2020 Fiscal Year Final Research Report
Investigation on acquisition and dynamics of music creation based on theories of statistical learning and evolution
Project/Area Number |
19K20340
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
|
Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
Nakamura Eita 京都大学, 白眉センター, 特定助教 (10707574)
|
Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2021-03-31
|
Keywords | 進化的統計学習理論 / 文化進化 / 進化理論 / 力学系 / 音楽創作 / 音楽作曲モデル / 創作者と評価者の進化モデル / 知能情報処理 |
Outline of Final Research Achievements |
To understand the function of intelligence in the creation and evolution of culture, this study investigated the dynamic statistical learning process in the creative style of music through theory and observational experiments, based on a framework integrating statistical learning and evolutionary theory. Experimentally, we collected historical music data from Western classical music and Japanese popular music, and statistically analyzed the evolution of musical characteristics. We found that there are laws in the distribution form of the frequency of musical elements and in the evolutionary dynamics. Theoretically, we analyzed a dynamical system called the statistical learn-generate system, which represents the evolution of a population consisting of creators who produce cultural products through statistical learning and evaluators who evaluate the data, and studied the evolution in creative styles within the population. Automatic music transcription technology was also studied.
|
Free Research Field |
知能情報学
|
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
文化の進化を生物進化と同様の理論的枠組みで理解する試みは既にダーウィンの時代からあり、20世紀後半から生物・物理分野で関連研究が発達している。一方で、芸術のような高度な知能が関わる文化の進化を理解するためには、本研究で扱った統計学習に基づく情報伝達過程の影響を調べる必要があると考えられる。本研究の成果は、実際の文化データには統計学習の効果によると考えられる興味深い法則が見られ、その一部は一般性を持つ理論によって説明できることを示した点で、今後の文化進化研究に有用な知見が得られたと言える。また自動採譜技術および自動作曲技術において得られた成果は、文化進化の実験的研究に今後応用できる。
|