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Soundflavorは、Amazonの書籍推薦サービスのようにほかの顧客の好みを参考にするものではなく、楽曲を1分当たりの拍子の数などの要素に分解し、その分析結果に基づいて楽曲を推薦する。ん？なんだかよくわからんが（＾＾；
とにかく、楽曲を細かい要素に分けて、それに合致する結果に基づいて推薦するわけか。BPM、拍子の数、コード進行がこうだったり、楽器構成がこうだったり、ピアノソロがあったり、ギターソロがあったりとか。つうか、このデータを作るだけでも物凄い労力がいりそうです。
（以下、2003-12-16 1:29 改訂）
個人的には、リズムのジャンルや傾向、どのようなコード進行や、スケールが使われているかを分析するのが一番効果ありそうだ思うんですけど・・・。でもこれは音感のいい人間を雇って解析しなくちゃならないから、すごいコストかかりそうですね。
ニュース記事にはこう続きがありました。
先に挑戦した企業も気付いたように、人間の耳に頼るのは費用がかかる。Listen.comは以前、多数のミュージシャンを雇って楽曲の評価をさせていたが、結局資金が少なくなるとほとんどをレイオフした。
ああ、最後はやはり金か。
ともかく金銭問題は置いておいて、将来、こういったデータが沢山集まれば、「ヒットの法則」みたいなものが、コード進行やスケール、音色、その他いろいろな要素から詳細に導き出せるかもしれない。
そのデータに基づいて曲を作って、本当に売れるのか？？とか実験してみて欲しいです。
データ収集には、カラオケとか着メロ作ってる企業が協力できるのでは？（アメリカの企業でそんなデータを作っているとこがあるのかは不明だけど（＾＾；）
カラオケのMIDIデータを機械的に解析して音色、拍子、コード進行、スケールなんて割り出せそうでない？難しい？難しいですね。
不可能ではなさそうですが、正確なデータを割り出すには人間の耳が一番重要なんでしょうね。
是非成功させて日本にも導入してほしいサービスです。
おすすめ！を書いたりして思うのですが、音楽ほど文章で伝えにくいものはありません。「音楽の傾向パラメータ」をバナーのようなもので貼り付けられたりすれば便利そうですね。