楽曲構造・情動解析による人間らしい情緒あるコンピュータミュージック

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電子音楽は飛躍的な発達を遂げ、コンピュータによる楽譜認識システム、名演奏模倣システム、簡単なルールを用いた自動演奏システム、人間と競演するパートナーシステム等の研究が盛んに行われている。しかし、楽譜通りのデータを入力しても正確な演奏をするだけで、コンピュータによる人間らしい情緒ある自動演奏の可能性については未に検討されていない。我々は、すでに上級演奏者のピアノ演奏データを詳しく解析し、複数の演奏データから標準演奏データを構築する方法の提案した。その結果、標準演奏データを用いて個々の演奏データから演奏ルールの抽出した人間らしいピアノ自動演奏法の可能性を見出した。しかし、演奏者による楽曲の構造解釈は異なるため楽曲構造解釈、演奏と聴衆印象との関係を詳細に検討する必要がある。そこで、実際の演奏データから楽曲構造を解析する階層的構造解析手法を提案し、実際に楽譜と演奏データの構造解析結果を用いて個人による楽曲構造解釈の違いついて議論した。5名の演奏データの階層的楽曲構造解析から演奏者によって解釈の仕方が異なることを確認した。また、楽譜と演奏の両者からの楽曲構造解析結果を比較することで秦者の解線の違いを表すパラメータの抽出方法を試みたが特定することは出来なかった。また、情動解析についてはピアノ演奏におけるローカルテンポとヴェロシティの変化と形容詞を用いた聴取印象の関係について検討し、形容詞による聴取印象との相関ならびに因子分析による解析結果についても詳しく検討した。その結果、音楽の物理パラメータとしてローカルテンポ及びヴェロシティを変化させた場合のピアノ曲の試聴実験から、SD法で用いられている形容詞評価値の相関より形容詞対の妥当性を確認した。更に、15個の形容詞を用いてローカルテンポやヴェロシティを変化させた場合の試聴実験に対して因子分析を行った結果、各物理パラメータの自然さへの影響がかなり大きいことが分かった。