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楽譜コンテキストのベイジアンマイニングに基づく自動伴奏付与システム－ユーザの感性的要求に応じた伴奏生成－
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/75414
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/75414f9884464-59e1-480a-bcd3-1a9d5733aee7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MUS11091012.pdf (1.2 MB)
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Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2011-07-20 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 楽譜コンテキストのベイジアンマイニングに基づく自動伴奏付与システム－ユーザの感性的要求に応じた伴奏生成－ | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Accompanying System Based on Bayesian Mining of Musical Score Context: Ondemand Accompany for Affective Requests | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 自動伴奏・伴奏生成 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology University | ||||||||
| 著者名 |
多田, 圭吾
岡村, 亮吾
山西, 良典
加藤, 昇平
× 多田, 圭吾 岡村, 亮吾 山西, 良典 加藤, 昇平
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| 著者名(英) |
Keigo, Tada
Ryogo, Okamura
Ryosuke, Yamanishi
Shohei, Kato
× Keigo, Tada Ryogo, Okamura Ryosuke, Yamanishi Shohei, Kato
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 近年，Desktop Music（DTM） 関連機器やソフトウエアなどの発展・普及により，音楽を嗜む一環として作曲が注目されているが，作曲は高度な知識や経験を必要とする．そこで本研究では，楽譜コンテキストのベイジアンマイニングに基づく自動伴奏付与システムを提案する．提案システムでは，音楽の時間的変動を楽譜コンテキストとして扱い，ベイジアンマイニングを用いて学習曲における音楽構成要素間の因果関係を学習する．提案システムは，ユーザの音楽経験の有無に関わらず，任意のニュアンスが付与された伴奏を生成する．伴奏生成実験および主観評価実験によって，入力されたメロディに応じて学習曲のジャンル的ニュアンス，および，印象的ニュアンスが付与された伴奏が生成されることを確認し，また既存システムとの比較実験により提案システムの高い有用性を確認した． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Present days, more public interested in music focuses on composing as one of the forms to enjoy music. However, it is difficult for people who does not have sufficient musical experiences. Thus, we proposed an automated accompanying system focusing on bass and drums by using Bayesian mining of the score context. In this study, we explained themusical temporal variates as the score context, and learned the nuance of the music in the database using Bayesian mining. In a composing experiment, we obtained various accompanies depending on the music database used for learning, and thenuance of the music in the database. And, we confirmed the availability of the proposed system through three types of subjective evaluation experiment. We believe that this system enable us to compose music with accompany that has the nuance of the music in the database, even if user does not have much musical experimences or not. | |||||||
| 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 2011-MUS-91, 号 12, p. 1-6, 発行日 2011-07-20 |
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| 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 | |||||||
