著者

力徳 正輝

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:21888752)

巻号頁・発行日

vol.2016-MUS-113, no.18, pp.1-4, 2016-10-07

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符号化された楽曲情報から楽曲生成モデルを構築する場合,メロディー,和音進行,フレーズなどの音符列の部分構造などを利用することで柔軟な生成モデルを構築できることが期待される.しかし,このような部分構造情報が付与されている楽曲データは多くはなく,MIDI のような楽曲データから音楽部分構造情報を自動で抽出する技術の重要性は高い.本稿では,部分構造情報も持っていない MIDI データから,2 種類のクラスタリング手法を用いて音楽部分構造を抽出する手法を提案する.さらに,得られた部分構造情報をリカレントニューラルネットワークによって学習させ楽曲生成モデルを構築する点について議論する.