2017 Fiscal Year Research-status Report
Improvement in Diversity of Music Composed by the Automatic Composition System Adapting the Personal Sensibility
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17K00390
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
大谷 紀子 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (70328566)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 自動作曲 / 感性モデル獲得 / 進化計算アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，感性モデルの獲得手法と進化計算アルゴリズムによる楽曲生成手法を再検討した．先行研究では，目標とする感性を反映した既存楽曲を正事例，相反する感性を反映した既存楽曲を負事例として入力していたが，正事例のみ入力すればよいようにするために，既存楽曲における頻出パターンにより感性モデルを構成することとした．今年度の作業に先立ち，高速に頻出パターンを抽出するための手法としてPrefixSpanを検討していたが，これを感性モデル獲得用に改変して自動作曲システムに導入した．合わせて，新しい形式の感性モデルを楽曲生成における適応度算出に使用できるように改変した．
また，生成した楽曲に適合する前奏の自動生成や，特定のベーシストの特性を反映したベースパートの生成にも取り組んだ．
先行研究では，研究者以外も容易に使用できるようなインタフェースを備えた楽曲生成システムを構築したが，既存楽曲が長調のみに限定されていたため，短調バージョンも作成し，操作性をより高めるためにインタフェースを改良した．幼児から高齢者までが参加するイベントにおいて自動作曲システム体験コーナーを開設したところ，多くの方に自動作曲を楽しんでいただくことができた．
さらに，アーティストの創作活動における自動作曲システムの活用事例第2弾として，AIと人間のコラボレーションをコンセプトとした楽曲「AIとぼく」を完成させた．歌詞入りのアニメーション動画とともにインターネットで公開したり，アーティストがイベントで演奏したりしたところ，「口ずさみやすく，印象に残る楽しい楽曲にしたい」という制作時のアーティストの意図が反映できていることが確認できる意見が多く得られた．その後，アーティストからの意見に基づき，アーティストが自動作曲システムを創作活動で使用する際に有用な機能を追加し，新たにもう1曲の制作に取り組んだ．
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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
申請時は，生成される楽曲の曲調面における多様性の向上を目的として，感性モデルの獲得手法と進化計算アルゴリズムによる楽曲生成手法を再検討することを初年度の計画としていた．正事例のみを入力する点については対応できたが，既存楽曲の曲調ごとに感性モデルを生成し，楽曲生成処理において複数の感性モデルを活用するとともに，より多様な曲調の楽曲が生成されるように解探索処理を見直すことはできなかった．
一方で，次年度以降に計画をしていたアーティストの創作活動の支援に着手し，アーティストの意見を取り入れた楽曲が生成できるような機能を追加した．また，制作作業がよりスムーズに進められるような改良も施し，新たな楽曲の制作を通して創作意欲を損なわないコラボレーション作業が可能であることを確認した．この他に，一般の方が自動作曲を体験するためのシステムにおいて，インタフェースを改良したり，前奏の自動生成や，ベーシストの特性を反映したベースパートの生成などにも取り組んだ．
以上より，当初の計画通りではないものの，総合的にはおおむね順調であると判断される．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度はまず，前年度に着手できなかった既存楽曲の曲調ごとの感性モデル生成に取り組む．正事例に含まれる既存楽曲の曲調ごとに複数の感性モデルを生成し，より多様な曲調の楽曲が生成されるように，解探索処理を見直す．また，これまでは入力曲として4分の4拍子の曲しか選択できなかった点に対処するために，3拍子の楽曲を4拍子に自動編曲する方法を考案する．さらに，メロディに合うドラムパートを生成する，感性モデル獲得にかかる処理時間を短縮する，人間による演奏に近いMIDIファイルを出力できるようにするなどのテーマにも取り組む．
一般の方が自動作曲を体験するためのシステムにおいては，インタフェースのさらなる改良を進める．
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| Causes of Carryover |
当初の予定では，複数の感性モデルの生成方法を効率よく検討するために，高性能のコンピュータを購入する予定であったが，今年度は別のテーマに尽力したため，既存のコンピュータで研究を進めることができた．
今年度の研究を進めるにあたっては，高性能のコンピュータが必須であるため，その購入資金として使用する．また，The Genetic and Evolutionary Computation Conference 2018などでの成果発表を予定しているため，発表にかかる参加費及び旅費に使用する．
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