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  1. 研究報告
  2. エンタテインメントコンピューティング(EC)
  3. 2021
  4. 2021-EC-59

自然言語翻訳モデルの応用による旋律にふさわしいドラムパートの生成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210243
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210243
ad70a2b0-b30c-4de5-b28e-2f0d0d8e5fa5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EC21059008.pdf IPSJ-EC21059008.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-03-09
タイトル
タイトル 自然言語翻訳モデルの応用による旋律にふさわしいドラムパートの生成
言語
言語 jpn
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
横浜国立大学大学院
著者所属
横浜国立大学大学院
著者所属(英)
en
Graduate School of Environment and Information Sciences Yokohama National University
著者所属(英)
en
Graduate School of Environment and Information Sciences Yokohama National University
著者名 高須, 雄一

× 高須, 雄一

高須, 雄一

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田村, 直良

× 田村, 直良

田村, 直良

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 YAMAHA の VOCALOID や Apple の GarageBand など様々なソフトウェアの登場により,近年 PC 上で作曲を行うことは容易になっている.しかし,旋律を作ることに比べ,これにふさわしい他パートを作ることはより高度な音楽的知識を必要とする.そのため本研究では,自然言語の機械翻訳に用いられる技術を応用して旋律からドラムパートを生成し,作曲を支援することを目的とする.具体的には,調号など音楽的要素を考慮して旋律とドラムパートの楽譜データを符号化し,前者を入力,後者を出力として RNN Encoder-Decoder に学習させる.また,学習データの少なさを補うため,ドラムパートを簡略化する処理を行う.結果として,出力された音楽に関して数名にアンケートを取り主観評価を行ったところ,提案手法で違和感の少ないパターンを生成できることが分かった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12049625
書誌情報 研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC)

巻 2021-EC-59, 号 8, p. 1-6, 発行日 2021-03-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8914
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
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Ver.1 2025-01-19 18:13:04.088843
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