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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2024
  4. 2024-MUS-139

深層学習を用いたメロディ生成とその参照情報

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232831
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232831
e65c7d7f-249d-4cdb-ac0d-e45953fc8b2c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS24139014.pdf IPSJ-MUS24139014.pdf (23.0 MB)
 2026年3月2日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MUS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-02
タイトル
タイトル 深層学習を用いたメロディ生成とその参照情報
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 学習データ
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
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
中部大学創発学術院
著者所属
大阪大学産業科学研究所
著者所属
大阪大学産業科学研究所
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
著者所属(英)
en
Academy of Emerging Sciences, Chubu University
著者所属(英)
en
Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者所属(英)
en
Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者名 諏訪辺, 拓

× 諏訪辺, 拓

諏訪辺, 拓

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森田, 尭

× 森田, 尭

森田, 尭

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福井, 健一

× 福井, 健一

福井, 健一

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沼尾, 正行

× 沼尾, 正行

沼尾, 正行

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,深層学習を用いた新しいメロディ生成モデルを提案する.近年提案されている一般的な深層学習モデルでの音楽生成は,和音とメロディの区別がなく,過去の音を基に次の音を予測する自己回帰によって行われる.また,何の情報が生成に大きな影響を与えるのかを定量的に評価した研究は存在しない.そこで,本研究ではメロディ生成時における前後の(過去と未来の)和音進行情報を活用可能にする新たなモデルを提案し,実際にメロディ生成に必要な和音情報を調査する.提案手法を用いた実験では,和音に調和し,かつ繰り返しの構造を持つメロディを生成することができた.さらに,生成前の予測分布から各時刻の予測精度を計算することで,入力和音の制限によってどの程度その精度が変化するか確認できた.
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 2024-MUS-139, 号 14, p. 1-7, 発行日 2024-03-02
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 10:18:25.527902
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