- 著者
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蓮井 洋志
- 出版者
- 情報処理学会
- 雑誌
- 研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:18840930)
- 巻号頁・発行日
- vol.2010, no.11, pp.1-7, 2010-11-27
本研究では、作曲モデルにメロディー内のユーザの好みの偏りを学習する方法を導入し、それを用いて対話型選択集団山登り法を利用した対話型作曲支援システム rank-c-Sonneteer2 を実現する。本手法は、評価のランクによって親を選択する集団山登り法である。Rank-c-Sonneteer2 は、対話、親の入れ換え、選択、学習と生成をくり返す。まず、対話において、ユーザが、入力のメロディーを改善、評価する。評価では各音符ごとに 4 段階評価する。親の入れ換えにおいて、評価値が親よりも高ければ、前の親と入れ換えて、親ベースに登録する。選択において、システムは評価のランクに親を選ぶ。学習と生成において、作曲モデルがシステムに選ばれた親を 11 回学習し、親ベースの他の親を 1 回学習し、その学習情報をもとに近傍解、つまり子を生成する。この 4 つのプロセスを好みのメロディーを作曲するまで繰り返す。モデルは学習データをもとにメロディーを生成するが、ランダムウォークで生成するために好みの部分を持たないメロディーを作曲してしまう場合がある。モデルが音符ごとの 4 段階の評価に対して好みの部分の音符の重みを大きくして学習すれば、よりユーザの好みを反映した近傍解を生成できる。本論文では、このモデルを実現したシステムとそのシステムを使って作曲したメロディーについて述べる。In this study, I implemented the computer aided composition system, rank-c-Sonneteer2, with the interactive selective population climbing, where the composing model introduced on learning the favorite bias of the user's evaluation. This method is population climbing which selects the parent with respect of the rank of its evaluation value. Rank-c-Sonneteer2 repeats the interaction, the exchanging the parent, the selection, and the learning and generating until the user gets the favorite melody. First, in the interaction, the user improves the inputted 10 melodies into more favorite melodies, and evaluates the improved melodies. The evaluation method is that the user evaluates 4 level of every note in these melodies. In the exchanging the parent, the system exchanges the offspring higher evaluation value with the parent, and enters into the parent base. In the selection, the system selects 10 parents with respect of the rank. In the learning and generating, the composing model learns the selected melodies 11 times and the other parents in the parent base once, and generates the melody, the offspring near the parent, with randomwalk. Although the model generates the melody based on learning information, it sometimes generates a melody which does not have favoroite part, because of generating with randomwalk. If can learn the favorite bias, the model can generate neighbours which are more reflected on the user's favor. In this paper, we described about the implementation of rank-c-Sonneteer2 with this composing model and the composed melodies with the system.