开发而积累的技术应用于各种应用，包括针对其他媒体内容的服务。