4ZC-01
演奏者の習熟度に基づいたLSTM-VAEによるピアノのメロディからの伴奏生成
○関本圭汰,酒向慎司(名工大)
近年、ピアノ譜の入手が容易になり多くの楽曲にアクセスできる一方で、演奏者が弾きたい曲と演奏者の習熟度との間にギャップが生じることが多い。このため、演奏者に適した難易度調整が求められている。しかし、従来の初級・中級・上級といった一律なレベル分けでは、同レベルを求める演奏者でも得意不得意が異なるため、個別に応じた生成が困難であるという課題がある。本研究では、演奏者の習熟度を同時発音数や手の広がり、音符密度といった技能項目により定量化し、個別の難易度を定義して伴奏生成する手法を提案する。具体的には、LSTM-VAEを用いて多様な伴奏表現を学習し、メロディと演奏者の習熟に応じた伴奏を生成する。