WEKO3
アイテム
難易度に応じた音符統計量と深層学習に基づくバンド譜のピアノ編曲
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212835
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212835b4951ee3-36b8-49be-8cd7-7e90813f8d63
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-MUS21132011.pdf (659.5 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-09-09 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 難易度に応じた音符統計量と深層学習に基づくバンド譜のピアノ編曲 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 作曲・編曲 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科／科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業（さきがけ） | ||||||||||
| 著者名 |
寺尾, 萌夢
× 寺尾, 萌夢
× 吉井, 和佳
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本稿では，深層ニューラルネットワーク（DNN）を用いて，ポピュラー音楽のバンド譜を，指定された難易度（初級または上級）のピアノ譜に編曲する手法について述べる．バンド譜のピアノ編曲においては，ピアノ譜の持つ複雑な同時的・経時的構造を捉えた上で，音楽的に妥当なピアノ編曲は一意ではないことを考慮することが肝要である. 本研究ではまず，バンド譜のメロディ（歌声）・伴奏パートおよびピアノ譜の右手・左手パートの関係を統計的に分析することにより，バンド譜に含まれる音符を上下 1 オクターブシフトして得られた拡張バンド譜から，音符を選択することでピアノ譜が得るという方針が妥当であることを示す．提案するピアノ編曲法の特徴は，拡張バンド譜の各音符を取捨選択する DNN を教師あり学習する際に，演奏の難易度に影響を与える大局的な音符統計量として，同時発音数・同時発音における音高幅・音符密度の分布に基づく正則化を導入することにある．これにより，DNN が出力するピアノ譜の音符配置を，ひとつの編曲例に過ぎない正解ピアノ譜と局所的に一致させるだけではなく，音符統計量の観点で好ましくなるよう大局的に最適化する学習を行う．実験により，大局的な音符統計量を考慮することの有効性を検証する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10438388 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学（MUS） 巻 2021-MUS-132, 号 11, p. 1-7, 発行日 2021-09-09 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | 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 | |||||||||
