| 研究課題/領域番号 |
21K12087
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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61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
安藤 大地 東京都立大学, 学術情報基盤センター, 准教授 (20552285)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ジャズアドリブ演奏 / 音高の認知 / 身体知 / 教育 / ジャズ / 即興演奏 / 音楽認知科学 / 音楽教育 / 即興演奏の認知 / ギター / 計算可能性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AIが作曲や演奏をすることができるようになりつつあるが，人工知能の音楽の捉え方と人間の音楽の捉え方に大きな差があるため，人間と人工知能の間に音楽的なコミュニケーションが成り立たず，特に楽譜を持たない即興演奏の時に大きな問題となる．
そこで本研究では，音楽分野での人間と人工知能の協働を目的として，ジャズギターの即興演奏やその習得過程について，演奏者本人への聞き取り調査と，実際の演奏データの分析とモデル化の2つの観点から調査を行う．
人間がジャズギター演奏をどのように捉えているかを，実際の演奏データと結びつけ，計算可能モデルを構築することで，AIも人間と同じ音楽認知の元に演奏できるようになる．
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、被験者の体調不良等によりレッスンの録音データをほぼ全期間にわたり取得できなかったため、依頼しているジャズギター教師役の他の生徒へのインタビューを中心に行った。また別の助成金を用いて行っているオンラインレッスン研究の生徒がジャズアドリブ習得に強く興味を持ち始めたため、オンラインレッスンの録音データも参考にした。
それらのデータを分析した結果、音楽そのものの初学者がジャズギターを習得してく過程において、五線譜を全く読まずにギターの指板上の音高を認知していることが分かった。このような五線譜を介さない音高の認知は、ジャズギター教師のギター演奏時の音高の認知と同様であり、レッスンによりそのような音高の捉え方が伝達されていることを確認できた。具体的には、和音構成音を指板上の指の感覚で捉えることができることが、これまでのレッスン録音データからわかった教師役の特徴であり、そのような和音構成音の捉え方やドミナント進行の指板上の位置関係を、全く音楽の知識がない生徒に効率的に伝達できており、五線譜上の音楽の知識がなくても生徒は演奏ができるようになっていrう。
また、本研究の拡張として即興演奏のアート的意義を拡張する作品である絵本型エレキギターエフェクタを制作し、それについて解説したジャーナル論文が採択された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
被験者の体調不良や時間の都合がつかないことによるレッスン中断が理由で継続したレッスンデータが多く集まらない状態になっている。ジャズギター教師の他の生徒へのインタビュー等で穴埋めしている状態であるが、被験者の交代も含め検討する。
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| 今後の研究の推進方策 |
前述の通り、レッスン録音データの継続的な収集が中断している状況である。
今後は、時間の都合がつけやすい生徒約の被験者の演奏データの収集を行う方針に切り替える。
また、教師役の演奏データは既に取得しているが、このデータをさらに多く取得する。
これらのデータを用い、ジャズギターの経験による演奏データの差の数理的分析を行っていく。
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