多くのDJは自分がクラブなどに出演する際に、その日に流す曲などのセットリストをあらかじめ作ってからパフォーマンスに臨み、DJプレイ中に場の雰囲気を感じ取って自分のセットリストの曲を入れ替えるなどをする。もし、自分のDJとしてのデータを学習させたAIがあり、そのAIにセットリストを作らせた場合がどのような選曲をするか？今かけている曲と雰囲気を鑑みて、次はどのような選曲をするのか？この疑問に対しプロトタイプとして開発したのがこのtSA[track Select Assistant]である。DJ自身の曲のライブラリの特徴量をモデル化し、雰囲気や曲の類似度のパラメータから次の曲を選ぶものとなっている。本プロジェクトではモデル生成のアルゴリズム、ビジュアライズ、システム構築をプログラミングやツールなどを用いて実装した。

さらに細かい技術に関してはMediumの記事を参照ください。

Co-create with

Yuga Kobayashi, Ryo Hasegawa

Tool

Max8(Max for Live), Python, Node.js, JavaScript

Link

Medium Movie[demo]