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

基本信息

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

项目摘要

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。

在自动作曲和编曲中，重要的是初学者无需特殊软件或乐理知识即可作曲和编曲。这项研究是一项基础研究，旨在创建一个简单的界面，让初学者可以根据和声生成音乐，2022 年，我们专注于和弦的协和，致力于改进和声生成模型。传统的深度学习生成方法存在的问题是，从数据生成的结果与潜在空间中的周围学习数据进行补充，而没有考虑一致性，部分原因是重新协调的数据量很少。因此，在 2022 年，我们改进了模型，使用迄今为止一直使用的基于变分自动编码器 (VAE) 的方法来生成和弦。具体地，根据不协和度定义理想协和度，并通过简单的网络结构计算不协和罚分，使得根据和弦构成音符计算出的两个音符的共现接近理想协和度。。使用该模型时，我们确认与传统方法相比，三和弦和七和弦等标准和弦的数量增加，而非标准和弦和不和谐音的数量减少。这项研究中生成的和弦进行示例将在我的个人主页上公开，并且建立了一个系统来征求专家的反馈。未来，我们会考虑扩展系统，以便可以根据用户的喜好，根据协和或不协和的程度来控制和弦进行的声音，并将其纳入音乐生成界面中。