| 研究課題/領域番号 |
17K00513
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
エンタテインメント・ゲーム情報学
|
|---|
| 研究機関 | 龍谷大学 |
|---|
研究代表者 |
渋谷 恒司 龍谷大学, 理工学部, 教授 (20287973)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
|
|---|
| キーワード | バイオリン演奏 / 演奏設計 / 表情付け / 強化学習 / ロボット / ビブラート / 音量 |
|---|
| 研究成果の概要 |
バイオリン演奏ロボットにおいて楽譜から演奏動作を自動的に導出するアルゴリズムの構築を目的に，まず，熟練者に簡単な楽曲を弾いてもらい，音圧とテンポの変化に注目して分析した．その結果，テンポで表情付けをする際には，テンポの変化パターンは同じにして，テンポの大きさを変える必要があること，および，音圧で表情付けをする際には，音圧の大きさは同じにして，音圧の変化パターンを変える必要があることが明らかとなった．その結果を用いてロボットによる演奏実験を行い，テンポと音圧を変化させると２つの音色の演奏を識別することが可能であることが分かった．また，強化学習を用いた演奏動作決定アルゴリズムも構築した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
楽器演奏には演奏動作という要因があり，すべての楽曲を好きなテンポ・音量で演奏できるわけではない．すなわち，ロボットの運動能力が選択するテンポや音圧に影響を与えているのである．そして，テンポと音圧の変化パターンと音色との関係は明らかではなかった．本研究成果は，人間の動作分析を軸にこの問題にチャレンジし，簡単な楽曲におけるテンポと音圧の設計指針の一端を明らかにした．また，また，強化学習という手法を導入し，演奏動作を自動的に決定するアルゴリズムも構築したことは，より汎用性のあるアルゴリズム構築に道を開いたといえる．これらの成果は，よりよい人間・ロボット間コミュニケーションに貢献するといえる．
|
