| 研究課題/領域番号 |
21H03462
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
嵯峨山 茂樹 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 客員研究員 (00303321)
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| 研究分担者 |
金子 仁美 東京藝術大学, 音楽学部, 准教授 (00408949)
堀 玄 亜細亜大学, 経営学部, 教授 (60322658)
齋藤 康之 木更津工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (40331996)
饗庭 絵里子 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40569761)
酒向 慎司 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30396791)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2022年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2021年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | 自動作曲 / 隠れマルコフモデル / 言語の韻律特性 / 非和声音ラベル / 自動作詞 / 運指決定 / 自動作曲システムOrpheus / 自動伴奏システムEurydice / 自動伴奏 / 和声設計ツール / 画像からの歌詞自動作成 / 音楽情報処理 / 確率モデル / 和声解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々は、知覚情報処理分野（特に音声認識）で生まれた優れた数理モデルを、音楽処理に適用し数々の知的処理技術を開拓し、多大な成果を挙げて来た。本課題では、自動作曲・自動作詞・自動伴奏を確率モデルにより計算可能な問題として定式化・拡張・高度化し、システム構築と一般ユーザへの提供、有効性評価などを、工学者・音楽家・心理学者との共同体制で遂行する。 具体的には、自動作曲システム Orpheus の version 4 に位置づけられる自動作曲・自動作詞の次段階の原理の探究と実現、自動伴奏システム Eurydice の version 2 の実現と社会応用などを主要目標としている。
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| 研究成果の概要 |
我々は、自由な日本語歌詞入力から、ユーザの好みの作曲条件設定に基づいて、音楽理論と言語学の要請を同時に満たすことで伴奏つき二重唱を自動的に作曲する技術を、音声認識アルゴリズムの発展として開拓し、web経由の自動作曲システムOrpheusを構築・一般公開して以来、関連する様々な技術の研究開発を行った。主な成果は、英語などのストレスアクセント言語に向いた自動作曲の新原理とアルゴリズムの開発や、与えられた歌詞の意味内容から適切な作曲条件を自動設定する方法の開発や、関連して歌唱音声分析などを行った。一方、並行して開発してきた確率モデルによる自動伴奏技術の応用展開として、実応用現場での実用実験も行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
音楽愛好者は多く作曲への関心も高いが、歌詞は思いつくが作曲は苦手というケースが多い。歌詞が入力されれば自動的に作曲する技術は生成AIの好適なゴールであるが、最近盛んな深層学習を用いた機械学習アプローチには向いておらず、研究成功例は決して多くない。本研究開発は、音楽理論と言語学に基づいて、違和感を感じない自然な音楽旋律とは何であるかを計算論的に正面から答え、その原理に基づいてwebベースの自動作曲システムOrpheusを構築し一般無料公開したものである。現時点では約77万曲が作曲され、アクセス回数は約3000万回である。TV20回以上などメディア出演や、商業的応用（Pepper）もされている。
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