2024-03-29T06:24:21Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001705622023-04-27T10:00:04Z01164:05064:08574:08864
統計的に学習可能な自動ジャズセッションシステムのための数理モデル・演奏特徴量・事例活用の検討Statistically Trainable Model of Jazz Session: Computational Model, Music Rendering Features and Case Data Utilizationjpn合奏・セッション・伴奏http://id.nii.ac.jp/1001/00170528/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=170562&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan明治大学先端数理科学研究科明治大学先端数理科学研究科明治大学先端数理科学研究科保利, 武志中村, 和幸嵯峨山, 茂樹従来のジャズセッションシステムではヒューリスティックや感性情報を必要とする手法でセッションを実現しているのに対し,本研究では楽譜と演奏データから統計的に学習可能な枠組みによる自動ジャズセッションシステムの実現に向けて,その数理モデルや演奏の解析手法と,これらに基づいたプロトタイプとしてのジャズ演奏合成システムを検討中である.これまで我々は、音楽演奏を音楽事象空間におけるトラジェクトリとしてモデル化し,それを実際に学習可能とするための空間を量子化する手法としてクラスタリングを選択した.ただしクラスタリング手法にも複数の選択肢があるため,もっとも良いクラスタリング手法を選択するために,各小節または各拍単位で演奏特徴量を抽出して k-means,GMM,NMF の 3 手法でクラスタリングしたクラスラベルに対して,trigram 及び HMM による演奏予測精度によってそれぞれ比較評価したところ,NMF によるクラスタリングが効果的であることを示した.本システムではこれらの解析結果を用いて,Piano のみの演奏データに対して,事前にシステムに組み込んだ事例データの中からもっとも適切であると思われる Bass 及び Drums パートの演奏を選択して変換・編集・出力する.In contrast to most previous jazz session systems that require heuristics to realize a session, we are developing a jazz session system based on concatenation of case data from real jazz session recordings as a prototype toward a statistically trainable mathematical model of jazz session. So far, we modeled music performance in session as a set of individual trajectories in a music feature space, also compared clustering methods of k-means, GMM and NMF in terms of prediction accuracy in trigram and HMM, and found NMF most effective for the purpose of quantizing the continuous vector space. In the present system utilizing the above results, human piano performance is automatically accmpanied by synthetic bass and drums to form a piano trio music by selection and concatenation of case data from recorded trio data.AN10438388研究報告音楽情報科学(MUS)2016-MUS-11218162016-07-232188-87522016-07-15