@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00226349,
 author = {肥田, 歩華 and 澤田, 隼 and 桂田, 浩一 and 大村, 英史},
 issue = {45},
 month = {Jun},
 note = {ユーザが与えたメロディに対してコード進行を自動生成する深層学習モデルは，商業的にも有用である．一方で，これらのモデルを楽曲制作に活用するためには，生成されるコード進行が，ユーザにとって操作可能であることが必要である．しかし，従来の多くのアプローチでは，生成されるコード進行は一定のリズムのみに制限されており，コード進行のリズムに対する操作性がなかった．本研究では，Transformer と VAE を用いて，リズムパターンを操作できるコード進行の自動生成手法を提案する．コード進行の生成に Transformer を適用し，VAE の正則化手法を用いて潜在空間で直感的な操作を行う．実験では，生成されたコード進行に対して，コード進行の品質を測る 6 つの指標に加えて，リズムの多様性を測る 4 つの指標を用いて評価する．その結果，多様なリズムパターンを持つコード進行が生成され，直感的な操作性が示された．},
 title = {TransformerとVAEを用いたリズム構造に基づくコードチェンジと進行の自動生成},
 year = {2023}
}