| Project/Area Number |
23K20011
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1002:Human informatics, applied informatics and related fields
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| Research Institution | Kanagawa University |
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Principal Investigator |
上原 由衣 神奈川大学, 情報学部, 助教 (30982459)
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| Project Period (FY) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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| Keywords | 音楽情報科学 / 和声分析 / 教師なし学習 / 潜在構造モデル |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は教師なし学習による和声の自動分析を目指すものである．和声分析の難しさの要因は，和音の解釈が調や和声進行の文脈に依存するという「和音の定義のあいまいさ」と「リズム構造の複雑さ」にある．そこで，J. S. Bachによるリズム構造の複雑さが異なる2つの楽曲群を対象として以下の課題に取り組む．
(i) リズム構造が簡素な4声コラール集を対象として「和音の定義のあいまいさ」への対応方法を検討する．
(ii) リズム構造が複雑なオルガン小曲集を対象として「リズム構造の複雑さ」への対応方法を検討する．
これにより，リズム構造が複雑な楽曲も含め，調と和音を同時に教師なし学習するモデルの実現を目指す．
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