技術資料

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目次

はじめに 

本研究では大まかに2つのことをやる
1.webから楽曲特徴量を取得し、特徴量に応じたHTMLの作成(下準備)
2.顔から感情値を取得し、感情値に応じてHTMLへ移動

使うプログラム全て 

使うプログラムはこちら　※最終的に1.8GBの容量になるので1.8GB分の容量をあけておいてください

file感情推定プログラム.zip

中身はこんな感じ

使うプログラム1.png

「1.プレイリスト作成用プログラム」は、HTML作成するプログラムで「2.顔から感情推定用プログラム」は顔から感情を取得するプログラムである。
dataはプログラムの実行結果のcsvを格納するためのフォルダである

使い方 

1.GeniusAPIからアクセストークを取得、SpotifyからClientid、Clientsecretを取得
2.「1.プレイリスト作成用プログラム」の「2.Geniusから歌詞の取得.ipynb」を実行
3.「1.プレイリスト作成用プログラム」の「3.BERTのモデルの構築&歌詞の感情推定」のなかにある「3.BERTモデル構築&感情推定.ipynb」を実行
4.「1.プレイリスト作成用プログラム」の「4.LDAによるトピック分類.ipynb」を実行
5.「1.プレイリスト作成用プログラム」の「5.トピックと楽曲特徴量によるHTMLの作成.ipynb」を実行
ここで、下準備は終わり
6.「2.顔から感情推定用プログラム」のapp.py実行用のモジュールをインストール(インストールするモジュールは同じディレクトリの「read me」に書いてあります)
7.「2.顔から感情推定用プログラム」のapp.pyをコマンドプロンプトから起動

以下にそれぞれの解説を行う

下準備 

下準備1(Geniusのアクセストークンを取得) 

GeniusAPIから歌詞を取得するには、以下のサイトの、「Geniusのアカウント登録」、「Genius APIにおけるトークンの取得」を行う

https://self-development.info/%E3%80%90%E6%AD%8C%E8%A9%9E%E5%8F%96%E5%BE%97%E3%81%8C%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%80%91genius-api%E3%82%92%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%96%B9%E6%B3%95/

登録したら、アクセストークンをコピーし、2.Geniusから歌詞の取得.ipynbで使用する

アクセストークン.jpg

下準備2(SpotifyからclientID、clientsecretを取得) 

spotifyから楽曲の特徴量を取得するには、spotifyに会員登録をし、clientid,crientsecretを取得する必要がある。
以下のサイトの、「ここまででCLIENT ID と CLIENT SECRET ID を取得する流れは完了です」までを実行する
https://zenn.dev/tteaoocl/articles/6cce2e7615c11c

「1.プレイリスト作成用プログラム」の解説 

「1.プレイリスト作成用プログラム」の中身はこのようになっている

使うプログラム2.1.png

1から順番に使っていきます

2.Geniusからの歌詞の取得の解説 

3.BERTのモデル構築&歌詞の感情推定の解説 

4.LDAによるトピック分析の解説 

5.トピックと楽曲特徴量によるHTMLの解説 

6.感情辞書の正規化の解説 

「2.顔から感情推定用プログラム」の解説 

参考文献 

↓dask.distributedで分散処理　
https://catindog.hatenablog.com/entry/2018/03/28/164320　

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