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これまで音楽家が楽譜に行ってきた高次の音楽操作を一般ユーザに可能にすることを目指す．それを可能とするため我々は音楽理論GTTM (A generative theory of tonal music)に着目している．GTTMの分析の結果求まるタイムスパン木は，楽曲の要約や表情付け，生成，メロディモーフィング, 作曲支援に用られる．しかし有効に利用するためには，高精度なGTTM分析器が必要である．本研究では，Deep learningに基づくグルーピング・拍節構造器を構築したところ音楽家に分析結果と高い精度で一致していた．今後，deep learningに基づくタイムスパン木分析器を構築する．
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