楽譜データに基づく楽曲の特徴量抽出の研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-06-15
• タイトル: 楽譜データに基づく楽曲の特徴量抽出の研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research of extracting the characteristics of music based on score data
• 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1
• 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: 法政大学大学院理工学研究科
• 著者所属: シミズウェブワークス
• 著者所属: 法政大学理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Hosei University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shimizu web Works
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Hosei University
• 著者名: 米倉, 弥伸; 清水, 宏泰; 藤井, 章博
• 著者名(英): Hisanobu, Yonekura; Hiroyasu, Simizu; Akihiro, Fujii
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 楽曲の分析やそれに基づく自動作曲は多種多様な取り組みがある．その中で本研究を行う理由として次の 2 点を挙げる．1 つは，機械学習によって類似の楽曲が生成できるとしてもそこに至るプロセスを明確に捉えておきたいと考えていることである．もう1つとして，分析の成果を 「知識グラフ」 という構造化したデータとして蓄積し，これを発展させることで人間の創作者による作曲活動の支援に資するシステムの実現の可能性を検討したいという点である．このような発想に基づき，機械学習に応用させる目的で，楽曲の旋律 ・調 ・音名 ・音価の関係を分析するために，構造化データを用いることを試みた．分析対象として MusicXML 形式で記述したバッハの無伴奏チェロ組曲第 1番～第 6 番の全 36 曲を扱い，N-gram，クラスタリングなどの自然言語処理の手法を適用した．これにより 1 つの組曲を通じて現れる特徴や，曲種ごとの類似性等の特徴量を抽出することができた．
• 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 2019-MUS-123, 号 13, p. 1-4, 発行日 2019-06-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8752
• 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