| Project/Area Number |
16J05945
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
渡邉 研斗 東北大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2016-04-22 – 2018-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2017)
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| Budget Amount *help |
¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Fiscal Year 2017: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2016: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Keywords | 歌詞の意味解析 / 歌詞の自動生成 / 深層学習 / 歌詞とメロディの大規模データ / データ分析 / 作詞支援インタフェース / 歌詞の構造解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、(a)歌詞のテーマ・ストーリー展開に関する研究と、(b)メロディに対して歌いやすい歌詞の自動生成に関する研究をし、その成果を論文誌、学会にて発表した。
(a)歌詞のテーマ・ストーリー展開に関する研究は、国際論文誌IEICE Transactions on Information and Systemsに採録された。本研究では、「愛」や「希望」などの楽曲全体のテーマが、談話構造内の潜在的なトピックの遷移(ストーリー展開)に作用することを定性的・定量的に確かめた。テーマとトピック遷移を同時に考慮したベイジアンモデルを構築し、1万曲以上の歌詞から教師なし学習を行った。歌詞特有の談話構造に基づいた潜在的な意味構造のモデリングをした研究はなく、本成果は歌詞や音楽に関する研究全体に対しての新たな貢献である。
(b)メロディに対して歌いやすい歌詞の自動生成に関する研究は、国際会議The 16-th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologiesに再録された。本研究では、歌詞とメロディのペアデータを作成し、テキスト解析により得られる言語情報と、音楽音響信号解析により得られる音楽情報の関係性を分析し、その法則性を明らかにした。また、入力メロディに対して歌いやすく、かつ文として流暢な歌詞を生成する確率的言語モデルを提案した。楽曲の言語的特徴と音楽的特徴の関係性を、大規模データから統計的に分析した研究は少なく、歌詞や楽曲に関する研究全体に対して新たな貢献をした。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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