著者

浜田 鉄平 但馬 康宏 小谷 善行

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.13, pp.11-16, 2009-02-11

参考文献数

6

---

入力された旋律譜に対して、人間が聴くうえで "良い" と感じられるドラム譜を自動生成することを目的に、本研究では人間のリズムに対する評価能力をサポートベクターマシンによりモデル化した。さらに、得られたモデルを遺伝的アルゴリズムに組み込むことで、旋律譜に適応したドラム譜の自動生成を行った。アンケート結果によれば、自動生成されたドラム譜はランダムに生成したドラム譜よりも良いと感じられ、また人手で生成したドラムパターンに近い良さをもっていることがわかった。本研究では、モデル生成の際に不特定多数のユーザーから収集した単純な事例データのみを用いていることから、専門家による事例データを用いることなく良いドラム譜を生成することが可能であることが示された。The authors constructed a model of the rhythmic sense of human by Support Vector Machine in order to generate a drum track from an input melody track automatically. In addition we generated drum track automatically by Genetic Algorithm using the model. According to the result of questionnaires, automatically-generated drum track is "better" than randomly-generated track and "good" as human-generated track. This paper shows a "good" drum track can be generated without professional training data set because we use only rather simple data set made by amateur.