情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

歌唱付音楽において、歌唱表現は、楽曲全体の印象を大きく左右する重要な存在である。しかし、楽譜データであるMIDIデータには歌唱表現を細かく決定するための具体的な情報が付与されておらず、歌唱合成システムで演奏する場合、不自然で機械的な演奏になってしまう。この問題を解決するため、多くの楽曲データから系列パターンマイニングを行い、そのパターンのクラスタリングにより、歌唱フレーズの類型化を行った。そして、歌唱フレーズの特徴に応じて、印象の良い歌唱パラメータのアノテーションを行い、そのデータを使って教師付き機械学習を行うアプローチを試みる