HMMと音符連鎖確率を用いた旋律への自動和声付け

概要

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本稿では、与えられた旋律に対して楽曲として適切な和声進行を自動的に付与する、自動和声付けについて述べる。実用に満足のいくレベルでの自動和声付けは現在でも困難であり、従来取られてきた一般的なアプローチは和声進行に関する規則を与えるAI的なものであった。これに対し、我々は音声認識と自動和声付けを同型の問題と考えて、音声認識で使用されている確率モデルを利用した確率的な推定問題として自動和声付けに取り組んでいる。本稿では、旋律に含まれる多言の音高の遷移や小節内での拍位置に注目し、多和声に対する旋律の関係を確率モデルによって表現する。さらに、和声進行を和声常套句(短い和声進行列)のn-gramモデルとして表現する。これらのモデルはHMM(隠れマルコフモデル、Hidden Markov Model)として統合され、モデルのパラメータは既存の楽曲の統計から連切な値を定めることができる。和声付けは、与えられた旋律に対してHMMの状態遷移系列を求める事後確率最大化問題(MAP,Maximmum A Postiori estimation)として定式化される。提案手法を実装し、和声外言の多い旋律への対応や常套何の自然な接続を確認した。
一般社団法人情報処理学会の論文
2003-12-21