@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00198751,
 author = {中村, 栄太 and 柴田, 健太郎 and 錦見, 亮 and 吉井, 和佳},
 issue = {2},
 month = {Aug},
 note = {本稿では，教師なし統計学習を用いて，与えられたメロディーを参照にして目標の音楽スタイル （例えばポピュラー音楽のスタイルや演歌のスタイル） のメロディーを生成する手法について論じる．統計機械翻訳と同様の定式化を行い，目標のスタイルのメロディー生成過程を記述する音楽言語モデルと，参照曲と生成曲との類似性を評価する編集モデルとの統合に基づくスタイル変換の統計的枠組みを提案する．従来の教師あり学習によるスタイル別の言語モデルの構成法では，音楽スタイルを適切に指定するデータを用いることが不可欠であった．人手によるデータ選択と情報付与への依存を低減するため，データから自発的に音高とリズムの構造に関するスタイルを見つけ出す新規の統計モデルを提案する．また，主音などの音符の統語機能を捉える編集モデルを教師なしで学習する方法を構築する．提案する方法が生成曲の品質の向上に有効であることを主観評価および生成楽曲の分析により確認する．},
 title = {教師なしスタイル変換によるメロディーの自動生成},
 year = {2019}
}