リカレントニューラルネットワークを用いた未学習のコードからの楽譜生成

摘要

音楽分野の研究では，音楽推薦システムや作曲・演奏補助しシステムの構築に関する研究が盛hに行われている．本研究では，作曲補助システムの構築を目的としており，特に神経力学モデルによるコード系列から音符系列の生成を目標としている．神経力学モデルとして学習系列のダイナミクスを自己組織化することが可能なMultipleTimescale Recurrent Neural Network を用いる．本稿では同モデルを用い，未学習のコード系列からの音符系列の生成について報告する．