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J-GLOBAL ID：201702280048852510   整理番号：17A0690443

メロディと歌詞の相関に基づく自動歌詞生成

著者 (6件)： 渡邉研斗 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  松林優一郎 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  深山覚 (産業技術総合研) ,  中野倫靖 (産業技術総合研) ,  後藤真孝 (産業技術総合研) ,  乾健太郎 (東北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： SLP-116  ページ： Vol.2017-SLP-116,No.16,1-12 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月08日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では楽曲のメロディを考慮した歌詞の自動生成手法を提案する。人間の作詞現場においては,予め作曲されたメロディに対して歌いやすい歌詞を創作する「曲先」と呼ばれる方法が広く行われている。しかしながら,自動歌詞生成の既存手法の多くは,韻やシラブルに基づく生成手法を提案しているものの,メロディと歌詞の関係を考慮しておらず,メロディの区切りと単語の区切りが一致しないような不自然な歌詞を生成してしまう問題がある。本研究では,メロディの音符と歌詞の読みが対応づいたデータを用いて,メロディの音の長さ・休符の位置・繰り返し構造などの特徴と歌詞の相関を詳しく分析し,その結果をもとにした自動歌詞生成モデルを構築する。結果として作成されたモデルにより,休符や長い音符付近で行や段落(連)が区切れている自然な歌詞が自動生成された。(著者抄録)

シソーラス用語： *言語 ,  音楽 ,  生産 ,  自動化 ,  *作曲 ,  動的計画法 ,  *機械学習 ,  神経回路網
準シソーラス用語： メロディ ,  リカレントニューラルネットワーク ,  音楽作曲 ,  歌詞 ,  自動生成 ,  深層学習 ,  転移学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (24件)：

• Austin, D., Peterik, J. and Austin, C. L.: Songwriting for Dummies, Wileys (2010).
• 上田起士:よくわかる作詞の教科書,YAMAHA music media corporation (2010).
• 北村英明:これから始める人のための作詞入門,メトロポリタンプレス (2012).
• 井筒日美:ゼロからの作詞入門,YAMAHA music media corporation (2015).
• Goto, M., Hashiguchi, H., Nishimura, T. and Oka, R.: RWC Music Database: Popular, Classical and Jazz Music Databases., Proceedings of the 3rd of International Society for Music Information Retrieval (ISMIR 2002), Vol. 2, pp. 287-288 (2002).

タイトルに関連する用語 (3件)： メロディ ,  歌詞 ,  相関