楽譜コンテキストのベイジアンマイニングに基づく自動伴奏付与システム－ユーザの感性的要求に応じた伴奏生成－

• 多田 圭吾

• 岡村 亮吾

• 山西 良典

• 加藤 昇平

書誌事項

タイトル別名

• Accompanying System Based on Bayesian Mining of Musical Score Context: Ondemand Accompany for Affective Requests

抄録

近年，Desktop Music（DTM） 関連機器やソフトウエアなどの発展・普及により，音楽を嗜む一環として作曲が注目されているが，作曲は高度な知識や経験を必要とする．そこで本研究では，楽譜コンテキストのベイジアンマイニングに基づく自動伴奏付与システムを提案する．提案システムでは，音楽の時間的変動を楽譜コンテキストとして扱い，ベイジアンマイニングを用いて学習曲における音楽構成要素間の因果関係を学習する．提案システムは，ユーザの音楽経験の有無に関わらず，任意のニュアンスが付与された伴奏を生成する．伴奏生成実験および主観評価実験によって，入力されたメロディに応じて学習曲のジャンル的ニュアンス，および，印象的ニュアンスが付与された伴奏が生成されることを確認し，また既存システムとの比較実験により提案システムの高い有用性を確認した．Present days, more public interested in music focuses on composing as one of the forms to enjoy music. However, it is difficult for people who does not have sufficient musical experiences. Thus, we proposed an automated accompanying system focusing on bass and drums by using Bayesian mining of the score context. In this study, we explained themusical temporal variates as the score context, and learned the nuance of the music in the database using Bayesian mining. In a composing experiment, we obtained various accompanies depending on the music database used for learning, and thenuance of the music in the database. And, we confirmed the availability of the proposed system through three types of subjective evaluation experiment. We believe that this system enable us to compose music with accompany that has the nuance of the music in the database, even if user does not have much musical experimences or not.

収録刊行物

• 研究報告音楽情報科学（MUS）

  研究報告音楽情報科学（MUS） 2011 (12), 1-6, 2011-07-20

詳細情報

• CRID: 1573105976846828416
• NII論文ID: 110008584102
• NII書誌ID: AN10438388
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles