構造に基づくメロディ生成の一般化

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音楽構造に基づくメロディ生成を一般化の逆過程である簡約の自動化に成功した．これまで我々は音楽理論GTTMに基づきメロディを分析して獲得される音楽構造を用いたメロディ操作を試みてきた．具体的には，二つのメロディの中間にあるメロディを求めるメロディモーフィングを提案・実現してきた．メロディモーフィングは，効率的にメロディのバリエーションを追加可能という特長があるが，その一方で，2つの入力メロディの大局的な構造が一致してなければモーフィングできないという制約があった．制約のないメロディ生成法として，本研究ではメロディ分析の逆過程にあたるメロディレンダリングを実現する．分析では，メロディから構造を求めるが，レンダリングは分析された構造とメロディを切り離し，構造のみからそれに対応するメロディを再生成する．メロディレンダリングを自動化することで，作曲家の生産性を向上させるツールや，初心者が音楽制作を体験するアミューズメントツールの実現を目指す．音楽構造に基づくメロディ生成の一般化を実現するため，音楽理論GTTMのタイムスパン木の分析データの蓄積を行ってきた．具体的には，300曲のタイムスパン木の分析を行った．そして分析データをさらに増加させるとともに分析結果は印刷楽譜に手書きしたものであるため，既に開発済みのWebベースの分析ツールを使用して，json形式のタイムスパン木データとして蓄積した．また，メロディリダクションの1ステップである逐次リダクションを深層学習モデルの一つであるTransformerモデルを用いて学習に成功した．タイムスパン木分析は，この1音リダクションを繰り返し適用することで実現できる．