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J-GLOBAL ID：201802249454268756   整理番号：18A1758760

ニューラルネットワークによる自動和声付けのための和音表現方法の検討

著者 (6件)： コンヴェール マクシム (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  深山覚 (産業技術総合研) ,  中野倫靖 (産業技術総合研) ,  高道慎之介 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  猿渡洋 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  後藤真孝 (産業技術総合研)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： MUS-120  ページ： Vol.2018-MUS-120,No.1,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2018年08月14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： ニューラルネットワークは自動和声付けにおいて有望な技術である。膨大なデータセットを元に,入力と出力の複雑な依存関係を学習することができるため,旋律と和音の依存関係も扱うことができる。ニューラルネットワークの性能はその入力と出力情報の表現方法が強く影響する。しかし,従来の自動和声付け研究では,出力情報である和音の表現方法について深くは検討されておらず,テンションノートといった和音の詳細な構造が最大限活用されてこなかった。和音の表現方法を変えることで,旋律と和音の関係を更に細かく学習できると考えられる。そこで本研究では,和音の表現方法の違いがRecurrent Neural Network(RNN)による自動和声付けの性能にどれほど影響するかを調査する。従来の表現方法を含む4つの異なる和音表現方法に基づいてGated Recurrent Unit(GRU)を用いたニューラルネットワークを構築し,それらの性能を比較した。実験の結果,和音の構成音を陽に表現した表現方法を用いると,従来の和音ラベル形式を使った場合に近い性能に達成するだけでなく,構成音の細かな違いに対応できる多機能な自動和声付けモデルの構築を可能とすることがわかった。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *音楽 ,  *表現 ,  再帰性 ,  *音声処理 ,  音声合成 ,  音声認識
準シソーラス用語： 旋律 ,  *和音 ,  和声 ,  *和音表現 ,  *自動和声付け ,  *再帰型ニューラルネットワーク ,  *和音構成音 ,  音声出力

分類 (3件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  音声処理  (JE05000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (25件)：

• D. Makris, I. Kayrdis, and S. Sioutas, “Automatic melodic harmonization: An overview, challenges and future directions,” Trends in Music Information Seeking, Behavior, and Retrieval for Creativity, pp. 146-165, 2016.
• R. Groves, “Automatic harmonization using a hidden semi Markov model,” in Proc. AIIDE, Boston, U.S.A., Oct. 2013, pp. 48-54.
• S. A. Raczyński, S. Fukayama, and E. Vincent, “Melody harmonization with interpolated probabilistic models,” Journal of New Music Research, vol. 42, no. 3, pp. 223-235, Jun. 2013.
• M. Kaliakatsos-Papakostas and E. Cambouropoulos, “Probabilistic harmonization with fixed intermediate chord constraints,” in Proc. ICMC-SMC, Athens, Greece, Sep. 2014, pp. 1083-1090.
• H. Hild, J. Feulner, and W. Menzel, “HARMONET: a neural net for harmonizing chorales in the style of J.S.Bach,” in Proc. NIPS, Denver, U.S.A., Dec. 1991, pp. 267-274.

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  和声 ,  和音 ,  表現