MIDIデータでword2vecをやってみた（があまりうまくいった実感が得られなかった）

はじめに

MIDIデータではドレミが60、62、64など数字になっており、それが時系列順に並んでいます。
そこでMIDIデータを元に、word2vecで、音をベクトル化し、類似度を画像で表現したいとおもいます。
word2vecについては、下記の記事などを参考にしました。

下記のページなどを参考にさせていただきました。

• 絵で理解するWord2vecの仕組み
• TensorFlow Tutorial / Vector Representations of Words
• TensorFlow Tutorial / word2vec_basic.py

用いたデータセット

• The Lakh MIDI Dataset v0.1
  のLMD-matched

コード

GitHubにJupyter Notebookを置いてあります。

• https://github.com/takitsuba/music-word2vec/blob/master/word2vec.ipynb

結果

音の類似度を元に画像にしたものが下記になります。

感想

あまり画像を見ても納得感が得られず。。
C3,C4,G3,G4が近くにあるところは、それっぽいかな。
パラメータの調整をもっとすべきかと思います。
また学習データは、10万曲を全て1つに繋げてしまっており、曲と曲の接続部分が考慮できてないことなどは修正できそうです。