ベイジアンネットワークを用いた四声体和声付け：音の前後関係を考慮したモデルを用いた検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-05-04
• タイトル: ベイジアンネットワークを用いた四声体和声付け：音の前後関係を考慮したモデルを用いた検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Four-part Harmonization Using A Bayesian Network: Investigation Using Models Considering Context of Notes
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスターセッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 日本大学院総合基礎科学研究科
• 著者所属: 日本大学文理学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Basic Sciences, Nihon University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Humanities and Sciences, Nihon University
• 著者名: 鈴木, 峻平; 北原, 鉄朗
• 著者名(英): Syunpei, Suzuki; Tetsuro, Kitahara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では、与えられたソプラノに和声付けを行う機械学習モデルを追求する。これまでに機械学習モデルを用いた研究では、和声機能やコードを状態やノードとして既にモデル化されている。このようなモデルは、実際の和声付けを音楽的に取り入れるという観点において適している。しかし、実際の音楽データから基本的な和声の概念を学習するという科学的な観点からはあまり適していない。そこで、我々はコードノードを取り入れたモデルと取り入れないモデルを作成し、基本的な和声の概念を取り入れないモデルでも和声を学習することができるのか調査する。更に、コードを取り入れたモデルとの比較も行う。モデルは、音楽的同時性と音楽的連続性を確率的に、ベイジアンネットワークで実現する。2つのモデルは、讃美歌のコーパスから254曲分学習した。結果、コードノードを用いなくてもベイジアンネットワークは基本的な和声のルールをいくつか学習することができた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we explore machine learning models that generate four-part harmonies according to the melody of a soprano voice. Although researchers have already tried to produce four-part harmonization through machine learning, the computational models that most studies have proposed already contain nodes or states that represent chords or harmonic functions. Explicitly introducing such nodes or states is suitable from the viewpoint of practically achieving musically acceptable harmonization, but it is unsuitable from the scientific viewpoint of acquiring the fundamental concepts of harmonies from actual music data. Therefore, we developed two kinds of computational models, one that contains chord nodes and another does not, and investigate to what extent the model without chord nodes acquires the fundamental concept of harmonies compared to the model with chord nodes. For our models, we describe musical simultaneity and musical sequentiality are described in Bayesian networks. Both models learned 254 pieces taken from a Hymn corpus, and the results of this experiment show that the Bayesian network without chord nodes acquired some of the basic rules of harmony.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2013-MUS-99, 号 9, p. 1-6, 発行日 2013-05-04
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会