@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212836,
 author = {小笠原, 稜 and 上瀧, 剛},
 issue = {12},
 month = {Sep},
 note = {深層学習を用いた音楽の自動生成はこれまでにも研究されてきているが，生成結果を制御することはできていない．これは深層学習による音楽の自動生成がモデルの出力結果から確率的に選択されるためである．そのため，従来の深層学習による音楽の自動生成はコード進行や小節数等の条件に強い制約のあるジャズ音楽に適した手法ではない．これに対して，本研究ではジャズ音楽に特化した深層学習による自動音楽生成機構を提案する．具体的には学習した提案モデルに音符情報とコード進行情報を入力し，音符の候補を出力する．この候補の中から木探索によって条件に一致した音符を探索する．これを指定した小節数になるまで繰り返すことで音楽を生成することで，コード進行や小節数の条件に沿ったフレーズ生成が可能である．実験では，従来手法と比べて，よりコードに沿った自然なフレーズを生成可能であることを示す．},
 title = {コード進行と小節数の条件制約下での深層学習を用いたジャズ音楽の自動生成の検討},
 year = {2021}
}