| 研究課題/領域番号 |
26240025
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
嵯峨山 茂樹 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (00303321)
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| 研究分担者 |
小野 順貴 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (80334259)
堀内 靖雄 千葉大学, 大学院融合科学研究科, 准教授 (30272347)
堀 玄 亜細亜大学, 経営学部, 教授 (60322658)
北原 鉄朗 日本大学, 文理学部, 准教授 (00454710)
中村 和幸 明治大学, 総合数理学部, 専任准教授 (40462171)
齋藤 康之 木更津工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (40331996)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 音楽情報処理 / 自動採譜 / 自動作曲 / 自動作詞 / 自動運指決定 / 自動伴奏 / 自動ジャズセッション / 歌声合成 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、統計的信号処理、音楽理論の確率モデル化、演奏の数理を中心に据えて音楽信号及び情報の解析・認識・加工・生成に関する広汎な技術を開発するもので、申請者らとともに研究員や十数名の大学院生・学部生が取り組んだ。課題は３つのレベルの解析と生成（かなり跨る）と共通基盤であり、A) 信号階層：楽音を扱うレベルで、【解析】多チャネル音楽信号分離、多重音解析、音響リズム認識、信号加工（修復）・分離・認識、自動採譜、信号の楽譜追跡 / 【生成】歌声合成など、B) 演奏階層：【解析】演奏解析、演奏リズム解析 / 【生成】自動演奏、自動伴奏など、C) 楽譜階層：【解析】構造解析、和声解析 / 【生成】自動作曲、自動編曲、四声体生成など、D) 共通基盤：ニューラルネット（MLPとボルツマンマシン）学習の高速化、DNN(Deep ural Network)の上記問題への適用、補助関数法による学習、新しいモデル型（合流型HMMなど）など階層に渡って研究を行った。
中でも、自動伴奏の研究進展が著しく、ジャズセッションを観測空間内の複数のベクトル軌跡の絡み合いとして数理モデル化し、統計学習可能なシステムを実現し、オフラインではあるものの、ピアノ演奏からベースとドラムスのパートを自動生成するシステムを実現した。また、隠れマルコフモデルに基づくギターの自動運指決定においてminimax規準によるViterbiアルゴリズムを発案し、最も難しい箇所が最も易しくなるような運指を自動導出することができた。歌声合成においては、従来の音声合成フィルタに換えて、パワースペクトルを生成し位相復元を行うことにより波形に変換する方法を発案して、従来より高い音声品質を得た。自動作曲においては、ユーザが与えた数個のキーワードから歌詞を自動生成する技術を開発した。また、歌詞から最適に近い自動作曲条件を自動セ選ぶ手法を開発した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 備考 |
自動作曲システム Orpheus の web ページである。「自動作曲」あるいは「オルフェウス」で検索すると、１位に表示される。数十万曲の作曲、数百万ビューの閲覧があった。
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