著者

諸岡 孟 西本 卓也 嵯峨山 茂樹

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.12, pp.77-82, 2008-02-09

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我々は,自動作編曲に向けた音楽の生成モデルの構築を目的とし,人間が和声学を習得して作曲編曲を行うのと同様に,「コンピュータのための和声学」の確立を目指して,確率文脈自由文法に基づく手法を検討中である.本稿では,前挿入音と後挿入音の組み合わせで非和声音を表現した手法の改良の一つとして,非和声音を和音と和声内音との関係性によって分類した結果を利用し,より音楽的な非和声音の扱いが可能となるような確率文脈自由文法に基づく音楽生成モデルおよびその解析手法を考案したので,報告する.今回は音楽生成モデルを自動和声解析問題に適用し,音楽生成モデルから和声と楽譜が同時に生成され,楽譜のみが観測される場合に,隠れている和声を求める逆問題を解く.We are investigating the harmony theory for computers based on PCFG (Probabilistic Context Free Grammar) to model the music generation process toward automatic music composition and arrangement, simulating humans composing and arranging music using knowledge of harmony theory. We pay special attention on non-harmonic notes, and propose a PCFG-based method for musicological treatment of various non-harmonic notes by classifying relations between the chord and non-harmonic notes to improve the former approach to represent non-harmonic notes as inserted notes before and after harmonic tones. We apply the music generation model to automatic harmony analysis by solving the inverse problem to find the hidden chord sequence that has generated the given music score through the music generation model.

著者

諸岡 孟 西本 卓也 嵯峨山 茂樹

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.12, pp.77-82, 2008-02-09

被引用文献数

1

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我々は,自動作編曲に向けた音楽の生成モデルの構築を目的とし,人間が和声学を習得して作曲編曲を行うのと同様に,「コンピュータのための和声学」の確立を目指して,確率文脈自由文法に基づく手法を検討中である.本稿では,前挿入音と後挿入音の組み合わせで非和声音を表現した手法の改良の一つとして,非和声音を和音と和声内音との関係性によって分類した結果を利用し,より音楽的な非和声音の扱いが可能となるような確率文脈自由文法に基づく音楽生成モデルおよびその解析手法を考案したので,報告する.今回は音楽生成モデルを自動和声解析問題に適用し,音楽生成モデルから和声と楽譜が同時に生成され,楽譜のみが観測される場合に,隠れている和声を求める逆問題を解く.We are investigating the harmony theory for computers based on PCFG (Probabilistic Context Free Grammar) to model the music generation process toward automatic music composition and arrangement, simulating humans composing and arranging music using knowledge of harmony theory. We pay special attention on non-harmonic notes, and propose a PCFG-based method for musicological treatment of various non-harmonic notes by classifying relations between the chord and non-harmonic notes to improve the former approach to represent non-harmonic notes as inserted notes before and after harmonic tones. We apply the music generation model to automatic harmony analysis by solving the inverse problem to find the hidden chord sequence that has generated the given music score through the music generation model.