自然言語翻訳モデルの応用による旋律にふさわしいドラムパートの生成
◎高須雄一, 田村直良(横浜国立大学)
YAMAHA の VOCALOID や Apple の GarageBand など様々なソフトウェアの登場により,近年 PC 上で作曲を行うことは容易になっている.しかし,旋律を作ることに比べ,これにふさわしい他パートを作ることはより高度な音楽的知識を必要とする.そのため本研究では,自然言語の機械翻訳に用いられる技術を応用して旋律からドラムパートを生成し,作曲を支援することを目的とする.具体的には,調号など音楽的要素を考慮して旋律とドラムパートの楽譜データを符号化し,前者を入力,後者を出力として RNN Encoder-Decoder に学習させる.また,学習データの少なさを補うため,ドラムパートを簡略化する処理を行う.結果として,出力された音楽に関して数名にアンケートを取り主観評価を行ったところ,提案手法で違和感の少ないパターンを生成できることが分かった.
(口頭質問)メロディとリズムパートはそもそも関連付けられるもの?(駒沢大:平井)