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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2022
  4. 2022-MUS-134

コード進行を考慮して多様なメロディを生成するTransformerとVAEの複合モデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218436
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218436
2ce9d84b-15f9-4cfe-8853-17f3b0314fa9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS22134044.pdf IPSJ-MUS22134044.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-06-10
タイトル
タイトル コード進行を考慮して多様なメロディを生成するTransformerとVAEの複合モデル
タイトル
言語 en
タイトル A combined model of Transformer and VAE for melody generation conditioned on chord progressions
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスターセッション3
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
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者所属
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者名 寺島, 凌

× 寺島, 凌

寺島, 凌

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阿部, 由吾

× 阿部, 由吾

阿部, 由吾

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習技術の発展により,機械によって自動生成される音楽の品質は日々向上している.特にシンボリック音楽生成の領域では,Transformer を活用することで長期の依存関係を考慮したメロディの生成が可能になっている.一方で,これらの音楽生成モデルを現実の用途や創作に活用するためには,生成される音楽の操作可能性と多様性が両立される必要がある.本研究では,指定されたコード進行に沿ったメロディを生成できる深層学習モデルを提案する.具体的には,Transformer を利用したメロディの自己回帰タスクにおいて,コード進行の情報を条件づけるような定式化を行う.加えて,生成結果の多様性を向上させるために VAE を導入し,潜在空間での操作を行う.実験では,指定されたコード進行と生成されたメロディの親和度を評価する.
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 2022-MUS-134, 号 44, p. 1-8, 発行日 2022-06-10
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
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Ver.1 2025-01-19 15:09:44.620604
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