| Project/Area Number |
25H01148
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
中村 栄太 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (10707574)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金子 仁美 東京藝術大学, 音楽学部, 准教授 (00408949)
中島 悠太 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (70633551)
伊藤 貴之 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (80401595)
中鹿 亘 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90749920)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2029-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥46,280,000 (Direct Cost: ¥35,600,000、Indirect Cost: ¥10,680,000)
Fiscal Year 2025: ¥12,350,000 (Direct Cost: ¥9,500,000、Indirect Cost: ¥2,850,000)
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| Keywords | 自動採譜 / 深層学習 / 確率的生成モデル / 音楽制作過程の理論モデル / 音楽情報処理 |
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| Outline of Research at the Start |
音楽情報処理の基盤技術である自動採譜（音響データから演奏・楽譜情報を認識する技術）の実用化を実現すべく、多種多様な音楽データに対する深層学習手法の汎用性を向上させる体系的方法を研究する。当該分野の根本的課題である、大規模データに依存する研究方法の限界を突破するため、本研究では音楽の多様性を音楽制作過程のレイヤ（楽譜・演奏・音響）に分けて整理し、各レイヤで定式化する理論モデルを深層学習の制約化・転移学習・データ拡張などに統合利用する方法を調べる。
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