近年、ニューラルネットワークを用いて自動作曲を行おうとする試み
が多く行われている。そのような手法の1つとしてリカレントニュー
ラネットワークを用いた自動作曲が提案されている。この手法では、
LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークを用いて、既存の
曲の音の高さの遷移の特徴を学習し、それを利用して曲の生成を
行っているがいくつかの問題がある。本研究では、GRUを用いた
リカレントニューラルネットワークによる自動作曲を提案する。
従来手法の同じ高さの音が続くような場合を表現できないという
問題や和音が扱えないという問題に対しては、入出力の音の表現
方法を変更することで解決する。また、計算量が多いという問題
に対しては、 LSTM の代わりにGRUを使用することで解決する。