演奏者の音楽性を捉える統計的音楽モデルと演奏・伴奏の自動化

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 15K16054
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 中村 栄太 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(PD) (10707574)
• 研究協力者: 吉井 和佳 京都大学, 大学院情報学研究科, 講師 (20510001) ; 金子 仁美 桐朋学園大学, 音楽学部, 教授 (00408949) ; 渡邊 健二 東京芸術大学, 音楽学部, 教授 ; 齋藤 康之 木更津工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (40331996) ; 片寄 晴弘 関西学院大学, 理工学部, 教授 (70294303) ; 橋田 光代 相愛大学, 音楽学部, 講師 (20421282)
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: 音楽情報処理 / 自動伴奏 / 自動作曲 / 音楽アラインメント / 演奏モデル

研究成果の概要

多様なスキルレベルや演奏表現を含む演奏者の音楽性を捉える統計モデルに基づく演奏モデルを構成し、情報処理技術への応用を研究した。テンポ変動・発音時刻のゆらぎ・消音時刻のゆらぎ・演奏誤りなどを含む詳細な演奏モデルを構築し、自動伴奏・楽譜と演奏のアラインメント・自動採譜をはじめとする複数の応用へとつなげることに成功した。また演奏表情付け・自動採譜・音楽アラインメントなどの研究に必要な、楽譜情報とマッチングがとれた演奏データを収集整備し、今後の研究での利用を可能にした。ジャーナル論文4件、査読有り国際会議論文15件、その他の学会発表38件など多くの成果が得られた。

自由記述の分野

音楽情報学