| Project/Area Number |
23K20392
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| Project/Area Number (Other) |
20H04302 (2020-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2020-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
酒井 正彦 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (50215597)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東条 敏 亜細亜大学, 経営学部, 教授 (90272989)
中澤 巧爾 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (80362581)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥15,990,000 (Direct Cost: ¥12,300,000、Indirect Cost: ¥3,690,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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| Keywords | 自動採譜 / リズム量子化 / MIDIイベントのトークン化 / トークン / MIDI解析 / 演奏への表情付け / 生成音楽理論 / MIDI演奏 / テンポと拍子の取得 |
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| Outline of Research at the Start |
演奏によって得られたMIDIデータからの品質の高い採譜手法の確立をめざす。演奏は楽譜以上の情報を持つため、演奏のリズムの推定など自動採譜における困難な課題がある。演奏のリズムの推定は、これまでMIDIのノートオン（音のなり始め）イベントの時刻から、（何拍目かという）楽譜上の時刻への対応関係のうち、誤差の少ない関係を出力していた、本研究では、MIDIのイベントの集まりをトークンと呼ぶ塊に分け、その時刻から楽譜上の時刻への対応関係を予測する。これに加えて、リズムを表す重み付き木文法を考慮することで、得られる楽譜の読みやすさをも考慮した自然でリズムが得られることを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、リズムの構造を考慮し自然言語の解析手法の応用により、MIDIデータからの自動採譜手法の確立を目指すことを主な目的としている。
今年度は、これまでに考案したMIDIイベント系列をグループ化して得られるトークンの種類とそれぞれの種類のトークンごとにその妥当性の判定条件を精査した。それに基づいてこれまでの単旋律のMIDI演奏からの自動採譜システムを、和音を含む演奏に対応するよう拡張した。
トークンは楽譜上の単一時間に属するオブジェクトを表す。和音を含む単旋律におけるトークンの種類を、装飾音符を含むことのできる和音、休符、和音の一部の音が鳴り止むことを表す部分的連続の３種類に分類しその判定条件を示した。これらのトークンを楽譜時間に対応させる道具として、リズムを表現する木文法を用いることによるリズム量子化アルゴリズムを示した。このアルゴリズムでは、候補となるそれぞれのリズム木からMIDIイベントのグループ化を行うための時間区間を定めることで探索空間を大幅に狭めることで効率化を行っている。さらにこのアルゴリズムを実装したプログラムmonoparseのソースコードを公開した。
この他、自然言語の構文解析と同様な手法により、楽曲のコード進行の分析を行うための枠組みを提案した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
MIDIからの自動採譜を、MIDIイベンのグループ化によるトークン列と、各トークンを楽譜時間への割当と捉えることができることが判明したことは今後の自動採譜の指針となりうる結果である。
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| Strategy for Future Research Activity |
トークン列に基づく自動採譜が複数の旋律を扱うことができないことへの対処が必要である。一方で、これまでの旋律分離の研究のほとんどはリズム量子化済みであることを仮定しているため、リズム量子化を行っていないデータに対する旋律分離が必要となる。今後は、一般に期待される旋律分離としては不十分であるが、トークン列に基づく自動採譜のためには十分な性質を持つ旋律分離の手法の開発を進める。
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