| 研究課題/領域番号 |
16K16180
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
エンタテインメント・ゲーム情報学
|
|---|
| 研究機関 | 日本大学 |
|---|
研究代表者 |
北原 鉄朗 日本大学, 文理学部, 准教授 (00454710)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
|
|---|
| キーワード | 音楽情報処理 / 自動作曲 / 演奏支援 / 音楽予測 / 自動作編曲 / 音楽生成 / 音楽 / 相互予測 / 相互適応 / 統計モデル / 予測モデル / 旋律予測 / 情報工学 |
|---|
| 研究成果の概要 |
数理モデルに基づく旋律や和音の予測モデル・適応モデルの構築を通じ、次にあげる成果が得られた。
１、ユーザが画面上に描いた旋律概形を元に、遺伝的アルゴリズムを用いて即座に旋律を生成する即興演奏システム「JamSketch」を実現した。評価の結果、上級ではない人間の演奏者と同程度の品質であることが分かった。
２、Jazzのデータベースを用いて、Jazzのベースパートの旋律をHMMによってコード進行から生成する処理を実現した。各音の出現頻度は拍節位置によって異なることに注目し、拍節位置ごとに異なる分布を学習することで、質の高い旋律を生成することができた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
音楽演奏という観点からコミュニケーションのモデル化を行った。それに加え、近年、機械学習によって芸術コンテンツの生成をすることで創造性のアルゴリズム的側面を探求する試みが増えてきている。本研究は、機械学習により自動で演奏を生成する方法に関して新たな手法を提案しており、当該分野に一定の貢献をもたらしたと考える。
|
