@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238197,
 author = {稲葉, 達郎 and 吉井, 和佳 and 中村, 栄太},
 issue = {3},
 month = {Aug},
 note = {本稿では，音楽生成において Transformer を効果的に利用する方法について実験的調査を行う．通常，Transformer に基づく音楽生成では，楽譜をイベントあるいは音符を基本単位とするトークン系列に変換して処理する必要がある．しかし，これらの系列では，音楽の時刻・音高シフトに対する相同性に加え，時刻・音高方向における小節・オクターブ単位の循環性は明示的に表現されていない．そのため，単純に自己注意機構を用いても，音楽特有のリズムやハーモニーの構造を適切に学習できていない可能性がある．この問題に対して，本研究では，時刻と音高の（小節単位とオクターブ単位の）循環性を考慮したトークン間の相対的時刻・音高距離をエンコードし，自己注意機構に用いる手法を提案する．繰り返し構造が比較的明確なポピュラー音楽のデータセット POP909 を用いて，与えられた楽譜の後続部の予測実験を行い，提案法は予測性能を改善することを確認した．また，被験者による主観評価により，生成される音楽の繰り返し構造や一貫性の点で，イベント単位の楽譜表現が Transformer に適していることが分かった．},
 title = {音楽生成における時刻と音高相対性の重要性},
 year = {2024}
}