| 研究課題/領域番号 |
20H04302
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
酒井 正彦 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (50215597)
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| 研究分担者 |
東条 敏 亜細亜大学, 経営学部, 教授 (90272989)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 自動採譜 / リズム量子化 / トークン |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、リズムの構造を考慮し自然言語の解析手法の応用により、MIDIデータからの自動採譜手法の確立を目指すことを主な目的としている。
今年度は、これまでに考案したMIDIイベント系列をグループ化して得られるトークンの種類とそれぞれの種類のトークンごとにその妥当性の判定条件を精査した。それに基づいてこれまでの単旋律のMIDI演奏からの自動採譜システムを、和音を含む演奏に対応するよう拡張した。
トークンは楽譜上の単一時間に属するオブジェクトを表す。和音を含む単旋律におけるトークンの種類を、装飾音符を含むことのできる和音、休符、和音の一部の音が鳴り止むことを表す部分的連続の３種類に分類しその判定条件を示した。これらのトークンを楽譜時間に対応させる道具として、リズムを表現する木文法を用いることによるリズム量子化アルゴリズムを示した。このアルゴリズムでは、候補となるそれぞれのリズム木からMIDIイベントのグループ化を行うための時間区間を定めることで探索空間を大幅に狭めることで効率化を行っている。さらにこのアルゴリズムを実装したプログラムmonoparseのソースコードを公開した。
この他、自然言語の構文解析と同様な手法により、楽曲のコード進行の分析を行うための枠組みを提案した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
MIDIからの自動採譜を、MIDIイベンのグループ化によるトークン列と、各トークンを楽譜時間への割当と捉えることができることが判明したことは今後の自動採譜の指針となりうる結果である。
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| 今後の研究の推進方策 |
トークン列に基づく自動採譜が複数の旋律を扱うことができないことへの対処が必要である。一方で、これまでの旋律分離の研究のほとんどはリズム量子化済みであることを仮定しているため、リズム量子化を行っていないデータに対する旋律分離が必要となる。今後は、一般に期待される旋律分離としては不十分であるが、トークン列に基づく自動採譜のためには十分な性質を持つ旋律分離の手法の開発を進める。
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