| 研究課題/領域番号 |
19K13024
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| 研究機関 | 東京藝術大学 |
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研究代表者 |
田中 翼 東京藝術大学, 音楽学部, 講師 (50837234)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | コンピュータ支援作曲 |
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| 研究実績の概要 |
音楽書法の計算論的モデルとして、モチーフの割り当て問題という制約付き最適化問題を定義した。これは楽曲の各セクションに対し、モチーフ候補集合からモチーフを割り当てることで、楽曲のグローバルな構造を最適化するためのものである。これについては国際会議SMCに採択され、論文発表を行なった。また、音楽家にとって馴染みの深いOpenMusicのプログラミング環境でこの問題を解くアルゴリズムを実装し、現実的な時間で十分良い準最適解が得られることを確認した。その結果をもとに、器楽アンサンブルのための音楽作品を制作し、楽曲の試演を行い、楽曲生成の支援につながることを確認した。
また、その次のステップとして取り組んできたのは、機械学習による音楽生成に対して楽曲の分析や制約の充足を統合するという課題である。これは音楽書法教育において、システムが生成した模範回答がどのような内容であるか、どのようなルールを満たすべきかを明示化することが重要となるためである。そのためのシステムをデザインし、現在は生成実験を行なっている最中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
上記の、機械学習による音楽生成に対して楽曲の分析や制約の充足を統合するという課題について、システムの大枠のデザインについては計画以上に進んだものの、実験結果はまだ精度が出ておらず、今後の改善が必要である。
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| 今後の研究の推進方策 |
機械学習による既存楽曲からの通常の学習に、対位法などの制約充足を統合するシステムの完成にむけて推進する。さらに、将来的にシステムの一部をウェブアプリの形で公開できるようにするため、アプリをデザインし、プロトタイプを作りたいと考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍の影響で、海外での国際学会などへの旅費が発生しなかった。その分は、次年度の備品の購入（書籍、楽譜、計算資源など）や人件費などに充てる予定である。
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