2017 Fiscal Year Annual Research Report
Automatic Music Composition Adapting to Personal Sensibility Based on Evolutionary Computation Algorithm
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26330318
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
大谷 紀子 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (70328566)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 自動作曲 / 感性モデル獲得 / 進化計算アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度，今後の推進方策として掲げていた，研究者以外も容易に使用できるようなインタフェースを備えた楽曲生成システムを構築した．ブラウザ上で動作するシステムであり，表示された既存楽曲のリストから作曲のもととする楽曲を何曲か選んで「作曲」ボタンをクリックするとノートパソコン上でも数十秒程度で8小節の楽曲が生成される．曲を選ぶ際，ユーザは既存楽曲を自由に試聴することができる．
小学生が多く参加するイベントにおいて自動作曲の体験コーナーを開設したところ，システムの使用方法の手軽さと，インターフェースのわかりやすさが好評で，多くの参加者に自動作曲を楽しんでいただくことができた．また，生成された楽曲に対するさまざまな感想や意見を収集することもできた．
昨年度に引き続き，アーティストと協働により制作した共同募金70周年記念応援ソング"akaihane"に関して印象調査を実施した．昨年度の調査結果と合わせて分析したところ，「助け合い」「あたたかい」「応援」という3つのテーマの反映度合いは，アーティストが作成した歌詞と自動作曲システムが生成したメロディで大きな差異はないという結果が得られた．すなわち，人間が意図して作成した歌詞と同程度に，自動作曲システムにより制作意図を反映したメロディが生成できたといえる．また，生成されたメロディは人間の作曲家によるメロディと比較して違和感がないことも示され，これらの結果を国際会議で報告した．
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Research Products
(2 results)
