2026-03-08T13:55:18Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00196911 2025-01-19T22:33:29Z 6504:9795:9801

暗意実現モデルに基づくポピュラー音楽のセクション分析 宮澤, 響 平賀, 譲 人工知能と認知科学 ポピュラー音楽の多くはAメロ，Bメロ，サビと呼ばれるセクションから構成されている．これらのセクションは，それぞれの音楽的特徴によって絶対的に識別され得ることが分かっている．本研究では，RWC研究用音楽データベースのポピュラー音楽データベースに収録されている楽曲の各セクションに対して，暗意実現モデルに基づく楽曲分析を行った．ここで，暗意実現モデルとは，楽曲のメロディにシンボルと呼ばれる記号を割り当て，メロディをシンボル列として抽象化して分析する手法である．分析の結果，セクションの違い，および識別のしやすさの違いによって，一部のシンボルの出現の仕方に差が見られることが分かった． conference paper 情報処理学会 2019-02-28 application/pdf 第81回全国大会講演論文集 1 2019 371 372 AN00349328 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/196911/files/IPSJ-Z81-4T-02.pdf jpn