The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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音楽理論に基づいた ロ
ィ生成シス
Melody Generation system based on Music Theory
矢澤
櫻子
*1浜中
雅俊
*1,*2 Sakurako YAZAWA Masatoshi HAMANAKA*1
筑波大学
*2独立行政法人科学技術振興機構さ
け
University of Tsukuba PRESTO Japan Science and Technology Agency
This document describes a melody generation system based on music theory "Implication-Realization Model (IRM) ". Our system learns the symbol sequences of the melody analysis results by IRM and then generates melody by using learning results. Output melody shows that generated melody has same elements as learning data.
1.
じめに
本稿 ロ ィ 関 音楽理論 あ 暗意実現
基 い 構造 持 ロ ィ生成 い 述
．暗意実現 Eugene Namour 提唱
音楽理論 ，楽曲 構成 音高，音程， や
休符等 情報 用い 楽曲 ンボ 列 抽象化 表
現 音楽理論 あ [1,2]． ，暗意実現 人間
あ ロ ィ 聴い 意識的 く 無意識的
後続 ロ ィ 予測 い いう仮定 基 い 構築
い ．
従来 ロ ィ生成 研究 音高 移確率 学習
，ユ 入力 ロ ィ 続く次 音高 決
定 手法[3]や，進化論的計算 基 既存 ロ ィ
逸脱 含 ロ ィ 生成 手法[4] あ ．
手法 ロ ィ 抽象化 化 い
学習 少 い音列 埋 い出力 い
いう問題 あ ．一方， ロ ィ 適 抽象化
学習 中 出現回数 少 い音列 出力 あ
う．本稿 ， 抽象化 過程 ロ ィ 類 析
音楽理論 暗意実現 用い ．
暗意実現 注目 理由 ，音同士 関係 理論
定義 構造 用い 抽象化 点 あ
． 理論 音同士 関係 基本類型 記述 い ．
う 理論 基 い 抽象化 構造 用い
出現頻度 少 い音列 出力 可能 ．
2.
音楽理論：暗意実現
ル
暗意実現 い ロ ィ ッ 呼
構造 連続 捉え ． ッ ロ ィ内
連続 1音 3音 括 単位 あ ．
ッ 内 含 音列 持 情報 基本類型 いう構
造 析 抽象化 ．記述 例 図1 示 ．
図1 暗意実現 基 く 析例
暗意実現 析 ロ ィ 先頭 行わ ，
ッ 用い 連続 3音 括 操作 最初 行う．
ッ 音 長 変化 部 図1 3音目 4
音目 間 や休符 挟 図1 ８音目 9音目 間 部
途 ． ッ 途 ，3 音 組 作 い
場合 3音 組 作 後 ッ 括 ． ッ
括 音 そ 特徴 基本類型 呼 記号列
抽象化 ．基本類型 ッ 音 3 音含 "
ンボ " 呼 8 種類，2 音含 dyad，１音
monad 計10種類 定義 い ．図1 IP
いう ンボ ，含 3音 音 狭い音程
いう特徴 割 振 い ．
ッ 括 音列 そ 特徴 基本類型
析 ， 析結果 利用 ロ ィ生成
構築 ．
連絡先：矢澤櫻子，筑波大学大学院シス 情報工学研究科
知 能 機 能 シ ス 専 攻 音 楽 情 報 処 理 研 究 室 ，
@m . . . .
The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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3.
ロ ィ生成シス
音楽理論暗意実現 基 ロ ィ 生成
構築 図 2 ． 理論 基 い
析 行い，そ 析結果 記号列 記号 移確率
構築 ，尤 い記号列 音列 付加 ロ ィ 生
成 い ． ロ ィ 析部， ロ ィ生成部
二 大 ．
図2 ロ ィ生成
ロ ィ 析部 暗意実現 基 ， ロ ィ
基本類型 析 記号列化 ．一 記号 1音
３音， く 休符 情報 含 ，出力記
号列 そ 情報 含 い ．出力 記号列 記
号 含 音 情報 ロ ィ生成部 受け渡 ．
ロ ィ生成部 確率 構築部 音列生成部 含
い ．確率 構築部 基本類型 記号列 含
記号同士 移 ，音列生成部 一 記号 持
平均 音 組 合わ 作 ．確率 ，あ
記号 あ 場合 そ 次 記号 来 場合 多い
いう ，構築 尤 い記号列 生
成 ．音 組 合わ ロ ィ 析部 記号列 析
際 ，記号 種類 含 音高 平均値
あ ．生成 記号列 含 記号一 一
対 音列 付加 ロ ィ 生成 ．
4.
生成 ロ ィ
評価及び考察
評価 行う あ 学習曲 １曲 定 ，学習回数 1
回，15 回，60 回，100 回 ロ ィ 出力 ．学
習曲 Essen ォ ソン 集[6] ン １曲
定 ．生成 ロ ィ 暗意実現 基 い
析 否 ，出力 ロ ィ 含 記
号 要素 学習曲 同 う ， いう2 評
価 行 ．
出力 ロ ィ 暗意実現 析 可
能 あ 確認 ． ，学習回数 多く 場
合 方 ，生成 ロ ィ 原曲 音列 反映
い 確認 ．出力 ロ ィ 含
要素 学習曲 同 あ 確認 ，構築
学習曲 要素 ロ ィ 生成 い
言え ．
今回 １曲 学習 生成 ロ ィ 用い
複数 種類 曲 学習 場合 検討 必要 あ ．そ
場合，生成 際 音 組 合わ 平均値以外 方法
求 ， ロ ィ 評価方法 学習曲 生成曲 似
い う 被験者実験 断 方法 有効 あ
考え ．
5.
まとめ
音楽理論暗意実現 基 い ロ ィ生成
構築 ．1 曲 学習 場合 生成 曲 ，学
習曲 要素 含 い ，暗意実現 基 い
ロ ィ 生成 い 2 点 確認 ．今
後 学習曲 複数 増や 場合 う ロ ィ 生
成 ，音列生成部 平均値 用い 以外 方法 検
討 いく．
6.
参考文献
1.[Eugene Narmour] The Analysis and Cognition of Basic Melodic Structures, The university of Chicago press, 1990. 2.[Eugene Narmour] The Analysis and Cognition of Melodic
Complexity, The university of Chicago press, 1992. 3.[Ames,C.] The Markov Process as a Compositional Model: A
Survey and Tutorial, Leonardo, Vol.22, No.2(1989), pp.175-187.
4.[Todd], P.M. , Werner, G.M.: Musical Networks, MIT Press, 1999, pp.313-339.
5.[Sakurako YAZAWA]他: " Melodic Similarity based on Extension Implication-Realization Model", MIREX Symbolic Melodic Similarity Results, 2013.
