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J-GLOBAL ID：202402283911013874   整理番号：24A1923803

音楽生成における時刻と音高相対性の重要性

著者 (3件)： 稲葉達郎 (京大) ,  吉井和佳 (京大) ,  中村栄太 (九大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2024  号： MUS-141  ページ： Vol.2024-MUS-141,No.3,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2024年08月19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： 本稿では,音楽生成においてTransformerを効果的に利用する方法について実験的調査を行う.通常,Transformerに基づく音楽生成では,楽譜をイベントあるいは音符を基本単位とするトークン系列に変換して処理する必要がある.しかし,これらの系列では,音楽の時刻・音高シフトに対する相同性に加え,時刻・音高方向における小節・オクターブ単位の循環性は明示的に表現されていない.そのため,単純に自己注意機構を用いても,音楽特有のリズムやハーモニーの構造を適切に学習できていない可能性がある.この問題に対して,本研究では,時刻と音高の(小節単位とオクターブ単位の)循環性を考慮したトークン間の相対的時刻・音高距離をエンコードし,自己注意機構に用いる手法を提案する.繰り返し構造が比較的明確なポピュラー音楽のデータセットPOP909を用いて,与えられた楽譜の後続部の予測実験を行い,提案法は予測性能を改善することを確認した.また,被験者による主観評価により,生成される音楽の繰り返し構造や一貫性の点で,イベント単位の楽譜表現がTransformerに適していることが分かった.(著者抄録)

シソーラス用語： 時間 ,  音の高さ ,  トークン ,  *機械学習 ,  距離 ,  符号化 ,  *音楽 ,  楽譜 ,  *自己注意機構 ,  相対距離
準シソーラス用語： Transformer ,  エンコーディング ,  音楽生成 ,  *音楽生成AI ,  音高 ,  音符 ,  時刻 ,  生成AI ,  相対性 ,  DTM【音楽】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  オーディオ機器  (NC06010U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音楽 ,  時刻 ,  音高 ,  重要性