CrestMuse Symposium 2008
研究内容詳細 〈嵯峨山グループ(東京大学大学院情報理工学系研究科)〉



「任意の歌詞から自動作曲する Orpheus」
深山 覚、嵯峨山 茂樹 体験デモ

コンピュータによる自動作曲は古今様々な方法で試みられているが、単に曲を作らせるというだけでは用いるアルゴリズムの自由度が高すぎ、その結果自動作曲システムの評価はシステムから生成される楽曲自体がおもしろいかどうかという、芸術的価値観に依らざるを得なかった。本システムでは自動作曲のアルゴリズムを、古典的な歌唱曲作曲において重要とされる「韻律に沿った旋律をつくる」という制約を満たすように設計し、生成された曲が制約を満たしているかを検証することで工学的に評価できる形で自動作曲を実現した。また作曲家にも評価を依頼し、音楽性についての評価も実施した。


「楽曲中の打楽器と調波楽器の音を分離する」
宮本 賢一、角尾 衣未留、嵯峨山 茂樹 体験デモ

本研究は、ポピュラー音楽などのモノラル音楽信号から、メロディーや伴奏等の楽器音成分とドラム等の打楽器的な楽器音成分を分離するものである。この分離手法は、打楽器やノイズを含んだ多声音楽で演奏される音高を推定するような楽音分析の前処理や、打楽器パートの強調、打楽器パターンの変更といった音楽の加工など、多くの応用が期待される。特に本研究では、メロディー楽器と打楽器音の音色の特徴に基づき、確率的なモデルを用いて、与えられた音楽を両者に分離するマスクを反復的に推定する手法を用いて、実時間分離システムを実現した。


「ビートパターンの地図を作る RhythmMap」
角尾 衣未留、嵯峨山 茂樹

本研究では、楽曲を構成する小節単位の打楽器パターンを抽出する事を目的とする。打楽器のみでなくメロディー等の様々な音が演奏される中、楽曲中で演奏される打楽器を最適に分割し、数種類の基本パターンに分類する。打楽器パターンの抽出はジャンル分類・認識や打楽器パートの入れ換え等の音楽の加工などの応用が期待される。本研究ではこれらの問題を解決する一つのアイディアとして、打楽器と調波楽器を分離し、連続音声の認識に用いられるアルゴリズム(One-pass DP)とクラスタリングアルゴリズムを組み合わせた打楽器パターン抽出手法を提案する。その結果、どの打楽器パターンがどの箇所で演奏されるかを示す地図を作る事ができる。