N-Best探索アルゴリズムを利用したκ-measure HMMによる作曲法(セッション5)
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概要
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対話型作曲システムi-Sonneteerはκ-measure HMMを個体とする対話型進化的計算手法を用いている。κ-measure HMMは突然変異においてはランダムウォーク、それ以外においては最尤法を用いてメロディーを生成する。しかし、ランダムウォークでは生成するメロディーは乱数の加減によって一意に定まらない。そのため、メロディーがκ-measure HMMの適応度とすると、κ-measure HMMの適応度は乱数によって決定づけることになる。それでは、κ-measure HMMの適応度評価として適切でない。そこで、我々はグラフの最短N経路アルゴリズムを用いて、n番目に確率の高いメロディーを突然変異で用いる。このメロディーの生成方法をn-best法という。これは、メロディーの多様性を保持したまま、探索を行なう突然変異としては最適であると考える。木研究では、κ-measure HMMに最短N経路アルゴリズムを導入して、n-best法を実現する。n-best法でメロディーを生成する実験を行ない、対話型作曲システムでメロディーを生成する実験を行なった。ランダムウォークよりn-best法のほうが評価値の高いメロディーを生成する。主観的に見ると、n-best法によってメロディーの多様性が保持されることが分かった。しかし、対話型作曲システムはn-best法とランダムウォークはほぼ同じ評価のメロディーを生成した。n-best法はあまり効果がないことが分かる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-05-21
著者
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