2020 Fiscal Year Annual Research Report
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17H01847
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
浜中 雅俊 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30451686)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 計算論的音楽理論 / 音楽理論GTTM / 深層学習 / 音楽操作 / 蓄積と再利用 / Melody Slot Machine |
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| Outline of Annual Research Achievements |
要約，簡約，編曲など，これまで音楽家が楽譜に対して行ってきた高次の音楽操作を，一般ユーザでも可能にすることを目指し研究を進めてきた．
曲の一部にユーザが変更を加えたいと考えた場合，2つの問題が生じる．まず，音楽初心者は自分の望むとおりに加工を行うことは難しい．また，むやみに加工を行った場合，音楽的な構造が失われてしまう．我々はこれまで深層学習を用いた音楽構造の抽出や，抽出した構造を用いてメロディを加工する試みを行ってきた．
その結果，昨年度は，初心者であっても音楽を操作する体験ができるシステム「Melody Slot Machine」について，多くの人に利用してもらうことによりフィードバックを得ながら改良を行った．Melody Slot Machieではユーザは，ホログラフィティスプレイ上に表示された演奏者が未来に弾く演奏をダイヤル操作により切り替えることが可能である．スロットマシンのように並んだダイヤルにあるメロディは音楽理論GTTMに基づくメロディモーフィングによって生成されているため，ダイヤルを回転させてもメロディの装飾的な部分には変化が生じるが，大局的な構造は一貫しているため曲が破綻することはない．本年度は，社会的な状況によりelody Slot Machineの研究展示の機会が減ったことから，より多くの人に体験してもらえるようにスマートフォン上に実装し公開した．
また，昨年度から構築してきたWebベースの分析ツールを構築した．構築した分析ツールのWindows版とMac版をコンパイルして公開した．さらに，これまで性能が低かったタイムスパン分析器について深層学習に基づき実装を行った結果，大きな性能向上が見られた．2021年度以降の基盤（B）に採択された構造に基づくメロディ生成の一般化について，基礎的な検討を行った．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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