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音楽構造に基づき個性を反映したメロディ及びモーション生成手法の確立

研究課題

研究課題/領域番号 24H00748
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 中区分62:応用情報学およびその関連分野
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

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, チームディレクター (30451686)

研究分担者 北原 鉄朗  日本大学, 文理学部, 教授 (00454710)
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)
長尾 確  名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (70343209)
研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2029-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
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)
2025年度: 11,180千円 (直接経費: 8,600千円、間接経費: 2,580千円)
2024年度: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
キーワードメロディ生成 / モーション生成 / 音楽理論GTTM / 計算論的音楽理論 / モーフィング / メロディ分析・生成 / モーション分析・生成
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.

報告書

(1件)
  • 2024 審査結果の所見

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公開日: 2024-04-05   更新日: 2025-06-20  

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