BrainPad株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。深層学習を使った音声データによる楽曲分類を実施しました!楽曲の特徴を表すメル周波数スペクトログラムを用いて、その楽曲のアーティストを推定します。こんにちは、アナリティクスサービス本部の井出です。深層学習による楽曲のアーティスト分類についてご紹介します。ブレインパッドでは、深層学習の技術を駆使した活用事例が増えてきています。画像認識の分野における活用事例は多く、当社の公開されている事例だけでも以下のようなものがあります。一方で、音声データを扱う事例はなかなか珍しい印象です。筆者は音楽を聞くことが好きだということと、音声データをテーマとした深層学習に以前から興味があり、勉強の一環として自宅で楽曲分類をテーマとして取り組んでいました。今回はその結果についてご紹介させていただきます。音声データについて不慣れな人も多いと思いますので、ブログの前半で基礎的な内容をご紹介しています。データについて音は波として考えることができます。普段、私たちが聞いている音というのは発生した音が空気中に波として伝わり、この波が人間の耳の鼓膜を揺らすことで音として感知します。この音の波が振れる幅(振幅)が大きいほど私たちには大きい音として聞こえ、揺れているスピード(波長)が早いほど、高い音として聞こえます。音の波を見える形で表すと、概ね周期的な以下のような波形となります。この音の波は連続信号(アナログ)であるため、コンピュータではこの音の波をそのまま扱うことはできません。コンピュータで音の波をデータとして扱うためには、一定の間隔で測定することにより離散信号(デジタル)に変換する必要があります。これをアナログ-デジタル(AD)変換といいます。音声をAD変換するためには、標本化(サンプリング)と量子化が必要となります。標本化(サンプリング)とは時間的に連続する信号を離散化することであり、量子化とは信号の大きさを離散化することをいいます。先程の音の波を例とすると、下図における標本化の結果が赤点、標本化に加えて量子化を行った結果が青点に該当します。以上のようにして得られる音声データは、正弦波として数式化することができます。