研究内容

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本研究は, 自動採譜技術への応用を目指し, 楽譜を対象とした和音認識に取り組みます. そのような和音認識には 次のような問題があります. 和音の構成音が省略されてい るとき, 音響信号からは倍音成分や残響から省略音を観 測できることがありますが, 記号では省略音を知ることはできません. そのため, 和音名の決定に必要な根音や第 3 音 が省略された場合, 記号を対象とした和音認識では, 楽譜に存在しない音を正しく補って考える必要があります. そこで本研究では, 従来手法である HMM に, 一般的な音楽理論に基づくルール処理を統合することで, 構成音の省略が多く用いられるジャズの楽曲を対象とし た和音認識を試みます.

ポスター

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発表歴

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• 横井史也, 平田圭二, ルール処理とHMMを統合した和音認識器の実現, 情報処理学会第78回全国大会, 3Q-04 (March 2016).
• 横井史也, 竹川佳成, 平田圭二, ルール処理とHMMを統合した和音認識器の実現, 人工知能学会全国大会（第29回）論文集, 4G1-4 (June 2015).
• 横井史也, 平田圭二, 適切な和音区間長を推定する和音認識手法について, 第13回情報科学技術フォーラム (FIT2014), E-026.