ある楽曲が気に入って「同じような雰囲気の曲をもっと聴きたい！」と思っても、音楽ストリーミングサイトや動画サイトからタイトルやアルバムアートを手がかりにして似た雰囲気の曲を探し出すのは至難の業です。そこでプログラマーのSubhash Ramesh氏が、iTunes Storeにある1億2000万曲から「特定の曲と似た雰囲気の曲」を探し出してくれるAIサービス「Maroofy」を公開しました。

Maroofy

https://maroofy.com/



Maroofyのトップページにアクセスするとこんな感じ。中央に検索フォームが設置されており、その下に最近検索された楽曲が表示されています。



試しにTVアニメ「とある科学の超電磁砲」のOPテーマである「only my railgun」で検索してみます。検索フォームに楽曲名を入力すると候補がずらりと表示されるので、適切なものを見つけてクリック。



すると、類似した楽曲が一覧で表示され、再生ボタンをクリックするとiTunes Storeに登録されているサンプル部分が再生されます。なお、リストの上部には別バージョンやカバー曲、原曲をリミックスしたものなどが表示されやすい傾向がありますが、関係ないアーティストの楽曲もずらりと並んでいます。



気になった曲名があれば再生ボタンをクリックし、実際に似ているかどうかチェックすることが可能です。リストを見ていくと、Berryz工房が2005年に発表した楽曲「なんちゅう恋をやってるぅ YOU KNOW？」がありました。サンプル部分を聴いてみると、確かに似ているような気がします。



映画「スター・ウォーズ」のメインテーマで検索してみると、映画「バック・トゥ・ザ・フューチャー」のメインテーマが上位に表示されました。聴き比べてみると、物語への期待を高めるオーケストラによる壮大な演奏が、いずれも似た感情を抱かせてくれます。



MaroofyはiTunes Storeに存在する1億2000万曲を生データとして入力し、カスタムAIオーディオモデルを使ってインデックス付けしたとのこと。このデータベースを利用して、セマンティック検索で類似した音楽を見つけることができるそうです。

なお、ソーシャルニュースサイトのHacker NewsにはRamesh氏自身が立てたスレッドがあり、ユーザーからのフィードバックを募っています。あるユーザーは、「確かに似たようなサウンドの曲が選ばれるものの、テンポやジャンル、ボーカルの声色などの一貫性はなく、曲同士の類似性もサンプル部分のみで選ばれているようだ」と否定的な点を述べつつ、何らかの方法で検索結果をフィルタリングすることができれば役立つといったフィードバックを寄せています。また、「人気のある曲をオススメしてくるだけのSpotifyやYouTube Musicよりも優れている」といった肯定的なコメントや、「素人の楽曲をフィルタリングできればなお良い」といったコメントも寄せられています。

Show HN: I trained an AI model on 120M+ songs from iTunes | Hacker News

https://news.ycombinator.com/item?id=34635352