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。

在自动构图和安排中，重要的是初学者可以在没有专门的软件或音乐理论知识的情况下创作和安排音乐。这项研究重点是生成和谐的模型，将基于和谐的和谐声音作为基础研究，以创建一个简单的界面，使初学者可以使用和谐声音作为线索来产生音乐，而在2022年，我们专注于和谐的和弦的性质。在使用深度学习生成的常规方法中，存在一个问题，即从数据中产生的结果与潜在空间中周围的学习数据相辅相成，而无需考虑合作。因此，在2022年，我们改进了该模型，以生成与跨自动编码器（VAE）基于基于的和谐的和弦，直到现在为止。具体而言，我们根据不和谐程度定义了理想的共同传感器程度，并实施了不和谐的惩罚作为简单的网络结构，以便从和弦共识中计算出的两个注释的共同存在可以接近共同体的理想程度。当使用此模型时，我们确认与常规方法相比，标准和弦等标准和弦的数量增加了，而非标准和弦和不和谐的数量则减少。这项研究中的和弦进步产生的示例将在个人网站上发布，并且该系统也正在实施，以寻求专家的反馈。将来，我们将根据用户的喜好根据合作程度来扩大和弦进度的声音，并将它们纳入音乐生成界面。