情報処理学会 第86回全国大会 会期:2024年3月15日~17日

4V-08
LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークによる金管五重奏への自動編曲
○宇津野央朗,長名優子(東京工科大)
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を用いて与えら
れた主旋律から金管五重奏へ自動編曲する手法を提案する。ここでは、第一ト
ランペット、第ニトランペット、ホルン、トロンボーン、チューバの5つから構
成される金管五重奏を対象とする。提案システムでは、一般的な金管五重奏で
は第一トランペットはメロディを担当することが多いと考え、第一トランペッ
トは与えられた主旋律をそのまま使用するものとする。第ニトランペット以降
のパートは、主旋律やすでに生成されたパートを考慮して生成する。