2013 Fiscal Year Research-status Report
音楽における多声性と階層性を表現できるモデル・手法の開発
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25330436
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
林 朗 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (60240909)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 音楽情報処理 / 多声音楽 / マルコフ確率場 / 階層隠れマルコフモデル / ビタービアルゴリズム / 作曲家推定 / 楽曲セグメンテーション |
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| Research Abstract |
平成２５年度は予定していた通り，多声MRFの研究，および階層的ビタービアルゴリズムを用いた楽曲のセグメンテーションの研究を行った．
多声MRFの研究では，作曲家の曲の特徴をMIDI データから学習し，マルコフ確率場[1] を用いて表現し, 自動作曲を行う．当初はコードとメロディー（多声音楽）を学習させていたが，推定するパラメータ数が多すぎる，計算時間が長すぎるなどの問題があり，必ずしも満足できる結果を得られなかった．そこで， このような問題点を回避するため，メロディーのみに着目することにした． 自動作曲した曲に各作曲家の特徴が現れているかを，聞き取り調査で調べた．どの作曲者のものであるかを質問したところ，正解率は９０％であった．
階層的ビタービアルゴリズムを用いた楽曲のセグメンテーションの研究では，セグメントのコストを定義できるという提案手法の長所を活かして，セグメンテーションの精度を向上させることを試みた．従来手法で用いていた，セグメント間の類似度のコストとセグメントの長さの規則性のコストに，新たに特徴ベクトルの新奇性のコストを加えて実験したところ，従来手法を上回る精度を達成することができた．
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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
多声MRFの研究： 推定パラメータ数が多すぎる，推論時間が掛かり過ぎるなど多性MRFの問題点が明らかになった．しかし表現対象をメロディーに絞ったうえで，MRFモデルを学習し，自動作曲に適用して有望な結果を得ることができた．
階層的ビタービアルゴリズムを用いた楽曲のセグメンテーション：階層的ビタービアルゴリズムの長所を活かして，従来手法を上回る精度を達成することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
多声MRFの研究：自動作曲よりも定量的評価が容易な作曲家推定問題に挑戦する．対象作曲家を増やす，学習データを増やすなどして本格的な実験を行うとともに，従来手法であるnグラムモデルとの比較を行う．
階層的ビタービアルゴリズムを用いた楽曲のセグメンテーションの研究：より本格的な実験を行うとともに，現在の１パスアルゴリズムを２パスアルゴリズムにして，計算量を増やすことなく，精度を飛躍的に高めることを計画している．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
国際会議参加の旅費を科研費から支出する予定であったが，大学から旅費補助を受けることができた．余った旅費分でデータ整理等を行ったが，１０万円足らずが残った．
データ収集，セータ整理，プログラム開発などの謝金に回して，研究の進行を加速させたい．
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