研究課題
音楽・演奏の分析・予測・生成に関する様々な研究を行ったが、実績のいくつかのみ報告する。1. 自動演奏において、演奏の表情付けは重要な課題である。特に強弱は演奏のメリハリを左右する重要な要素である。これまで音の強弱に着目した演奏表情付けとして様々な研究が行われてきたが、人間とのセッションを前提とした場合、人間側の強弱の変化を考慮して演奏表情付けを行うことは、行われてこなかった。本研究では、(1) 強弱（ベロシティ）の変化を「大局的なベロシティ変化」と「局所的なベロシティ変化」に分け、(2) ユーザによる演奏における次の小節の大局的なベロシティを予測し、(3) その予測結果に基づいてシステム側の演奏における次の小節の大局的なベロシティを決定する。これにより、ユーザの演奏の盛り上がりの変化を考慮した演奏表情付けが可能になった。2. 旋律概形に基づく即興演奏支援システム「JamSketch」のAndroid版を開発した。Android端末の処理能力を考慮し、これまでの遺伝的アルゴリズムによる旋律生成手法よりも少ない計算量で旋律生成が可能な手法を考案した。これにより、Android端末でもリアルタイムな旋律生成が可能になった。
2: おおむね順調に進展している
演奏生成システムの開発自体は進んでおり、楽譜データの分析を進めている。一方で、新型コロナウイルス感染症に伴う社会活動の変化により、演奏家を学内に呼んで行う演奏収録などがしにくい状況になったり、システムの評価実験については、被験者の確保が難しいなどの影響を受けている。
基本的には当初の計画に従って研究を進めていくが、新型コロナウイルス感染症がまだ収束していない状況につき、演奏収録などをWeb上で行えないか検討を進めるとともに、演奏の新規収録をしなくても可能な内容に重きを置いて研究を進める。
2020年度は、新型コロナウイルス感染症により、次の影響があったため残金が生じた。1.一時的にキャンパスが封鎖されたため、予定していた臨時職員の雇用が一部延期になり、結果的に勤務時間が減少した。2.学会がすべてオンラインになり、予定していた旅費の執行がなくなった。3.協力いただけた被験者の人数が大幅に減少となった。2021年度は、クラウドソーシングなどを活用してできるだけWeb上で実験を行えるよう工夫し、その協力者への謝礼に用いる他、既存の演奏データや楽譜データを追加購入し、新規収録をしなくても行える検討に用いる。
すべて 2021 2020
すべて 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件) 学会発表 (8件) (うち国際学会 2件)
Journal of New Music Research
巻: 50 ページ: 37～51
10.1080/09298215.2021.1873392
Perception, Representations, Image, Sound, Music. CMMR 2019. Lecture Notes in Computer Science
巻: 12631 ページ: 248-256
10.1007/978-3-030-70210-6_17
