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、音形を半音単位で表現しているため、同じ音形で
も音高によっては調の音階以外の音が発生してしまうという問題が
ある。本研究では、LSTMを用いたリカレントニューラルネットワー
クによる自動作曲における度数に基づく音形表現の導入を提案する。
これは、LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークによる自
動作曲システムにおける音形を度数に基づくものに変更することで、
音階に属する音とそれ以外の音とを区別して扱えるようにしたもの
である。