「あのゲームの世界観かつこのシーンの雰囲気に合うBGMを準備してください」といった依頼をしたことはありますか？また，その依頼はどれくらい正確に伝わりましたか？ゲームやシーンの特徴を反映したBGMを準備することは重要ですが，それを正確に伝えることは簡単ではありません．そこで，このセッションではゲームとシーンの特徴を同時に考慮するBGM検索エンジン（EgGMAn: Engine of Game Music Analysis）を体験して頂きます．EgGMAnはVAE（変分オートエンコーダ）と呼ばれる深層学習と簡単なベクトル計算を駆使してBGMを検索します．作曲を依頼する際に参照するBGMはもちろんのこと，ゲームジャム・インディーゲーム・ゲームの試作版のBGMを検索する際に利用されることを想定しています．
講演者プロフィール
林 龍星
EgGMAnというゲームとシーンを同時に考慮するBGM検索エンジンを研究しています．小学生の時に遊んだソニック・ザ・ヘッジホッグ2のBGMがゲームとシーンの両方にマッチしていたことに感銘を受け，どのようなBGMがゲームとシーンにマッチするのか知りたいと考え，この研究を始めました．
過去の講演
- ゲームクリエイターのためのBGM検索システムの試作（日本デジタルゲーム学会2023年夏季研究発表大会）
- A System for Retrieving Video Game Music（AES 6th International Conference on Audio for Games）
《講演者からのメッセージ》
ゲームに収録されるBGMの多くはゲームとシーンの特徴を反映していると考えています．そこで，本セッションではゲームとシーンの特徴を考慮するBGM検索エンジンを紹介します．具体的には，開発中のゲームに収録するBGMが1つ以上決定済であることを前提に，決定済BGMが持つゲームと特徴を維持しつつ，シーンの特徴を変更した上で新しいBGMを検索します．受講者様が携わったゲームのBGMがYouTubeやSpotify上にある場合は，そのURLを決定済BGMとして新しいBGMを検索できます．よろしければ，入力したい決定済BGMのURLをご準備の上，本セッションにご参加ください．
北原鉄朗
京都大学で博士（情報学）を取得後、関西学院大学博士研究員を経て、2010年より日本大学文理学部に着任。「Technology Makes Music More Fun」を合言葉に、学生たちと2人3脚で音楽情報処理に関する研究開発を幅広く行っている。著書：『メディアテクノロジーシリーズ2 音楽情報処理』（コロナ社）、『音楽で身につけるディープラーニング』（オーム社）。
《講演者からのメッセージ》
音楽はコンピュータが創るのか、探すのか―。Web上に著作権フリーの音楽があふれ、さらに生成AIの発展も目覚ましいなか、どちらのアプローチをとるべきかは難しい問題だと思います。とはいえ、両者で使われる技術には共通点が多く存在します。本発表では、「創る」ではなく「探す」のアプローチによる研究事例を紹介します。
