楽曲事例の学習による音楽的スキーマの獲得とそれを用いた自動作曲システム－音楽知覚·認知を考慮した評価ユニットのためのフィルタ

摘要

計算機械を用いて楽曲の自動生成を行うという研究分野は, 計算機械と同じ歴史の長さを持つ. 1957 年にL. Hiller とL. Isaacson により, 初期の計算機械ILLIAC を用いて作曲された「ILLIAC 組曲」[1] がこの先駆けである. 以来様々なアルゴリズムが提案され多くの自動作曲システムが生み出されてきた. 与えられた歌詞のデータから作曲を行う「Orpheus」[2] や商用システムであるBand-in-a-Box などが近年の日本において代表的である.自動作曲システムの多くは一定のアルゴリズムにしたがって楽曲の生成を行う. しかしこの生成された成果物に関しては, 人間による最終的な評価や取捨選択が必要である. 楽曲を生成して評価を行い取捨選択をする, という人間の創作活動のプロセスにそったシステムは, 楽曲の評価という面において未だ課題が多い.本研究では既存楽曲を事例データとして学習し, その学習結果を用いることで作曲とその評価を行うシステムの構築を目指している. このシステムは曲の生成ユニットと評価ユニットを持つ. システムは図1 に示すように試作曲の生成とその評価を繰り返し行うことにより, 楽曲の完成を目指す.本稿では評価ユニットに用いる特徴抽出フィルタについて述べる.