2023 Fiscal Year Research-status Report
Research on Automatic Music Generation Capable of Harmonization in Grade of Music School Admissions
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21K12202
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
深山 覚 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (90712191)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 音楽自動生成 / 機械学習 / 音楽情報処理 / 和声法 / 人工知能 / 計算論的和声学 / 音楽人工知能 / 自動作曲 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究プロジェクト３年目には、自動生成結果における和声法のルール違反を減らすことと、高い音楽性を実現することの両立を実現するための研究に取り組んだ。２年目に取り組んだ自動生成結果における和声法のルール違反を減らすための音楽自動生成の初期検討と、音楽性の機械学習および生成結果の評価のためのコラールおよび和声課題のデータベースを活用し、機械学習によって和声法のルール違反を検知するニューラルネットワークと、音楽性をもった生成結果を生成するためのニューラルネットワークを連結して学習する方法を提案し、その性能評価を行った。その結果、生成結果中の和声法のルール違反の個数を減らすことができた一方で、ルール違反を避けた結果として、音価の長い音符が多く生成されてしまう現象を確認し、その考察を日本音響学会第150回（2023年秋季）研究発表会口頭発表として発表した。その後、二つのネットワークを連結して学習する際のコスト関数において、和声法のルール違反を減らすための項と音楽性を実現するための項をパラメタによってバランスする方法を検討し、情報処理学会音楽情報科学研究会生成音楽学ワーキンググループにて口頭発表した。
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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
２年目の初期検討結果および構築したデータセットを活用して、大学入試相当の和声課題を実施できる音楽自動生成手法を新規に開発し、国内研究会と国内ワークショップのべ２件の口頭発表の成果を挙げたため、概ね順調に進展していると評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
自動生成結果における和声法のルール違反を減らすことと、高い音楽性を実現することの両立を、音楽自動生成手法を改良することで実現し、他の研究チームや音楽専門家と協力して生成結果の評価実験を行う。
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| Causes of Carryover |
研究代表者の研究所内における一時的な異動（研究企画室）のため、研究代表者が予定していた海外出張の費用がかからず、主に計算機使用料の支出となったため。次年度使用額分の予算は研究代表者の出張旅費や、値上がりが想定される計算機使用料に活用する。
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