カオスニューラルネットワークによる作曲支援システム : 音高と音長分離によるメロディのコーディング(<特集>Collaborationとagent技術/一般)

概要

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本論文では,カオスニューラルネットワーク(CNN)を用いた自動作曲システムを構築する第1段階として,メロディのコーディング方法についての検討を行った.CNNには,幾つかのパターンを記憶パターンとしてホップフィールド型ニューラルネットワークに埋め込み,記憶パターンと異なるパターンを初期値として与えると,様々なパターンを次々と想起するという特徴がある.また,想起過程において,複数の記憶パターンの特徴を併せ持つパターンや,記憶パターンと印象が近い新たなパターンなど,数々の興味深いパターンを想起するという興味深いふるまいを示す.本研究では,このようなCNNの特徴を利用した自動作曲システムの構築を試みる.本論文では,システム構築の第1段階として,メロディのコーディング方法についての検討を行っている.CNNに記憶させるパターンは,パターンを構成するニューロンの発火・非発火状態のバランスを考慮する必要がある.そこで,幾つかのコーディング方法を提案し,それらの方法を用いてメロディの作成実験を行った.また,作曲されたメロディの試聴比較評価を行い,コーディング方法の有効性について検証した.
2003-02-28