深層学習による能楽謡本の翻刻および音楽情報の再現：新たなディジタル謡本への展開

使用深度学习再现能乐歌集和音乐信息再现：开发新的数字歌集

• 批准号: 22K00334
• 负责人: 早坂 太一
• 金额: $ 2万
• 依托单位: National Institute of Technology, Toyota College
• 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-22K00334/
• 关键词: 深層学習; 能楽; 謡本; くずし字; メディアアーカイブ

能の歌唱を謡という。謡を稽古するための教本は謡本と呼ばれ、詞章に節や拍子を表す記号を傍記したものである。歴史的な謡本の詞章はくずし字で書かれ、音楽情報を表す記号についても音楽体系が西洋音楽と全く異なり、西洋音楽における楽譜として表すことはほとんどできないため、初見で理解することは不可能である。本研究では、深層学習を利用して、謡本から詞章および音楽情報を再現するアプリケーション・ソフトウェアを開発することを目的とする。具体的には、謡本における詞章および音楽情報を表す記号をモデルに対する入力画像として読み込み、能楽師の実演から得られた音素に対する相対的音高データを出力とする人工知能モデルを学習させることで、記号だけでは正確に表現できない音楽情報をコンピュータにより再現する、ディジタル化された謡本を創造することに挑戦する。本研究のように、プロフェッショナルな方々が持つ暗黙知を形式化し、素人でも理解可能なように再現する技術を開発することは、徒弟制度を発展させ、古くから伝わる伝統芸能を未来へ繋ぐために必要であると考えられる。本研究では、シテ方五流の中でも豪快かつ優美な舞を誇る「金剛流」の能楽師である田中敏文氏にご協力を仰ぎ、その謡本を対象とする。深層学習に用いるくずし字および音楽情報を表す記号の画像データを用意する必要があるため、令和4年度は、旧本および新本が揃っている10冊の謡本から、くずし字および音楽情報を表す記号の画像データ約30,000枚を抽出することができた。旧本と新本との対応する文字画像の紐付け(ラベリング)も済んでいる。

Can you sing. The poem is written in Chinese, and the poem is written in Chinese. The history of the ballad, the words, the words, the sounds, the information, the marks, the sounds, the system, the whole difference, the spectrum, the first understanding, the impossibility. This study aims to explore the use of deep learning and the reproduction of sound information. Specific words and sounds are represented by symbols, which correspond to the input image, the performance of the speaker, the corresponding pitch, the output of the speaker, the performance of the speaker, and the correct representation of the speaker. The original design of the film was to create a new film. This study focuses on the formalization of knowledge, the development of technology, the development of apprenticeship system, the development of traditional knowledge, the development of future knowledge, and the necessity of future knowledge. This study is aimed at exploring the relationship between the five streams and the power of "Vajra Stream." Deep Learning: About 30,000 pieces of the original, old and new books are extracted from the original, old and new books. The old version and the new version are the same.