2015 Fiscal Year Annual Research Report
Music information processing combining composition, performance and signal models
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26240025
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
嵯峨山 茂樹 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (00303321)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小野 順貴 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (80334259)
堀 玄 亜細亜大学, 経営学部, 教授 (60322658)
堀内 靖雄 千葉大学, 大学院融合科学研究科, 准教授 (30272347)
中村 和幸 明治大学, 総合数理学部, 専任准教授 (40462171)
北原 鉄朗 日本大学, 文理学部, 准教授 (00454710)
齋藤 康之 木更津工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (40331996)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 音楽情報処理 / 多重音解析 / 自動運指決定 / 自動作曲 / 自動編曲 / 自動採譜 / 隠れマルコフモデル / 自動伴奏 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、統計的信号処理、音楽理論の確率モデル化、演奏の数理を中心に据えて音楽信号及び情報の解析・認識・加工・生成に関する広汎な技術を開発するもので、申請者らとともに研究員や十数名の大学院生・学部生が取り組んだ。課題は３つのレベルの解析と生成（かなり跨る）と共通基盤であり、A) 信号階層：楽音を扱うレベルで、【解析】多チャネル音楽信号分離、多重音解析、音響リズム認識、信号加工（修復）・分離・認識、自動採譜、信号の楽譜追跡 / 【生成】歌声合成など、B) 演奏階層：【解析】演奏解析、演奏リズム解析 / 【生成】自動演奏、自動伴奏など、C) 楽譜階層：【解析】構造解析、和声解析 / 【生成】自動作曲、自動編曲、四声体生成など、D) 共通基盤：ニューラルネット（MLPとボルツマンマシン）学習の高速化、DNN(Deep ural Network)の上記問題への適用、補助関数法による学習、新しいモデル型（合流型HMMなど）など階層に渡って研究を行った。
中でも、高精度な楽譜追跡と自動伴奏システム実現に関して、今までもテンポ変動・弾き間違い・曲中のジャンプなどをHMMでモデル化し、Viterbi尤度最大基準で楽譜を追跡する研究を行ってきたが、さらに装飾音符の演奏や簡単なアレンジを含む演奏にも追従可能な楽譜追跡を実現した。また、隠れマルコフモデルによってピアノ曲をギターに自動編曲する理論を創始し、隠れマルコフモデルの復号問題として、異楽器間の自動編曲のアルゴリズムを開発した。ギター演奏において、良い音色で演奏する運指を自動決定する研究では、開放弦を用いない運指、あるいは弦間の移動が少ない運指などを自動決定するアルゴリズムを開発した。自動採譜に関しては、２次元文脈自由文法に基づいて、人が演奏したMIDIデータから楽譜を推定する理論を打ち立て、それを実現する２次元のLRパーサを開発した。
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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
多岐に渡る研究項目を、代表者と分担研究者６名と連携研究者３名で実施している。申請時の計画予算額に対して、実際に交付された予算額は約７割であったために、いくつかの計画項目は取りやめたり変更をしているが、全体としては順調に成果が生まれている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も計画内容を、研究の進展に合わせて柔軟に実施して行く。
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| Remarks |
自動作曲システム Orpheus の web ページである。「自動作曲」検索の第一位、また「オルフェウス」検索の第一位に現れる。アクセス回数は数百万ビューに及んだ。
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