文献
J-GLOBAL ID：201902217030946302
整理番号：19A0415910
LSTMを用いたユーザの嗜好を反映するBGM自動作曲システム
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著者 (2件)：
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資料名：
巻：
2018
号：
MPS-118
ページ：
Vol.2018-MPS-118,No.29,1-2(WEB ONLY)
発行年：
2018年06月06日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
短報
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本研究では,ニューラルネットワークを用いた作曲エージェントを対話型進化計算により進化させることで,ユーザの好みを反映した音楽を連続して自動生成する。ニューラルネットワークの学習データとして,楽曲データを事前にクラスタリングすることで,ユーザの好む雰囲気の楽曲がどのクラスタに属するかをモデル化し,適切な学習データ集合を各クラスタから選択するため,対話型遺伝的アルゴリズムを用いることでユーザの好みを反映させた自動作曲エージェントを生成する。これにより,単に音楽を生成するのではなく,連続して好みの音楽を自動的に生成するシステムを実現する。(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
その他の計算機利用技術
, 楽器音響
引用文献 (11件)：
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Amper Music, https://ampermusic.com/
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SolarBeat, http://www.whitevinyldesign.com/solarbeat/
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BlokDust, https://blokdust.com/
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abcnotation.com, http://abcnotation.com/
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Glorot, Xavier, and Yoshua Bengio. ′′Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.′′ Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. 2010.
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タイトルに関連する用語 (4件)：
タイトルに関連する用語
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