Project/Area Number |
20K19883
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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Research Institution | Hirosaki University |
Principal Investigator |
紅林 亘 弘前大学, 理工学研究科, 助教 (70761211)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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Keywords | 認知科学 / 同期現象 / 数理モデリング / 感覚運動同期 / リズム協調 / 身体運動 / 振動子 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、熟達した演奏者がテンポの加速を抑制するメカニズムの数理的解明を目指す。そのために、現象の数理モデル化と、このモデルに基づく機械学習手法の開発を行う。 加速抑制の仕組みが分かれば、テンポ制御の数理モデル化が可能になり、リズム協調メカニズムの解明のための最後のピースを埋めることができる。これにより、合奏、合唱の新たな練習法の開発が期待され、音楽が多くの人にとってより身近なものになると期待される。
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Outline of Annual Research Achievements |
人間がアンサンブル演奏や合唱をする際、複数人でリズムを同期させる必要がある。このとき自然に働いていると考えられる同期メカニズムについて、先行研究において確立され、この分野の多くの研究の基礎となっている代表的なモデルとして、Schulzeら(2005)やRepp & Keller (2008)などのモデルがあるが、これらのモデルではOkanoら(2017)の実験で報告された顕著なテンポ加速傾向を再現することができなかった。本研究では、これらの従来のモデルに自然かつ最低限の拡張を加えることで、テンポの加速傾向が再現されることを数値シミュレーションによって確認するとともに、このモデルを理論的に解析することによって、その詳細な数理的メカニズムを解明することができた。また、実験データから提案モデルのパラメータを推定するデータ分析手法を開発し、従来のモデルよりも提案モデルの方がよくデータを説明しうることを実証することができた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究計画では、人間を対象とする行動実験を実施し、その実験データからモデルのパラメータを推定し、個々人が持つさまざまな特性や傾向について議論することを予定していた。しかしながら、コロナウイルス感染対策のため行動実験の被験者を募集することが困難であったという理由から、未だ行動実験を実施することができずにいる。幸いにして、コロナウイルスの流行状況が大幅に改善したことから、今後は従来の計画通り研究を遂行したいと考えている。
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Strategy for Future Research Activity |
上述の通り、人間のリズム協調について、従来の確立されたモデルに自然な拡張を加えることで、従来のモデルでは説明できなかったOkanoら(2017)の実験結果を説明できることが示され、人間のリズム協調について、特にテンポの加速傾向についての学術的知見を深化することができた。今後、この内容を学術論文にまとめて論文誌に投稿するとともに、国内外の学会・国際会議の場で発表して社会に公表したいと考えている。また、人間を対象とする行動実験を実施し、その実験データからモデルのパラメータを推定し、個々人が持つさまざまな特性や傾向について議論することを予定している。この内容についても、学術論文にまとめて論文誌に投稿するとともに、国内外の学会・国際会議の場で発表して社会に公表したい。
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