2021 Fiscal Year Final Research Report
Computational Approach to E-Learning Systems for Music Writing
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19K13024
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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Basic Section 01070:Theory of art practice-related
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| Research Institution | Tokyo National University of Fine Arts and Music |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 対位法 / 整数計画法 / 自動作曲 / 学習支援システム / アルゴリズム作曲 |
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| Outline of Final Research Achievements |
This research aims to transform music writing styles and theories into formalized structures for which computational methods can be applied. The achievements include formulations of the style of Ligeti's "Etude for Piano No. 2", a style of motif-based composition, and a formulation of counterpoint as constrained discrete optimization problems. These allow us to generate and modify pieces of the styles. The third can be applied as a system that automatically corrects users' answers to counterpoint problems.
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| Free Research Field |
計算論的音楽学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
音楽大学や音楽院などにおいて、伝統的な作曲技術の保存・継承を目的とした音楽書法教育が行われてきた。こうした技術は、楽譜のような資料化できるものとは異なり、師弟の人間関係を通じて伝えられてきた面がある。しかし、近年では音楽書法とプログラミングが融合することで、音楽書法がより再現可能で共有可能な知識となる可能性が開けつつある。本研究では、楽曲スタイルに基づく音楽生成プロセスを制約充足問題や最適化問題へと翻訳し、それを解くことで楽曲の生成などを実現できるようにする方法論の構築を行なった。ウェブ・アプリケーションのような形での実用化に至れば、高度な作曲教育を誰もが受けられるようになる可能性がある。
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