著者
津島 啓晃 中村 栄太 糸山 克寿 吉井 和佳
雑誌
研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:21888752)
巻号頁・発行日
vol.2017-MUS-116, no.14, pp.1-7, 2017-08-17

本稿では,音楽コーパスから和音系列とメロディに関する生成規則を統計的に学習し,それに基づいてメロディへの和声付けを行う手法を示す.従来の和声付け手法には,一拍ごとのコードの遷移を表現した隠れマルコフモデル(HMM)に基づく手法がある.しかしこの手法では,音楽理論において重要とされているコードのリズム,コードの機能(tonic, dominant, subdominant),コードの階層構造を明示的に表現できない.この問題を解決するため,確率的文脈自由文法による和音系列生成モデル,拍節マルコフモデルによるコードのリズム生成モデル,コードの条件付きマルコフモデルによる音高系列生成モデルからなる階層的生成モデルを提案する.さらに,提案モデルを用いてメロディに対する和音系列の推定を行うため,潜在変数であるコード記号とそのオンセット位置のそれぞれをsplit-mergeサンプリングという新しいサンプリング手法を含むメトロポリス・ヘイスティングス法に基づいて更新する手法を提案する.評価実験よりHMMに基づく手法に対して提案手法の和声付けタスクにおける精度が向上したことを示せた.

言及状況

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@yuyu0127_ 突然のリプライ失礼します。 深層学習ではありませんが、実はすでにそういう研究があります。コード進行の繰り返し構造を木構造の文法として捉え、メロディの時間的構造はマルコフモデルで捉えるというものです。… https://t.co/EYFMmC3meZ

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