| 研究課題/領域番号 |
20K12119
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
水谷 哲也 筑波大学, システム情報系, 講師 (70209758)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 音楽情報学 / 演奏表情 / 演奏分析 / オンセット検出 / 暗意実現モデル / クラシック音楽 / 演奏表情解析 / 演奏表情モデル / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題は，コンピュータによる表情豊かな音楽演奏の生成のための演奏表情モデルの確立を目標とする研究の一環である．
クラシック楽曲などの調性音楽においては，表情豊かな演奏を生成する最大の要因は，楽譜に付加されている表情記号とともに，楽譜の認知科学的な分析により得られる楽曲構造，特に緊張弛緩構造や隣り合った和音間の誘引構造であるという仮説のもと，クラシックのピアノ楽曲を対象に，楽曲構造および表情記号と実際の演奏との関係を，多数の実演奏をもとに機械学習などの手法を用いて解析し，表情豊かな演奏生成のためのモデルの確立を目指す．
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| 研究成果の概要 |
クラシックピアノ楽曲の演奏表情モデル生成のための演奏情報解析を行うとともに，解析の際に必要になる技術について研究を行った．具体的には以下のとおりである．1．楽曲演奏情報と楽譜情報から演奏表情を抽出するデータ整形システムのプロトタイプを設計した．2．音声データから音の鳴り始め(オンセット)を正確に検出することに関して計算量を減らす方法についての研究及び堅牢性と正確性に関する研究を行った．3．GTTMやTPSといった精密ではあるが計算量や深い音楽的知識が必要となる音楽モデルに変わる，暗意実現モデル基づいた演奏表情の解析を行なった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではクラシックのピアノ音楽に関して，演奏表情を主に強弱と緩急の変化で表現されるものととらえ，その演奏表情モデルを解析した．演奏表情モデルを明らかにすることで，音楽鑑賞および演奏への理解が深まる．また，本研究で特に重要視した「オンセット検出」は，演奏表情を導出ための基本的概念であり，この検出が瞬時に正確に容易に行うことができれば豊かな表情のついた自動演奏などの応用範囲が格段に広がる．
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