プログラム

  (2018/8/20)
第28回GMIワークショップ(GANに基づく音楽生成特集)
 
2018/8/21
13:00-14:00 【和声付け】
座長: 北原 鉄朗 (日本大)
 
(1) 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
◎コンヴェール マクシム(東京大), 深山 覚, 中野 倫靖 (産総研), 高道 慎之介, 猿渡 洋 (東京大), 後藤 真孝 (産総研)
 
(2) Music Interpolation considering Nonharmonic Tones
◎Wilk Christoph M., Ito Souya, Sagayama Shigeki (Meiji University)
 
14:10-15:10 【招待講演】
座長: 平田 圭二 (公立はこだて未来大)
 
(3) The Art of Teaching Computers: The SIMSSA Optical Music Recognition Workflow.
Ichiro Fujinaga (McGill University)
 
15:20-16:20【招待講演】
(4) Machine Learning for Creative AI Applications in Music.
Yang Yi-Hsuan (Academia Sinica)
 
16:30-16:45 【デモセッション】
デモセッション概要発表
 
観客に向けた、ループペダルの演奏メカニズムの視覚化による、ライブ演奏の拡張
飯島 祥 (IAMAS)
 
DNNによる楽曲データからの情動の推定
梅村 祥之 (広島工業大)
 
Factorial HSMMに基づく音楽音響信号に対するカバー譜生成
柴田 健太郎 (京都大)
 
コードとメロディの階層的生成モデルに基づくインタラクティブ作曲システム
津島 啓晃 (京都大)
 
数字譜を用いた演奏システムの試用と楽譜・楽曲に関する検討
出口 幸子 (近畿大)
 
作曲用コンパイラの紹介
廣瀬 均 (アッピョ・ミュージック・スタジオ事務所)
 
16:45-18:45 【デモセッション】
座長: 糸山 克寿 (東京工業大)
 
(5) デモンストレーション:音楽情報処理の研究紹介XVII
 
19:00-21:00 【懇親会】
2018/8/22
9:15-10:45 【深層学習】(4件)
座長: 糸山 克寿 (東京工業大)
 
(6) 敵対的生成ネットワークを用いた楽曲の自動コード推定法の検討
◎納庄 貴大, 西村 竜一, 入野 俊夫(和歌山大)
 
(7) 注意機構を用いたエンコーダ・デコーダモデルに基づく歌声の音符推定
◎錦見 亮, 中村 栄太 (京都大), 深山 覚, 後藤 真孝 (産総研), 吉井 和佳 (京都大)
 
(8) WaveNetを用いた楽譜情報に基づく歌唱F0軌跡の生成
◎和田 雄介, 錦見 亮, 中村 栄太 (京都大), 糸山 克寿 (東工大), 吉井和佳 (京都大)
 
11:00-12:00 【実験】 (2件)
座長: 奥村 健太 (株式会社DDS、名古屋工業大)
 
(9) 世代間伝達によるメロディー の文化進化:実験的デモンストレーション
◎冨士 直斗 (九州大), 佐藤 浩輔 (明治大), 橋彌 和秀 (九州大), 中分 遥 (九州大/オックスフォード大)
 
(10) 基礎心理学実験プロトタイピングツールとしてのMax7とウェルネスエン タテインメントプラットフォームとしてのMax7
◎長嶋 洋一 (静岡文化芸術大)
 
12:00-13:00
昼食休憩
13:00-15:00【作曲・編曲】(4件)
座長: 長嶋 洋一 (静岡文化芸術大)
 
(11) 楽曲構造を考慮した音楽音響信号からの自動ピアノアレンジ
◎高森 啓史, 中塚 貴之 (早稲田大), 深山 覚, 後藤 真孝 (産総研), 森島 繁生 (早稲田大)
 
(12) 畳込みニューラルネットワークと敵対的学習に基づくメロディ補完の検討
◎中村 光佑, 能勢 隆, 千葉 祐弥, 伊藤 彰則 (東北大)
 
(13) 旋律・和声進行・リズム譜からの和声的対位法の自動作曲の検討
◎大森 陽, 保利 武志, 嵯峨山 茂樹 (明治大)
 
(14) コードとメロディの階層的生成モデルに基づくインタラクティブ作曲システム
◎津島 啓晃, 中村 栄太, 吉井 和佳(京都大)
 
15:15-16:15【演奏解析・追跡】(2件)
座長: 矢澤 櫻子 (NTTメディアインテリジェンス研究所)
 
(15) 音源分離手法を用いたドラム演奏のグルーヴ感の評価
◎河田 洋人, 保利 武士, 中村 和幸 (明治大)
 
(16) 多重解像度NMFに基づく音響信号演奏詳細解析
◎保利 武志, 中村 和幸, 嵯峨山 茂樹 (明治大)
 
16:30-18:00 【特別企画】
座長: 北原 鉄朗 (日本大)
 
(17) 音楽情報科学分野のスーパーヒーローたち I
◎竹川 佳成(公立はこだて未来大学)
 
2018/8/23
9:00-10:00 【音源分離・楽譜】(2件)
座長: 中野 倫靖 (産業技術総合研究所)
 
(18) モノラル音響信号に対する音源分離のための独立低ランクテンソル分析
◎吉井 和佳 (京都大/理研), 北村 昂一, 坂東 宜昭, 中村 栄太, 河原 達也 (京都大)
 
(19) 多重音検出とリズム量子化の統合による多声音楽の自動採譜
◎中村 栄太 (京都大), Benetos Emmanouil (Queen Mary University of London), 吉井 和佳(京都大), Dixon Simon(Queen Mary University of London)
 
10:15-11:45 【音楽演奏】(3件)
座長: 平井 辰典 (駒澤大)
 
(20) マルチモーダル音環境センシングに基づく合唱指導場面における介入効 果の可視化
◎堀田 尭嗣, 西村 勇輝, 桐山 伸也 (静岡大)
 
(21) ピアノ演奏者の個性の違いに基づく音色と鍵盤タッチの心的評価分析
◎高久 新吾 (浜松学院大/静岡大), 桐山 伸也 (静岡大)
 
(22) GTTMタイムスパン木を用いた楽器演奏知識のアノテーション手法の提案
◎飯野 なみ(理研/産総研/総研大), 島田 真弓 (理研), 西村 拓一 (産総研), 浜中 雅俊 (理研)
 
11:45-12:15
授賞式・クロージング
(13:00-15:00)
(広島工業大学 学内見学ツアー)
招待講演の詳細
藤永 一郎 先生 (McGill University, Canada) [web] 「The Art of Teaching Computers: The SIMSSA Optical Music Recognition Workflow」Abstract: In many machine learning systems it would be effective to create a pedagogical environment where both the machines and the humans can incrementally learn to solve problems through interaction and adaptation. We are designing an optical music recognition workflow system where human operators can intervene to correct and teach the system at certain stages so that both parties can learn from the errors and, consequently, the overall performance is increased progressively as more music scores are processed.
Dr. Yi-Hsuan Yang (Academia Sinica, Taiwan) [web] 「Machine Learning for Creative AI Applications in Music」Abstract: In this talk, I will briefly introduce three latest projects in our lab at Academia Sinica on creative applications in music, including the singing voice separation project, GenMusic (music generation) project, and the DJnet project. The first project is about separating the singing voice from the musical accompaniments, which can be used as a pre-processing step for many music related applications. The second project is about learning from massive collection of MIDI files to generate multi-track music by a generative adversarial network (GAN). The generative model can be used for generating music either from scratch, or by accompanying a given (instrument) track. The third project is about creating an AI DJ that knows how to manipulate, sample, and sequence musical pieces to create a personalized playlist. The goal of these projects is to enrich the way people create and interact with music in their daily lives, using the latest machine learning (deep learning) techniques.Bio: Yi-Hsuan Yang is an Associate Research Fellow with Academia Sinica. He received his Ph.D. degree in Communication Engineering from National Taiwan University in 2010. He is also a Joint-Appointment Associate Professor with the National Cheng Kung University, Taiwan. His research interests include music information retrieval, affective computing, multimedia, and machine learning. Dr. Yang was a recipient of the 2011 IEEE Signal Processing Society Young Author Best Paper Award, the 2012 ACM Multimedia Grand Challenge First Prize, the 2014 Ta-You Wu Memorial Research Award of the Ministry of Science and Technology, Taiwan, and the 2015 Best Conference Paper Award of the IEEE Multimedia Communications Technical Committee. He is an author of the book Music Emotion Recognition (CRC Press 2011). In 2014, he served as a Technical Program Co-Chair of the International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR). In 2016, he started his term as an Associate Editor for the IEEE Transactions on Affective Computing and the IEEE Transactions on Multimedia. Dr. Yang is a senior member of the IEEE.
 
GMIワークショップについて (8/20) について
研究会の前日8/20(月)には、第28回GMIワークショップが同じ会場で開催されます。
聴講のみの参加も可能ですので、音楽生成研究に興味をお持ちの方は、お気軽にご参加ください。
 
第28回GMIワークショップ(GANに基づく音楽生成特集)
日時:2018年8月20日(月)10:00-18:00
場所:広島工業大学 五日市キャンパス 講義棟「三宅の森 Nexus21」10階スカイテリア
講演・議論に用いる言語:主に英語
参加申し込み:https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfZET2P5Eu9Rmw1dPyXCk33Jh6BTnjS94lAmAYBz_9jHiu2vA/viewform
 
GMIの趣旨・活動内容についてはこちらを御覧ください.
 
今回はGAN: Generative Adversarial Network(敵対的生成ネットワーク)を用いた音楽生成に焦点をあて、そのアプローチで顕著な成果を挙げているYi-Hsuan Yang博士(中央研究院)率いる研究グループのメンバーを招いて開催します。音楽生成研究に興味がある方はもちろん、近年機械学習分野で研究の盛んなGANに興味がある方まで、皆様の参加をお待ちしております。
 
 
広島工業大学 学内見学ツアー (8/23) について
実施の要領
日時: 8/23 13:00-15:00
 
参加希望の方は8/23 13:00にアベベ食堂内の入口付近にお集まりください  (アベベ食堂の場所: キャンパスマップの 6番で示された4号館1階)
(ご参考: キャンパスマップ[link])
事前予約は不要ですが,できるだけWebページ「第120回音楽情報科学 研究会(夏のシンポジウム) 懇親会・昼食・宿泊申込 [link]」 にインプットいただけると助かります.
 
ツアー内容
広島湾一望(13:00-13:15,新1号館; アベベ食堂の向かい側)
15階建ての建物の屋上(地上60メートル)から広島湾を一望します(雨天中止)
(linkの右上に写真があります.右には厳島も見えます)
 
情報学部 研究室見学 (13:15-14:30,新4号館)
梅村研究室: 音楽情報処理研究用パソコンソフトのデモ他
石田研究室: スポーツにおける人の身体動作の解析,スケートボードにおける身体動作計測と音によるフィードバックのデモ&体験
林研究室: 音響・映像品質評価実験室の防音ブースの見学
健山研究室(実施未定): バーチャルリアリティ装置のデモ&体験
生命学部 生体医工学科 教育設備見学 (14:30-15:00,26号館)
本学に生体医工学科があり,臨床工学技士養成を目指して,人工透析,人工心肺,模擬手術室,脳波計等の医療機器&生体計測装置を設置した実験・実習室を備えている.1フロアに4部屋が集中しており, それらを各室5分程度で見学する.
 
学内見学ツアーのお問合せ
梅村祥之 (y.umemura.im[at]it-hiroshima.ac.jp) ※[at]は@に直してください。

第120回MUS研究発表会

標記の研究発表会はペーパレスで行います(貸し出し用のUSBメモリもご用意しています)。
  • 研究会に登録されている方
    研究報告は開催初日の1週間前(=公知日)に電子図書館当日用サイト(登録会員用)で公開します。

  • 研究会に登録されていない方
    当日受付で資料閲覧用のアカウント情報(URL,ID,PW)をお渡しいたします。
    尚、研究会にご登録いただくことで当研究会のバックナンバーも含めて全て電子図書館でご購読いただけます。登録に関しては 研究会に登録する」のページをご参照ください。

発表募集

—第120回 音楽情報科学研究会(夏のシンポジウム) 発表募集— 

情報処理学会 音楽情報科学研究会 (SIGMUS) の第120回研究発表会(夏のシンポジウム)の発表を募集します。活発な議論ができる機会ですので、積極的な応募をお待ちしています。 

懇親会・昼食・宿泊のお申込みはこちらからお願いします。 

今年の夏のシンポジウムでは、初日の8/21(火)午後に、音楽情報科学の海外の主要な研究拠点(カナダ・台湾)から、著名な先生をお招きし、以下の二件の招待講演を予定しています 。 

・藤永 一郎 先生 (McGill University, Canada) [web] 「The Art of Teaching Computers: The SIMSSA Optical Music Recognition Workflow」
・Dr. Yi-Hsuan Yang (Academia Sinica, Taiwan) [web] 「Machine Learning for Creative AI Applications in Music」 

藤永先生は、劣化した音響信号の復元、手書き楽譜の認識、音楽構造解析など、音楽のディジタルアーカイブ化に関する世界的な第一人者です。Yang先生は、音源分離、自動採譜、音楽推薦など幅広い研究を推進されており、最近では、MidiNetやMuseGANなど、深層学習を用いた音楽生成の先駆的な研究で知られています。 

また、本発表会は、優秀な研究発表に対して以下のが送られます。
「ベストプレゼンテーション賞」 優れたプレゼンテーションの発表2件
(1年のうちで夏シンポのみに設定されています)

「学生奨励賞」修士課程(博士前期課程)以下の学生による発表で、最も将来性のある発表1件(発表件数によっては2件) 

≫日時・会場
日程:2018年8月21日(火)~ 8月23日(木)
会場: 広島工業大学 五日市キャンパス 講義棟「三宅の森 Nexus21」
(キャンパスマップ内の (30) ) 

交通: 広島駅→JR山陽本線で五日市駅→広島電鉄で楽々園→徒歩で広島工業大学(1.4km, 徒歩17分) (アクセス ) 

懇親会: 8月21日(火)
発表会場と同じ建物の2階 Leaf Garden(後日詳細を発表) 

懇親会・昼食・宿泊のお申込みはこちら。 

≫一般口頭発表
申込締切:2018年7月 6日(金)
原稿締切:2018年7月30日(月) ※厳守
発表申込フォーム: https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/MUS/
照会先: 浜中雅俊 (理化学研究所)
E-mail:masatoshi.hamanaka[at]riken.jp

※学生奨励賞は修士課程以下の学生が対象です。
【研究会への連絡事項】欄の
「発表者は修士課程以下の学生である」
「発表者は修士課程以下の学生ではない」
のいずれかに○を入力してください。

※論文原稿の作成では、情報処理学会の下記URLを参照してください。
[ http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/genko.html

※SIGMUSでは、2012年度からインターネットを利用した研究発表のライブ動画中継を試行してきました。2015年度からは本格運用として、情報処理学会のプレス発表「学術コンテンツを広く世に届けるため、情報処理学会とニコニコが提携」に基づいて、情報処理学会チャンネルを用いた動画中継と永続的なアーカイブを実施しています。
発表申込時の【研究会への連絡事項】欄の
「動画中継・アーカイブを希望する」
「動画中継・アーカイブを希望しない」
のいずれかに○を入力してください。

動画中継を承諾頂けない場合は、必ず発表申込時にお伝え頂く必要があります。「動画中継のみを希望してアーカイブは不可」という対応はできません。なお、講演の一部だけ中継を希望しない場合は、部分的な中断も可能です。その場合には、当日ご相談頂ければ対応可能です。ご不明の場合には contact [at] sigmus.jp 宛にご相談ください。
動画中継することで、会場に来場できない研究者や、普段学会に参加されない方々に対しても研究成果を広くアピールできます。またアーカイブにより、当日都合がつかない方々や、将来研究を始める方々が研究成果を知る機会を増やすことができます。是非、本学会の取り組みにご協力をよろしくお願い致します。

≫デモセッション
デモセッションでは、楽器演奏などパフォーマンスを伴う発表から、十分な結果は出ていないがSIGMUS参加者とともに議論したい研究、研究的要素がはっきりしていない思い付きで作ったシステム、諸事情でお蔵入りになったがどうしても披露したい研究、既発表だがデモンストレーションの機会に恵まれなかったシステムまで、様々な研究やシステムをデモ形式で発表する機会をご提供致します。 

今回は、初日の8/21(火)の招待講演後に開催し、海外の方も複数参加されます。国内研究会で、気軽に発表できるにもかかわらず、海外の著名な研究者に、実際にシステムを体験してもらえるまたとないチャンスです。 

すでに口頭発表を申し込まれた方でも、同時にデモ発表していただくことは大歓迎です。ポスター・説明ともに英語化が理想的ではあるものの、国内研究会の特性に鑑みますと、英語だと細かいニュアンスが伝えきれない場合もあるでしょう。ポスターは日本語で作成いただき、適宜英語対応していただくのでも十分です。 

発表を希望される方は、下記の応募方法に従ってご応募ください。通常の研究発表と異なり、まとまった研究成果はなくて構いませんので、ぜひお気軽にご発表いただければ幸いです。申込締切:2018年7月20日(金)
発表申込フォーム:https://goo.gl/hDo9Ea
※発表申込時に入力していただく「発表タイトル・著者・発表概要」は、デモセッション原稿に掲載されますのでご注意ください。
照会先: 糸山克寿 (東京工業大学)
E-mail: itoyama[at]ra.sc.e.titech.ac.jp 

≫招待講演の詳細
・藤永 一郎 先生 (McGill University, Canada) [web] 「The Art of Teaching Computers: The SIMSSA Optical Music Recognition Workflow」

 Abstract: In many machine learning systems it would be effective to create a pedagogical environment where both the machines and the humans can incrementally learn to solve problems through interaction and adaptation. We are designing an optical music recognition workflow system where human operators can intervene to correct and teach the system at certain stages so that both parties can learn from the errors and, consequently, the overall performance is increased progressively as more music scores are processed.

・Dr. Yi-Hsuan Yang (Academia Sinica, Taiwan) [web] 「Machine Learning for Creative AI Applications in Music」
Abstract: In this talk, I will briefly introduce three latest projects in our lab at Academia Sinica on creative applications in music, including the singing voice separation project, GenMusic (music generation) project, and the DJnet project. The first project is about separating the singing voice from the musical accompaniments, which can be used as a pre-processing step for many music related applications. The second project is about learning from massive collection of MIDI files to generate multi-track music by a generative adversarial network (GAN). The generative model can be used for generating music either from scratch, or by accompanying a given (instrument) track. The third project is about creating an AI DJ that knows how to manipulate, sample, and sequence musical pieces to create a personalized playlist. The goal of these projects is to enrich the way people create and interact with music in their daily lives, using the latest machine learning (deep learning) techniques. 

 Bio: Yi-Hsuan Yang is an Associate Research Fellow with Academia Sinica. He received his Ph.D. degree in Communication Engineering from National Taiwan University in 2010. He is also a Joint-Appointment Associate Professor with the National Cheng Kung University, Taiwan. His research interests include music information retrieval, affective computing, multimedia, and machine learning. Dr. Yang was a recipient of the 2011 IEEE Signal Processing Society Young Author Best Paper Award, the 2012 ACM Multimedia Grand Challenge First Prize, the 2014 Ta-You Wu Memorial Research Award of the Ministry of Science and Technology, Taiwan, and the 2015 Best Conference Paper Award of the IEEE Multimedia Communications Technical Committee. He is an author of the book Music Emotion Recognition (CRC Press 2011). In 2014, he served as a Technical Program Co-Chair of the International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR). In 2016, he started his term as an Associate Editor for the IEEE Transactions on Affective Computing and the IEEE Transactions on Multimedia. Dr. Yang is a senior member of the IEEE. 

≫オーガナイズドセッション
オーガナイズドセッションは、オーガナイザ(本研究会の登録員)に自由に企画していただくセッションです。例えば、特定のテーマの発表を揃えたい、通常より長いQ&Aで深い議論をしたいなど、奮ってご応募頂きますようお願い申し上げます。 
提案締切:2018年6月29日(金)
提案可否通知:2018年7月2日(月)
照会先:竹川 佳成(公立はこだて未来大学)
E-mail:yoshi[at]fun.ac.jp 

【応募方法】
下記の各項目を埋めて上記の照会先に電子メールでお送りください。 

1.セッション名
2.オーガナイザの氏名、所属、連絡先: オーガナイザ全員分をお知らせください。代表者氏名に○をお付けください。
3.セッションの狙いとキーワード(合わせて400字以内)
4.セッション構成(案; 400字以内): もしすでに発表者や講演者の候補、講演タイトルが挙がっていればお知らせください。後で変更になっても構いません。
5.原稿の件数と長さ: どの発表者や講演者がどれくらいの長さの予稿を執筆するかをお知らせください。オーガナイズドセッションの記録を研究報告に残すことに積極的にご協力ください。

セッション提案は、SIGMUS運営委員会で審査した後、可否をご連絡いたします。また、採用されたセッション提案はSIGMUS公式サイト、CFP、ML等で公表いたします。質問や問い合わせなどは、上記照会先までお願いいたします。 

【過去のオーガナイズドセッション】 

・「生成音楽の評価学」(第102回研究会)
・「ピアノ学習者の熟達化モデルの構築」 (第102回研究会)
・「“魅せる”の工学」 (第106回研究会)
・「統計的文法理論と構成的意味論に基づく音楽理解の計算モデル」(第112回研究会) 

≫音楽情報科学研究会 主査・幹事
主査:吉井和佳(京都大学)
幹事:中野倫靖(産業技術総合研究所)
松原正樹(筑波大学)
伊藤彰則(東北大学)
竹川佳成(公立はこだて未来大学)
齋藤大輔(東京大学)

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