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A study on automatic orchestration from piano score

钢琴乐谱自动配器研究

基本信息

批准号：
22K00217
负责人：
小坂直敏
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tokyo Denki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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/grant/KAKENHI-PROJECT-22K00217/
关键词：
自動作曲自動変奏編曲オーケストレーション深層学習 LSTM transformer

项目摘要

本テーマはオーケストラ楽曲を制作するため、問1. AV空間上の情動を指定する方法，問2. 個別楽器の特徴的な演奏を生かす条件，問3. 意図する音色を環境音で表現する条件　を満たす自動オーケストレーション技術を個別に検討する研究である。問1,2は深層学習を用いた手法で、データベース収集も大きな課題となる。また、問3はこれまで別テーマで進めてきたサウンドエフェクトの研究の枠組みで、NMF,CNMFを用いてサウンドコラージュを検討する問題である。さらに、上記計画とは別に、これらの技術を組み込んだ創作（オーケストラ作品と非オーケストラ作品）とその作品発表を行うことを計画したが、公演を計画していたオーケストラが先方の都合により、実施時期が前倒しになった。すなわち、2024年度に予定していた公演が2022年秋となった。そのため、本来は編曲技術を取り入れた作品の発表となるはずであったが、自作のオーケストラ作品を入力データとして寄与する、との目的に変更せざるをえなかった。具体的には、ピアノ協奏曲を制作発表したが、同作品でのピアニズムの追求が問2の個別楽器の楽器らしさとして、学習用データとなる。この他、問3の実作例として、公文太一作品、西川日菜乃作品で、前者はRaveを用い、後者はNMFを用いたサウンドコラージュを主要テーマとした音楽作品をMedia Project Vol. 16で発表した。問1,2の深層学習を用いた自動作曲のアルゴリズムについては、実作創作、および公演の予定が繰り上がったため、検討はあまり進まなかった。

Question 1. How to specify the emotional movement in the AV space. Question 2. Conditions for performance of individual karaoke instruments. Question 3. The conditions for the expression of the sound, the environmental sound, and the automatic sound technology are the conditions for the individual sound. Questions 1 and 2 are about the use of deep learning techniques and the collection of large projects. The research groupみで, NMF, CNMF use いてサウンドコラージュを検 to discuss the problem である. Created by さらに, Shangki Plan Tokubetsu, これらのtechnical group み込んだ (works by オーケストラ, works by non-オーケストラ), and works by とその発表を行うことをplanningしたが, performance をplanning していたオーケストラが前方の都合により, and 実士期が前行しになった. It will be performed in the fall of 2022 and will be performed in 2024.そのため, original arranging technology, をtake, れたworks, の発表, となるはずであったが, self-made のオThe work of ーケストラを入力データとして is sent to する, とのpurposeに変 Updated せざるをえなかった. Concrete には, ピアノconcerto を production 発表したが, same work でのピアニズムのQuest がQuestion 2の Individual 楽equipment の楽equipment らしさとして, learning use データとなる.このhim, Ask 3の実作 Example として, Kumon Taichi's work, Nishikawa Hino's work で, the former はRaveをい、The latter is NMFを Used by いたサウンドコラージュをMain テーマとした音楽WorksをMedia Project Vol. 16で発表した. Questions 1 and 2: Deep Learning and Automatic Composition by いたのアルゴリズムについては、実作成Work, およびperformanceのYudeが缲り上がったため, 検问はあまり入まなかった.