| 研究課題/領域番号 |
20K12131
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
渋谷 恒司 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (20287973)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | バイオリン演奏 / 演奏フィードバック / 強化学習 |
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| 研究実績の概要 |
今年度は，弓を把持するためのロボット右ハンドを新規に製作し，演奏音質の向上を目指すとともに，演奏音圧フィードバックシステムの検討を行った．また，強化学習により指定の楽譜を指定の音圧で演奏するための弓速を決定する，演奏決定システムの構築を目指した．
新規に開発した右ハンドはポリアセタール製で，指の各関節は固定でアクチュエータによる駆動はできないが，弓と接触させる部分に空洞があり，その空洞はシート状のシリコンゴムでおおわれる．空洞内の空気圧を増加させシリコンゴムを膨らませることで，弓を把持することが可能である．このハンドを用いてロボットに演奏させたところ，演奏中に弓から弦にかける力の変化を低減でき，その結果として，音圧の変化が低減できた．これは，演奏音質の向上につながる結果である．空気圧を変化させることで，弓元で弾くときと弓先で弾くときで空気圧を変化させることで，より弓圧を細かく調整できるのではないかと考えている．
次に，演奏音圧をフィードバックするシステムについて検討した．既存の騒音計を使うことで，リアルタイムで演奏音圧を調整できるシステムが構築可能であることを確認した．
強化学習による演奏動作決定過程の構築においては，これまで学習が成功したときの最大の報酬を1000，失敗したときの報酬を-100としていたが，これらをそれぞれ1と-1に変更してシミュレーションを行った．その結果，学習の失敗回数が減り，学習の成功確率が上昇することが確認できた．また，これまで楽曲「むすんでひらいて」の第３，４小節のみを対象としていたが，これを第１～４小節に拡大してシミュレーションを行ったところ，学習が可能であることを確認した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナウィルスの影響で，昨年度もアンケートやインタビューを伴う実験などが困難であったため．しかし，ロボットの演奏音質は向上でき，強化学習による演奏パラメータ決定システム構築は順調に進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は，当初の予定通り，アンケートやインタビューを実施し，演奏フィードバックシステムの構築を進める．また，開発した右ハンドでより高い音質の音を生成すること，強化学習によって，より長い曲や，他の曲への適用も進める予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナウィルス感染拡大に伴い，各種学会がすべてオンライン開催となり，出張旅費を使用することがなかたっため．同様の理由で，アンケートやインタビューを含む実験を実施できなかったため．
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