音と譜を一元的に理解する音楽情報受容センサ

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音楽情報は、器楽演奏や歌唱のような音響データと楽譜のような図形データで表現され、パターン認識や知識工学・人工知能にとって興味深いものである。本年度は、音響データの認識である採譜と音楽理解への足がかりとなる単旋律への和音付けを行った。採譜においては、単旋律の歌唱を対象とし、利用できる知識・規則について検討した。楽曲は時間軸方向に変化する音の流れと周波数軸方向に変向に変化する音階構造により成り立っている。そこでまず楽曲のパワーの変化をもとに拍子を求め、最短音符を決定する。これに基づき各音符の高さ(周波数)を求める。音高同定を精度よく行うために複素スペクトルを用いた方法を考案した。また同時に連続音符のセグメンテーションも行う。こうして得られた結果から音高のヒストグラムを求めることにより調子を判定し、音楽的に正しくない部分に対して修正を行ない、楽譜化、データベース化する。単旋律への和音づけにおいては、先ず単旋律のデータベースを作成した。このデータベースでは、楽曲をツリー構造に解析し、複音の表現も可能なようになっている。このデータベースには小学校の音楽の教科書に出ているような曲を中心に80曲程度入力されている。このデータベース内の曲から、まず曲の調子を決定し、心理的に知覚される拍を分離する。楽曲にある規則を用いて和音候補を求める。和音進行の決定では、楽式と呼ばれる規則及び推移率を用いる。以上、本年度は単旋律の採譜と和音付けについて行った。採譜においては楽典を積極的に用いることにより、従来より大幅な計算時間の短縮が可能となった。和音付けにおいては童謡を対象にしたが、結果において音楽的には間違いではないが、別の和音の方がよいという部分があり、明確な理由付けが不可能な点があることも判明した。