2R-2
楽譜コンテキストマイニングと確率モデルに基づく楽曲アレンジ生成システム
○岡村亮吾,山西良典,加藤昇平(名工大)
これまで多くの作曲家がそれぞれの感性で様々な楽曲を作り出してきたが,作曲は高度な知識や経験を必要とし,音楽に対する特別な教育を受けていない者には取り組むことが困難な表現活動であった.この問題を解決する手法の一つとして,機械学習を用いた自動作曲システムが注目されている.
本研究では,楽譜情報をモデル化し,マイニングにより特定の音楽ジャンルにおけるベースライン・ドラムパートの特徴を抽出した.これらの特徴を確率モデルにより学習することで,ユーザの入力した楽曲に対してジャンル毎の特徴を反映したアレンジを自動生成するシステムを提案する.