| 研究課題/領域番号 |
20K19947
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
植村 あい子 日本大学, 生産工学部, 助教 (00707862)
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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 | 自動作編曲 / 和声解析 / コード進行 / 作編曲支援 / 音楽生成 |
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| 研究実績の概要 |
2021年度はハーモニーの音響分析に向けて、リハーモナイズされた楽曲データを増やし音響分析とモデルの改善に取り組んだ。
自動作編曲において、専用ツールや音楽理論の知識がなくても初心者が作編曲できるのは重要な課題である。そこで本研究はハーモニーの響きを手掛かりに簡単に楽曲生成ができる自動リハーモナイズシステムの検討を行った。深層学習による楽曲生成は様々な研究が行われてきたが、リハーモナイズされた楽曲データはもともと少なく、メロディが同一であるという制約を守り、コードの協和性を考慮することは行われてこなかった。本研究では、リハーモナイズされた楽曲を用いて、Variational Autoencoder (VAE)をベースにメロディの制約とコードの協和性をモデルに取り込み、モーフィングベースで不協和音を削減しつつコード進行を生成する手法を検討した。これにより、従来の楽曲を変化させるコード進行の生成が可能になった。
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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
研究代表者の異動に伴い費用執行までの手続きに時間を要し、さらに半導体不足による機器購入や新型コロナウイルス感染症の拡大でデータ納品などに時間を要し、実験が遂行しにくい状況となった。
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| 今後の研究の推進方策 |
2021年度に取り組んだ内容を拡張する方向で引き続き進める。インターフェース作成にも着手し、響きの検討を進める。2021年度には和音の同時性について協和性を考慮するモデルが構築できたので、AI Music CreativityやCMMRなどの査読付き国際会議、将来的にジャーナルへの投稿を検討している。新型コロナウイルス感染症が収束していないため、音楽理論の専門家による主観評価もWeb上で行えないか検討を進めつつ、フィードバックとして活用する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究代表者の異動に伴い、費用執行までの手続きに時間を要し、加えて機器購入や新型コロナウイルス感染症の拡大でデータ納品などに時間を要した。今後は研究成果の確保に向けて、MIDIデータの追加を行い評価実験に取り組む。
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