ハーモニーの感性情報のモデル構築に基づく楽曲生成技術の研究

基于和声情感信息模型构建的音乐生成技术研究

• 批准号: 22K18015
• 负责人: 植村 あい子
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: Nihon University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18015/
• 关键词: 自動作編曲; コード進行; 音楽生成; 作編曲支援; 音楽情報処理; 和声; 作曲支援

自動作編曲において、初心者が専用のソフトウェアや音楽理論に関する知識がなくても作編曲できるのは重要である。本研究は初心者がハーモニーの響きを手掛かりに楽曲生成ができる簡便なインタフェース作成への基礎検討として、2022年度は和音の協和性に着目しハーモニー生成モデルの改善に取り組んだ。従来の深層学習による生成手法では、リハーモナイズされたデータが少ないこともあり、データから生成された結果が協和性を考慮せずに潜在空間内の周囲の学習データで補完されてしまうという問題があった。そこで2022年度はこれまで扱ってきたVariational Autoencoder (VAE)ベースの手法について協和する和音が生成されるようにモデルの改善を行った。具体的には不協和音度に基づいて理想的な協和度を定義し、和音構成音から計算される2音の共起性が理想的な協和度に近づくように、不協和音ペナルティを単純なネットワーク構造として実装した。本モデルを使用した場合、従来法に比べ三和音や7thコードといった標準的な和音数が増加し、一方で非標準和音や不協和音の数が減少することを確認した。本研究のコード進行生成例は個人ホームページで公開し、専門家によるフィードバックを仰ぐ体制も進めている。将来的にユーザの好みに応じて協和度や不協和度に基づいてコード進行の響きをコントロールできるような拡張を検討し、楽曲生成インタフェースにも取り込んでいく。

Automatic composition, initial use of software, sound theory, knowledge, composition, and importance This study focuses on the basic model of harmony and harmony in 2022, which is easy to create and improve. In the future, the generation method of deep learning is to consider the harmony of the learning problem in the potential space. In 2022, we will continue to improve the performance of Variable Autoencoder (VAE). The definition of ideal consonance, the calculation of consonance composition, the approximation of ideal consonance, the construction of perfect consonance When this method is used, it is confirmed that the number of harmonic tones increases compared with the standard harmonic tones and the number of non-standard harmonic tones decreases compared with the standard harmonic tones This study was conducted on the basis of an open and open system of individual selection. In the future, the quality of the products will be improved, and the quality of the products will be improved.

项目成果

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"Morphing-based Reharmonization with VAE: Reducing Dissonance with Consonance-based Loss Function"

“基于变形的 VAE 重新协调：通过基于协和的损失函数减少不协和”

• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of the 3rd Conference on AI Music Creativity (AIMC 2022)
• 作者: Shin-Ichiro Kubota;Ryuichi Matsuba;Tetsuro Kitahara;Yuki Iwamoto and Tetsuro Kitahara;Tetsuro Kitahara and Akio Yonamine;Sai Oshita and Tetsuro Kitahara;Aiko Uemura and Tetsuro Kitahara
• 通讯作者: Aiko Uemura and Tetsuro Kitahara