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旋律概形を軸にした音楽研究の試み

 旋律概形を軸にした音楽研究の試み

日本音楽知覚認知学会 2023年春季研究発表会にて講演した内容です。

Kitahara Lab.

June 17, 2023
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Transcript

  1. 自己紹介 • 札幌生まれ。現在、44歳 • 小~中学時代: – 家にあったPCをいじる (当時、PCをいじる≒プログラミング) – 某音楽教室でピアノや作曲を学ぶ

    (中学からはDTMも) • 高校時代: – バンド活動を始める – プログラミングも適当に手を出す • 大学時代: 進学のため柏に引っ越す – 情報科学科に入学し、プログラミング を本格的に学ぶ – バンド活動も本格的に行う – 4年生から、音楽情報処理の研究を 始める • 大学院時代: 京都の大学院に進学 – 音楽情報処理の研究を本格展開 – バンド活動はほとんど休止 • その後: 関西の大学の研究員を経て、 現在、東京在住
  2. 北原研究室 • 2010年度に日本大学文理学部に設立 • 合言葉:「Technology Makes Music More Fun」 •

    例年のメンバー構成: – 教員: 1名、 臨時職員:数名 – M2: 0~2名、 M1: 0~2名 – B4: 6~8名、 B3: 6~8名 • 学生自身の問題意識に従って、教員と2人3脚で研究テーマを設定 • 積極的な情報発信: – 対外発表の義務化、卒業論文の公開、YouTube Liveでの配信、 – Zennでの技術系記事の執筆
  3. 本研究室で行ってきた研究テーマ(主なもの) 音楽を聴く人を助けたい 演奏する人を助けたい 作曲する人を助けたい 複数人が同じBGMを 聴く場面の楽曲推薦 ピアノ初見支援 ベーシストの 特徴分析 ハモリ練習支援

    四声体和声生成 MIDIギター精度改善 旋律概形による作曲 カラオケを盛り上げる スマートタンバリン 土台となる技術 HCI 音響信号処理 機械学習 etc 歌う人を助けたい 音痴な人の分析 演奏時の筋活動分析 ループシーケンサ マッシュアップ支援 イコライザー支援 ベースライン生成 即興演奏支援
  4. 研究の動機 コンピュータの支援を受けながら、 非専門家が音楽創作・即興演奏を楽しめる環境を作りたい 特に、メロディ作成に着目 ゆくゆくは… 熟達者 非熟達者 創造性 創造性 コンピュータ

    が支援 高いレベルの セッション 対等な立場で (従来:高い方が 低い方に合わせる) コンピュータ による支援 非熟練者 熟練者 熟練者
  5. 【研究事例①】 旋律概形を用いたメロディ編集システム Tsuchiya & Kitahara, Sound Music Comput. Conf. 2013

    土屋・北原,情報処理学会論文誌,2013 Tsuchiya & Kitahara, J. of Creative Music Syst., 2019
  6. 離散ウェーブレット変換とは • 信号 {x1 , ..., xN } を 低域成分{c1

    , ..., cN/2 } と高域成分{d1 , ..., dN/2 }に分離 • 低域成分に対して再帰的に繰り返す ことで、パラメータが二分木になる (多重解像度解析) • 得られるパラメータや近似曲線は、 用いるマザーウェーブレットに依存 Pitch trajectory ...
  7. 離散ウェーブレット変換による旋律概形の抽出 DWT IDWT ある深さ以上のノードを 0に置き換えて元に戻す Pitch trajectory -0.5 -2.5 2.5

    -2.5 0.25 -0.125 7.5 2.5 7.5 ・・・・・・ 0.0 0.5 0.0 1.25 2.5 2.5 2.5 -2.5 0.25 -0.125 7.5 2.5 7.5 ・・・・・・ 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Melodic outline
  8. 旋律概形に関する考察 • そもそも「旋律概形」という考え方は正しいのか – 非専門家の音楽認知表現として – 非専門家のためのメロディ操作インタフェースとして • 現状では、旋律の平滑化に過ぎない –

    音脈分凝まで含めて扱うことができればホンモノに近づく? • 音楽情報処理研究と音楽知覚認知研究の接点になりうる? – ただし、両者で向いてる方向は必ずしも一致しない