情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

本稿では,音楽的な妥当性を考慮しながら,異なるメロディ間をモーフィングする方法について述べる.従来の生成音楽理論GTTMに基づくモーフィング手法では,メロディを階層的に簡約化するための木構造が似ているメロディ同士でしかモーフィングを行うことができなかった.本研究では,潜在変数モデルであるVAEを用いて,あらかじめ大量のメロディからメロディの生成モデルを学習しておくことにより,潜在空間において任意のメロディ間の線形補完を行う手法を提案する.