マルコフ確率場を用いた調認識、自動和声付け、および自動対位法

概要

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本研究では、Standard MIDI File, 楽譜等のシンボリックな音楽情報を入力として対旋律、和音、調等のラベルを付与する汎用的な手法を提案する。このような音楽のラベル付与問題は、音声認識における言語モデルとの類似性から、マルコフモデル、および生成モデルとしてのHMM (hidden Markov models)を適用することが多かった。本研究でも確率モデルを踏襲するが、MIDI、楽譜などは、縦の和音、横の声部進行等、2次元的な情報であり、マルコフ連鎖のような一次元的なモデリングでは不十分である。このような背景のもと、より広いコンテキストを重視すべきであるという考えが生まれる。マルコフ確率場(Markov random field)モデルは、ノード間の関連をエッジであらわす一種の無向グラフモデルであり、エッジを設計することにより広いコンテキストを柔軟に設定できる。また、マルコフ確率場では我々の持つ音楽的知識を素性関数の設計(エッジの設計)という操作に還元することが可能、という利点を持つ。さらに、識別モデルであるという点でHMMとは異なり、可能なすべての出力系列を入力系列の条件付き確率として求めることができるという点で、条件付き確率場(conditional random fields)とも呼ばれる。本研究ではマルコフ確率場モデルに基いたさまざまな音楽情報処理に対するアプローチを論じる。本手法は汎用であり、応用範囲は多岐にわたるが、本稿では対旋律付け、和声付け、ドミナント定型句の同定、和声解析、調認識に対するアプローチを述べる。考えられる他の応用としては、リズム認識、楽曲のパージング、音楽情報検索など広範囲にわたる。
2005-12-23

マルコフ確率場を用いた調認識、自動和声付け、および自動対位法

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