| 大会名称 |
|---|
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023-02-28 |
| セッション番号 |
| A-14 |
| セッション名 |
| スマートインフォメディアシステム |
| 講演日 |
| 2023/3/9 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館 2305教室 |
| 講演番号 |
| A-14-5 |
| タイトル |
| 楽曲の構造を考慮した深層学習によるアカペラ楽譜の自動生成 |
| 著者名 |
| ◎龍 怡君, 荒川 薫, |
| キーワード |
| 深層学習, 楽譜自動生成, アカペラ, 統計的モデル |
| 抄録 |
|
任意の歌をアカペラ風にアレンジすることは、専門的な知識が無い人には難しく、長時間の試行錯誤的労力を要した。一方で、深層学習を用いて、主旋律の入力により他の声部を自動生成しバッハ風合唱の楽譜を自動生成するDeepBachが提案された。そこで、このDeepBachにアカペラ風合唱楽譜を学習させ、主旋律以外の声部を生成させることが考えられるが、アカペラ独自の楽曲構造を十分考慮することができなかった。 本稿では、アカペラが主旋律と同調する声部と非同調の声部からなるという楽曲構造に着目し、その統計的モデルをDeepBachに導入して、アカペラらしい合唱曲の楽譜を生成する方式を提案する。実験により、アカペラ風の楽譜が生成できることを示した。 |
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