| 研究課題/領域番号 |
19K20301
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 駒澤大学 |
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研究代表者 |
平井 辰典 駒澤大学, グローバル・メディア・スタディーズ学部, 講師 (70780542)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 音楽情報処理 / 分散表現 / メロディ検索 / 音楽生成 / メロディ / 機械学習 / 情報検索 / 創作支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，音楽のメロディを計算機で扱うことを目的としたメロディのベクトル表現の実現を目指す．
従来，音楽のメロディを計算機で扱うためには，音符の並びを記号と見なす記号論的なアプローチや，音の周波数を基にその特徴を数値として扱う信号処理的なアプローチがとられてきた．
本研究では新たなアプローチとして，記号としての音符の並びをベクトルという数値の並びで変換して表現するためのモデル化手法を検討する．さらに，得られたメロディのベクトルがそのメロディの特徴を捉えたものとなっているかについて，被験者実験を通じて検証することで，その有効性を示す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，音楽のメロディを計算機で扱うための分散表現手法の確立とその評価を目的として，メロディのモデル化手法，評価手法，アプリケーションを提案した．メロディのベクトル化の実現を始め，メロディを対象とした客観的かつ定量的な評価尺度の提案，それを応用したメロディの接続コスト算出モデル等を提案した．また，提案モデルを応用した検索インタフェースや創作支援システムを開発し，その有効性の評価を通じてモデルの評価を行った．
さらに，従来の12平均律による音楽のメロディのみならず，12平均律外の微分音についても計算機で扱えるようにするために，微分音のメロディを入力可能なインタフェースについても提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，これまでメロディを扱う上で主流だった記号論的アプローチに対し，大規模なデータに基づく深層学習によってモデル化するというデータ駆動型のアプローチによってより効果的にメロディを扱うための手法を提案した．さらに，提案したモデル化手法を応用し，その有効性を図るために検索や創作支援などの様々なアプリケーションを開発し，その一部については誰もが利用可能なオープンソースソフトウェアとして公開した．このように，基礎研究から始まりながらも，その成果を誰もが恩恵を受けられるアプリケーションの形で公開し，メロディに関する一貫した研究成果を上げることができたという点で意義がある研究であったと言える．
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