2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Mutual Adaptation Model of Communication based on Mutual Prediction and Its Verification Using Music
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16K16180
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
北原 鉄朗 日本大学, 文理学部, 准教授 (00454710)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 音楽予測 / 自動作編曲 / 演奏支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
数理モデルに基づく旋律や和音の予測モデル・適応モデルの構築を通じ、次にあげる成果が得られた。
・ユーザが画面上に描いた旋律概形を元に、遺伝的アルゴリズムを用いて即座に旋律を生成する即興演奏システム「JamSketch」に関して、生成される旋律の音楽的な品質を評価するための評価実験を実施した。その結果として、上級者には劣るものの、上級ではない人間の演奏者と同程度の品質であることが分かった。
・上述のJamSketchは、音の高さしか制御することができなかったため、旋律概形を描く際のペンの筆圧を用いて音の強さを、旋律概形を波線のように描くことでリズム（音符密度）を制御する改良版を制作し、有効性を評価実験にて検証した。
・Jazzのデータベースを用いて、Jazzのベースパートの旋律をコード進行から生成する処理を実現した。この処理には、隠れマルコフモデル（HMM）を用いた。各音の出現頻度は拍節位置によって異なることに注目し、拍節位置ごとに異なる分布を学習することで、質の高い旋律を生成することができた。・歌詞付きの歌唱曲では、楽曲から受ける印象と歌詞から受ける印象が一致することが重要である。従来の歌詞を元にした自動作曲システム（Orpheusなど）では、これらの印象の一致を考慮してはいかなかった。これらの印象を考慮した自動作曲を実現する第1段階として、歌詞と受ける印象と楽曲から受ける印象をそれぞれ定量的に推定する方法を実現した。
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