2011 Fiscal Year Annual Research Report
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22700112
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
三浦 雅展 龍谷大学, 理工学部, 講師 (80368034)
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| Keywords | 主成分分析 / MIDI / 編曲 / 楽曲分類 / ベース / ドラム / 固有パターン / 楽曲分析 |
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| Research Abstract |
大量の音楽データより構成される音楽の基本要素「アイゲンミュージック」の確立をめざし,アイゲンミュージックに基づいた楽曲のコンテンツの認識や合成を行なった.アイゲンミュージックを用いることで,大量の音楽コンテンツに見られるパターン間の共通性を扱うことができることから,コンテンツが大量のパターン内でどの程度標準的であるかがわかり,多くのコンテンツが音楽的に自然であるという仮定に基づくことで,コンテンツ間の音楽性を表すことができ,よってパターン間での音楽的な相違点を明確にすることができる.
具体的には,ポピュラー音楽に含まれるベースパートの自動編曲を行なった.MIDI形式の約6000曲に含まれるベースパターンから,特徴的な演奏パターンを抽出し,固有パターンを求め,それに基づいたベースパート編曲手法を開発した(文献1).得られたベースパートは従来の編曲手法に比べ音楽的自然性を確保することができた.ただし奇抜で個性的なパターンを構築するには,固有パターンからの適切な距離で設計される.また,生成されたパターンは自動演奏システム上で演奏に対応させた(文献2).またアイゲンミュージックを用いた音楽パターン間の類似性を表した.従来の類似度計算においては,譜面上でのオンセット位置や音高の違いから音楽的な違いを表すことが困難であったが,アイゲンミュージックを用いることで,パターン間の音楽的な違いを表すことができるようになった.これを用いることで,譜面上ではそれほど違いがみられないパターンでも,その出現頻度を考慮した違いを定量化することができた.この手法の応用として,ドラムパターン間の類似性を定量化することができた(発表1).
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Research Products
(4 results)
