情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

近年、コンピュータを使用した音楽制作技術の発達に伴い、プロの作曲家でなくとも音楽を創作できる環境ができ、今後は歌詞や楽曲の自動創作・創作支援技術の発展が期待されている。
しかし、歌詞生成に関する関連研究は少なく、韻や拍子などのスタイルに合わせた歌詞を生成する研究が殆どである。
本稿では、歌詞の中に潜在的に存在する典型的なトピックの遷移パターンを大規模な歌詞データから統計的に教師なし学習するモデルを提案し、その振る舞いを分析する。
また、行単位のトピック遷移とそれより大きなブロック単位の遷移からなる階層的なモデルについてもその効果を報告する。
また、歌詞作成支援への応用方法についても論じる。