| 研究課題/領域番号 |
24H00748
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
浜中 雅俊 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30451686)
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| 研究分担者 |
森島 繁生 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10200411)
吉井 和佳 京都大学, 工学研究科, 教授 (20510001)
北原 鉄朗 日本大学, 文理学部, 教授 (00454710)
長尾 確 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (70343209)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
42,250千円 (直接経費: 32,500千円、間接経費: 9,750千円)
2024年度: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
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| キーワード | メロディ分析・生成 / モーション分析・生成 / 音楽理論GTTM / 計算論的音楽理論 / モーフィング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
音楽AIが生成した楽曲は局所的には音楽として成立していても，大局的には一貫性がないことが多い．目的とするメロディに辿りつくまでに，試行錯誤を必要とする場合が多い．生成されたメロディが，演奏者の体形や演奏モーションに合わないこともある．大局的に一貫性のある方法として我々は，音楽構造を用いたメロディ生成を実現してきた．試行錯誤や演奏モーションの問題を解決するため，本研究では，音楽構造に基づくメロディ生成手法を拡張し，音楽家の個性を反映したメロディとモーションの生成手法を確立する．メロディとモーションを生成する作曲支援システムを一般に公開するとともに，得られた知見を他メディアの処理にも応用していく．
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