2022 Fiscal Year Annual Research 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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2017-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 自動作曲 / 進化計算アルゴリズム / ピアノ / エレクトーン / ラフ集合 / インターバル速歩 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は特定の楽器で演奏することを想定した楽曲の生成に関する研究2件に取り組んだ．1件目は初心者がピアノの練習に楽しく取り組めるようにするためのピアノ練習曲の自動生成，2件目はエレクトーンで演奏するための楽曲の自動生成である．前者では，ハノンで練習できる項目を含みつつ，ハノンの単調さ，つまらなさを軽減したユーザ好みの楽曲を生成するシステムを構築した．楽曲生成手法としては対話型進化計算アルゴリズムを採用し，ユーザの満足する楽曲が得られるまで，生成を繰り返す．後者では，メロディと和音進行で構成される楽曲を生成する現行の手法をもとに，エレクトーンでの演奏が可能な手法を開発した．エレクトーンの足元の鍵盤で演奏するためのベースパート生成部分を追加するとともに，メロディの音高が大きく飛躍しないようにしたり，和音を適切に転回したりして，演奏可能性を高めた．いずれについても，被験者実験により有用性が示されている．
また，感性モデルの表現にラフ集合を使用することも検討し，制作意図に合致しない既存楽曲の特徴を含まない楽曲を生成できることを確認した．
さらに，ウォーキング時の楽しさと運動効率を向上させるようなウォーキング用BGMの自動生成手法も提案した．インターバルウォーキングの健康効果に着目し，「さっさか歩き」と「ゆっくり歩き」を自然に繰り返せる楽曲を生成するようにした．
研究期間全体を通して，さまざまな観点から自動作曲技術の開発に取り組み，多様な楽曲を生成できるようになった．また，アーティストとのコラボ，サウンドロゴの制作などの取組みにも尽力し，今後の自動作曲技術の活用方法に関する指針を示せたと考える．
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