@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00211550,
 author = {平井, 辰典 and 澤田, 隼},
 issue = {41},
 month = {Jun},
 note = {本稿では，LSTM を用いてメロディ素片間の接続コストを算出するモデルを提案する．これまで，メロディ生成のためにメロディ素片同士の接続コストを考慮する手法は提案されてきたが，本研究では，接続コストの算出を主目的としたモデルを提案する．既存のメロディを小節単位でシャッフルし，その接続箇所を判定できるように学習した LSTM モデルと，接続境界における音符遷移の尤もらしさを基に，与えられた 2 つのメロディ素片（小節）がどの程度自然に接続可能であるかを定量化する接続コストを提案する．本稿では，いくつかのデータ表現方法とネットワーク構成によるメロディ素片の接続箇所判定精度を比較し，接続コストとして適したモデルを探究する．その結果，BiLSTM を用いたモデルで最も高い精度が得られた．本稿では接続コスト算出モデルの提案に加え，接続コストを用いることでどのように音楽制作を支援することができるのかについても検討する．},
 title = {LSTMを用いたメロディ素片間の接続コストの算出},
 year = {2021}
}