統計音楽言語モデルによる自動編曲手法
Automatic Music Arrangement Methods Using Statistical Musical Language Models

概要

音楽業界では、オリジナル楽曲の提供のほかに、既存曲の楽器編成や演奏難易度や曲調を変える編曲が広く行われている。このプロセスの自動化を目的として、我々は統計機械学習に基づく手法を研究している。本研究では、統計機械翻訳と同様の定式化による自動編曲手法を紹介する。具体例として、合奏曲からのピアノ楽譜への編曲とメロディーの曲調変換の手法の提案を行う。ピアノ編曲では、ピアノ運指モデルを組み込んだ楽譜モデル(音楽言語モデル)を構成し、難易度の調整が可能な編曲技術を開発した。曲調変換編曲では、データから典型的な音楽スタイルを抽出し、そのスタイルに合うように既存曲を編曲する技術を開発した。

産業界への展開例・適用分野

ユーザーのスキルレベルに合わせてピアノ編曲を提供するシステム

ユーザーの好みの曲調に合わせた楽曲の提供するシステム

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
中村 栄太	知能情報学専攻	音声メディア	研究員

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