@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232827,
 author = {松本, 馨輝 and 松原, 正樹 and 寺澤, 洋子},
 issue = {10},
 month = {Mar},
 note = {作曲は高度な音楽的知識を必要とし，学問の一分野としても体形的に扱われている．これに対し，作曲支援としてユーザとシステムが協同して作曲を行う共創的作曲と呼ばれる手法が存在する．共創的作曲ではユーザが主体となって作曲を行い，システムはその補助役としてメロディやコード進行の提案，ハーモニーの生成を行う．共創的作曲システムは既に様々な手法が存在するが，本研究では音楽の反復構造に着目する．クラシックやポピュラー音楽にはモチーフと呼ばれるメインのメロディと，それを変化させたバリエーションと呼ばれるメロディを交互に繰り返しながらにも反復構造をとるものが存在する．このような反復構造はメロディとメロディの間に類似性をもたせるため，音楽的なアイデアを聴者に強く伝え，印象に残すことができる．この点に着目し，本研究では深層生成モデルから生成されたバリエーションを用いた共創的作曲システムの実装を目指す．実装では，先行研究を参考にバリエーションの生成モデルとして Transformer ベースの教師あり VAE (Variational AutoEncoder) モデルを設計し，モチーフとバリエーションの正解ペアデータを用いて学習を行った．結果として，リズムの条件付き生成で高い制御性を示し，バリエーションのリズムパターンの学習には成功したが，ハーモニーの条件付き生成では制御性が著しく低く，バリエーションのメロディラインの学習には課題が残るものとなった．},
 title = {VAEを用いたバリエーション生成による共創的作曲システム},
 year = {2024}
}