@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234616,
 author = {平井, 辰典},
 issue = {4},
 month = {Jun},
 note = {深層音楽生成モデルにより生成される楽曲の質は年々向上しており，人手で制作された楽曲にも引けを取らないコンテンツが Web 上に多く流通している．一方で既存のモデルは 12 平均律の音楽を扱うことを前提としており，12 平均律以外の音である微分音を扱うことができない．既存の 12 平均律音楽は人手での創作が容易な音楽であるため，微分音のような表現が困難な対象に対してこそ生成 AI による創作支援の真価が発揮されると考えられる．そこで，本研究では人による微分音楽の創作を支援するための音楽生成モデルの実現を目指す．そのための第一歩として本稿では，BiLSTM を活用した VAE モデルを微分音の入出力に対応させることで，既存の深層音楽生成モデルをいかに微分音に適用できるかを検証する．検証の結果，従来のシンボリックな音楽生成モデルでは，微分音データの入出力ができるような拡張を行ったとしても，学習データが 12 平均律のデータのみであった場合には微分音の生成ができないことを明らかにした．また，生成結果への微分音含有率のコントロールや，12 平均律データで学習したモデルの微分音へのファインチューニングの可能性が示された．},
 title = {深層生成モデルへの微分音楽曲の適用},
 year = {2024}
}