| 研究課題/領域番号 |
19K20301
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| 研究機関 | 駒澤大学 |
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研究代表者 |
平井 辰典 駒澤大学, グローバル・メディア・スタディーズ学部, 講師 (70780542)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 音楽情報処理 / 分散表現 / メロディ検索 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，音楽のメロディを数値ベクトルとして表現するための分散表現手法の実現を目指している．２０１９年度は，本研究計画の初年度であり，２つに分けた研究フェーズの第１フェーズに取り組む年にあたる．第１研究フェーズでは，メロディのベクトル化を実現する手法の確立を目指しており，第１年度の２０１９と第２年度の２０２０年度での実施を計画している．
２０１９年度は，当初の計画通りメロディのベクトル化のための一手法を実現した．具体的には，それまでに実現していたメロディの部分的なフレーズのベクトル化手法を，一曲分のメロディへと適用することを実現した．これは，doc2vec（PV-DM，PV-DBOW）と呼ばれる自然言語処理分野における文章の分散表現獲得のための手法を，音楽のメロディに応用することで実現した．また，このモデル化に付随して，メロディベクトルを利用した楽曲の検索や可視化の手法についても検討した．これらの有効性の評価については第２研究フェーズ（２０２１年度，２０２２年度）に実施する予定である．第２年度にはより強力なメロディのベクトル化手法を実現するために，引き続き手法の検討を行っていく．そのためには，簡易的な有効性評価の実施も必要であり，第１年度にはその一部を実施する計画であったが，人が参加して実際にメロディを聴取する形での評価実験を行うことができなかったため，手法の評価に関連した部分については第２年度により重点的に実施する必要がある．
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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
「研究実績の概要」に記載した通り，平成３１年度には，計画通りメロディのベクトル化の一手法を実現することができた．本成果については，すでに論文としてまとめ上げており，２０２０年６月に国内の音楽情報処理分野の研究会にて発表を予定している．
一方で，２０１９年度末の新型コロナウィルスの感染拡大防止の都合で，人を集めての評価実験の実施が困難な状況となってしまった都合で，２０１９年度に実施予定であった簡易的な評価については，人を介さずに行うという形での実施となった．そのため，実際に人に聴取してもらっての評価については，状況を見極めながら２０２０年度により重点的に実施する必要がある．内容に多少の変更は生じたが，全体の計画としてはおおむね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究についても，計画通りに実施を進めていく．当初の計画でも想定していた通り，本研究期間中にも常に自然言語処理分野において文章に関する新しいモデル化手法が提案されている．２０１９年度に実施した研究成果は，それまでの手法の中で重要なステップとして考えていたdoc2vecのメロディへの応用に取り組んだが，２０２０年度には，最も効果的な手法をメロディに応用させられるように検討を進めていく．現在の候補としては，BERTと呼ばれる手法をメロディに応用することを考えているが，最新技術の動向を追いながら柔軟に研究を実施していくつもりである．
また，２０１９年度に十分に実施しきれなかった有効性の評価の部分については，第二研究フェーズ（２０２１年度，２０２２年度）に深く実施することを見据えながらも，２０２０年度にもある程度進めていき，手法の良し悪しを見極められるようにしていく予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
メロディのベクトル化の実現後に，被験者を集めてその有効性の評価を実施する予定であったが，その時期が新型コロナウィルスの感染が拡大し始めた時期と重なってしまい，実施ができなかった．そのため，謝金として想定していた予算が執行できなかった．この分については，第２年度に実施する被験者を対象とした評価実験の比重を重くする予定である．
また，物品費として当初想定していたハイスペックPCが，より安価に購入できたため，当初の計画において大きく削減していた第２年度分の物品費に充当する予定である．
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