@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232831,
 author = {諏訪辺, 拓 and 森田, 尭 and 福井, 健一 and 沼尾, 正行},
 issue = {14},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {深層学習を用いたメロディ生成とその参照情報},
 year = {2024}
}