2000-MUS-36-12 リカレントニューラルネットワークを用いたコード進行の自動生成
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概要
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本稿ではリカレントニューラルネットワークを用いた単旋律に対応するコード進行の自動生成の手法を提案する.まず, 単旋律に対応するコード進行の記憶の実験を行い, 3つのリカレントニューラルネットワーク, Elmanのネットワーク, 複素リカレントニューラルネットワーク(Multilayer Network using Complex Neuron with Locak Feedback, MNCF), 短期記憶を用いたシンプルリカレントニューラル(Simple Recurrent Neural Network with Short-term Memory)の比較を行った.比較の結果, 学習時間, 収束率の最も良いSRNSMをコード進行の自動生成システムに用いた.本手法により作成されたコード進行は, アンケートによる主観評価において比較的自然であるとう結果を得られた.また, 作成されたコード進行の雰囲気が学習データで用いたアーティストの楽曲の雰囲気に似ているなどの感想を得た.
- 2000-08-05
著者
-
菊地 進一
慶應義塾大学先端生命科学研究所
-
中西 正和
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学部情報工学科
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
中西 正和
慶應義塾大学
-
菊地 進一
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
中西 正和
慶応大 大学院理工学研究科
-
中西 正和
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
中西 正和
慶應義塾大学理工学研究科
-
中西 正和
慶応大・数理工学科
-
西田 正洋
慶應義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻
-
中西 正和
慶應義塾大学理工学部 数理科学科
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