|
|
JAIST Repository >
a. 知識科学研究科・知識科学系 >
a10. 学術雑誌論文等 >
a10-1. 雑誌掲載論文 >
このアイテムの引用には次の識別子を使用してください:
https://hdl.handle.net/10119/20432
|
| タイトル: | Seqtrument：機械学習を応用した自然な楽器音の逐次的生成手段 |
| 著者: | 小平, 卓実
西本, 一志 |
| キーワード: | 音楽創作支援
楽器音生成
逐次処理
機械学習
Music creation support
instrumental sound generation
sequential process
machine learning |
| 発行日: | 2026-03-09 |
| 出版者: | 情報処理学会 |
| 誌名: | 情報処理学会研究報告 |
| 巻: | 2026-HCI-217 |
| 号: | 10 |
| 開始ページ: | 1 |
| 終了ページ: | 6 |
| 抄録: | コンピュータでアコースティック楽器音を用いた楽曲を制作する際，現実の楽器を再現したソフトウェア音源が用いられることがある．しかし既存の音源を用いた場合，各種のパラメタをかなり緻密に調整しても，実際に人間が演奏した音に比べて不自然な音色になることが多い．これに対して，近年 AI を使った解決が試みられているが，既存研究の多くは楽曲全体や一区切りの旋律など，まとまった範囲で処理しているため，楽曲の先頭から逐次的に楽譜を読み込む一般的な音楽制作ソフト（DAW）上で直接動かすことが難しい．そこで本研究では，AI による自然な音色を，既存のソフトウェア音源と同様に DAW 上で直接生成できるように，楽譜情報から逐次的に楽器音を生成する機械学習モデル Seqtrument を提案する．本稿では，システムの構成とこれを用いて生成したバイオリン音の品質についての実験結果を報告する．When creating music using acoustic instruments sounds on a computer, software sound sources that reproduce real instruments sounds are often used. However, when using existing sound sources, even with very precise adjustments to various parameters, the resulting timbre often becomes unnatural compared to sounds actually produced by humans. In recent years, attempts have been made to address this issue using AI, but most existing research processes a single section of music, such as an entire piece or a single phrase, making it difficult to run directly on standard music production software (DAW), which sequentially read sheet music from the beginning of the piece. Therefore, in this study, we propose “Seqtrument”, a machine learning model that sequentially generates instrument sounds from sheet music information, so that natural-sounding AI timbres can be generated directly on a DAW, just like existing software sound sources. This paper reports on the system configuration and experimental results on the quality of violin sounds generated using this system. |
| Rights: | 社団法人 情報処理学会, 小平卓実, 西本一志, 情報処理学会研究報告, Vol.2026-HCI-217, No.10, 2026, 1-6. ここに掲載した著作物の利用に関する注意: 本著作物の著作権は（社）情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。 Notice for the use of this material: The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan. |
| URI: | https://hdl.handle.net/10119/20432 |
| 資料タイプ: | publisher |
| 出現コレクション: | a10-1. 雑誌掲載論文 (Journal Articles)
|
このアイテムのファイル:
| ファイル |
記述 |
サイズ | 形式 |
|---|
| K-NISHIMOTO-K-0511-13.pdf | | 1668Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
|
当システムに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。
|
