情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

メロディスロットマシン HD
浜中 雅俊1,a)

概要：本稿では，音楽理論 Generative Theory of Tonal Music (GTTM) に基づくメロディモーフィング法を利用した iPad アプリ，メロディスロットマシン HD について述べる．これまで我々はメロディモー
フィング法を紹介するためのデモシステムを構築し国際会議や展示会等で発表してきた．コロナ禍となり対面での展示の機会が減少したため，同じ機能を持つアプリを実装し誰でもダウンロード可能にすることで普及させることを考えた．アプリを構築し，2022 年 3 月に公開してから現在までに 657 件のダウンロードがあった．メロディスロットマシン HD では現在 2 つのコンテンツが利用可能であるが今後さらに利用可能なコンテンツを増やしていく予定である．

1. はじめに符マークの右にあるチェリーの記号は，バリエーションが次々と変化していくことを意味する．

スロットマシンのようなインタフェースを操作すること

画面の左右にあるモード切替ボタンを押すと，グリッドで，新たな組み合わせのメロディを生成する iPad アプリ，

タイル状の画面が表示され，曲全体のバリエーションの変メロディスロットマシン HD *1 について述べる．メロディ

化を確認・変更することができる (図 1b）．グリッド画面

スロットマシン HD で使用される複数のメロディは，音楽を使ってバリエーションの組み合わせを変更すると，それ理論 Genetive Theory of Tonal Music (GTTM) に基づくに合わせてスロット画面の記号も変化する．モード切替ボ

メロディモーフィング法を用いて生成されている [1], [2]．

タンを押すか，iPad を縦に持つと，演奏者画面が表示されメロディモーフィング法は GTTM で抽出される音楽構造

る （図 1c，d）．演奏者画面では，スロットやグリッドにを用いており，モーフィングの素材となる曲とモーフィン

よって決定したメロディーの組み合わせを演奏者が演奏しグによってつくられた曲は構造が類似しているという特長ている様子を見ることができる．

がある [3]．したがって，モーフィングにより生成されたメロディスロットマシン HD の特長は，以下の 2 つで複数の曲は，ある曲の時間軸の一部を別の曲に入れ替えてある．

も違和感がすくない．

疑似作曲体験: メロディスロットマシン HD が出力できる

このようなメロディモーフィング法を普及させる目的でメロディの組み合わせの数は膨大である．たとえば，図 1b

作ったのが研究デモ装置であるメロディスロットマシン

では，6 通りのバリエーションのメロディが時間方向に 16*2 である．メロディスロットマシンの構築後に何件かの国のメロディセグメントに分割されているため，メロディの際会議や展示会等で発表したもののコロナ禍となったた組み合わせは 816 = 2, 821, 109, 907, 456 通りである．ユー

め，デモ装置を使用して体験を提供することが困難な時期

ザは自分の操作によって，まだ聴いたことのない組み合わが続いた [4], [5]．そこで，アプリをダウンロードして多くせのメロディが出力されるので，あたかも作曲をしているの人が体験できるようにする目的でメロディスロットマシ

かのような体験をすることができる．

ン HD を構築した．

演奏者操作体験: 演奏者画面では，演奏者の実写映像のつ

図 1a はメロディスロットマシン HD のスクリーンショッ

なぎ目に，AI で生成した補間映像を挟み込みことにより，トで，横軸が時間，各記号はメロディのバリエーションのどのような組み合わせとなっても滑らかな動きになるよう変化を表している．たとえば，左端中央の記号の音符マーにしている [6], [7]．たとえば図 1b では 6 通りのメロディ

クは，同じバリエーションが連続することを意味する．音が 16 のセグメントに別れているので，62 × 16 = 576 個の補完映像を作成した．ユーザの操作によって実写の演奏者

1
a)
*1
*2

理化学研究所，革新知能統合研究センター（AIP）
masatoshi.hamanaka@riken.jp
https://gttm.jp/hamanaka/melodyslotmachinehd/
https://gttm.jp/hamanaka/melody-slot-machine/c 1959 Information Processing Society of Japan⃝の演奏が変化するので，あたかもユーザ自身が演奏者をコントロールしているかのような体験をすることができる．

1

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うになる．このとき，メロディ B はメロディ A と C の間aのメロディであることから，メロディの簡約もメロディの
モーフィングの一種と考えることができる．

b
図 2

タイムスパン簡約

Fig. 2 Time-span reduction

2.1 タイムスパン木に基づく基本演算
メロディモーフィングでは，包摂関係 ⊑，meet ⊓，join⊔ の基本演算を使用する [10]．包摂関係は，具体的な構造
σA とそれを抽象化した構造 σB があった場合に，σB ⊑ σAと書き，A は B を包摂するという．meet ⊓ は，2 つのメcd

ロディーのタイムスパン木 σA ，σB があとき，その共通部
分 σA ⊓ σB である．join ⊔ は，2 つのタイムスパン木の構造が矛盾を起こさない限りトップダウンに統合したタイム
スパン木 σA ⊔ σB である．

2.2 モーフィングアルゴリズム
図 3 はメロディモーフィング法の概要である. メロディ

A と B のタイムスパン木 σA と σB を用いて，2 つのメロ
ディの共通な特徴 σA ⊓ σB が算出できる (図 3a)．これにより，タイムスパン木 σA と σB は，それぞれ共通部分と非共通部分に分けることができる．非共通部分には，それ
図 1

メロディスロットマシン HD のスクリーンショット

Fig. 1 Screenshots of Melody Slot Machine HD

ぞれ相手のメロディにはない特徴が表われていると考えられる．メロディの部分簡約では，それら非共通部分の特徴
をなめらかに増減させ，中間的なメロディ σαi , σβi を生成

以下本稿では，2 節でメロディモーフィング法について説明し，3 節では関連研究について述べる．4 節では，ユーザがアンケートに答えた結果について考察する．そして 5
節でまとめと今後の課題について述べる．

2. メロディモーフィング法
メロディスロットマシン HD で使用しているメロディのする．最後に，σαi と σβi を join で統合することで σA と

σB の中間的な構造となる σαi ⊔ σβi が獲得できる．

3. 関連研究
本節では，メロディスロットマシンが構築された経緯と，
メロディモーフィングを実現するために必要な分析システ
ムや 2 つのモーフィング実装について述べる．

バリエーションは，GTTM に基づくメロディモーフィン
グ法により生成している [8], [9]．図 2 のタイムスパン木3.1 開発の経緯

は，メロディ A を GTTM に基づき分析した結果得られたメロディスロットマシンは，メロディモーフィング法をものである．タイムスパン木のレベル B より下にある枝の使うとどのようなことが可能になるか探究した結果として音符を省略するとメロディ B のようになる．さらに，レベ構築された研究デモ装置である [4]．あたかも目の前に小さル C より下にある枝の音符を省略するとメロディ C のよな演奏者がいるかのように感じられるようホログラムディ

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝2

情報処理学会研究報告
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Melody C

︙ (c) メロディの合成

σα σβ

σA
Melody A

σαMelody α(b) メロディの部分簡約
i

σB
Melody B

σβ

j

σA σB

Melody β(a) 共通部分の対応付け

図 3

メロディモーフィングアルゴリズムの概要

Fig. 3 Overview of melody morphing method

スプレイ（ペッパーズゴーストホログラム）を使って演奏

図 5

者を正面からだけでなく左右からも見ることを可能として方向ごとのスピーカーの設置

Fig. 5 Three pairs of speakers

いた．（図 4）．
スなど大掛かりな準備が必要であった．またシステムとしても iPad2 台と Mac mini を MIDI ケーブルによる通信で連携した複雑な構成であった．そこで，小型の組み立て式のペッパーズゴーストホログラムを自作し，2 台の iPad のワイヤレス通信のみで動作可能なポータブル版のメロディ
スロットマシンを構築した (図 6)[7]．そしてメロディス
ロットマシン HD は，ポータブル版で 2 台の iPad で動作させていた機能を 1 台の ipad で動くよう改良を行い構築されたものである．

図 4ペッパーズゴーストホログラム

Fig. 4 Pepper’s ghost hologram

レコーディングは残響音が非常に少ないレコーディング
スタジオで行った．残響が長い場合には，メロディをセグ
メントに分割する際に，前のセグメントの演奏の残響音のみが次のセグメントに入りこみやすく，バリエーションを切り替えた場合に不自然となる可能性がある．しかし，残響が短いままであると不自然であるため，音が出力されるタイミングでプラグインエフェクトを使って残響音を付加した．その際，各方向ごとにリバーブのかけぐあいや音量バランスの調整を行い，ホログラム上で奏者が見える場所
から音が発生しているかのようにチューニングした．たとえば，装置に向かって右側からマリンバ奏者を見ると，手図 6ポータブル版のメロディスロットマシン

Fig. 6 Portable version of Melody Slot Machine

前側が低音の鍵盤で奥が高音の鍵盤になるので，そのように聞こえるようにプラグインエフェクトのパラメーターを調整した．図 5 は，方向ごとのスピーカーを設置した様子
である．

3.2 分析システム
メロディモーフィング法を自動化するためには，分析

展示会用のメロディスロットマシンは，大型のペッパー

性能の高い GTTM 分析器の実現が必要である．GTTM

ズゴーストホログラム装置に加え，スピーカーを釣るトラ

分析は，グルーピング構造，拍節構造，タイムスパン木c 1959 Information Processing Society of Japan⃝3

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportの順に分析を進めていく．GTTM のルールをナイーブ

トワークの入力に展開した deepGTTM-I, II, III では，グに実装したルールベースに基づく分析器 ATTA は，人手ルーピング構造と拍節構造の分析性能が飛躍的に向上しによるパラメータ調整が必要であり，分析性能も低かった．[28], [29], [30], [31], [32], [33]．タイムスパン木分析器

た [11], [12], [13], [14], [15], [16]. 人手によるパラメータ

では，一音ずつ簡約する逐次簡約音符を自動翻訳器で学習調整を不要とするよう改良されたシステム FATTA では，することで飛躍的に性能が向上した [34]．今後これらの深自動化は達成できたが分析性能はさらに低くなっていた

層学習ベースの分析器を公開する予定である．

[17], [18]. これらの結果は，GTTM のルールは非常に数が多く，人手の場合でも自動の場合でも各ルールの優先度な
どのパラメータを適切に調整することが困難なためであると考えられる．
グルーピング構造の分析器に決定木を導入した分析器

3.3 2 つのモーフィング実装
メロディモーフィングの基本的なアイディアは，2.2 で述べた通りである．そのアルゴリズムを実装するためには
以下の 2 つの問題がある．

σGTTM-I では，分析を行う複数の決定木の中から分析者

枝の優先度が未定義: メロディの部分簡約において，音符が適切なものを選択できれば性能が向上したが，適切でなを抽象化する順番が定義されていないため簡約のプロセス

い決定木を選択した場合には性能が低下していた [19], [20]．

を自動化することが困難である．

決定木を学習する曲をクラスタリングしてクラスタごとに

時間的に重複する音符の発生: 2 つのタイムスパン木を join

決定木を学習させた σGTTM-II では，σGTTM-I に比べてで結合すると時間的に重複するが音高が異なる音符が発生

さらに分析性能が向上したが，分析者が適切な決定木を選する．このような場合，生成された複数の音符の中から手択しなくてはいけない点に変わりなく，不適切な決定木を動で音符を選択する作業が必要があり，モーフィング手法

選べば性能が低下していた [21], [22]．

を完全に自動化することが困難である．

タイムスパン木の分析器に確率文脈自由文法を導入した

我々は上記の 2 つの問題に対し 2 つの方法で取り組ん

σGTTM-III 等では，タイムスパン木分析の自動化を実現しだ．第 1 の方法では，論理的に一貫したモーフィング実装

たが，分析性能は十分ではなかった [23], [24], [25], [26], [27]．

を提供することを目指した．2.1 での join と meet の定義

タイムスパン木分析器の性能を向上させることが難しい

は，枝の構成が大部分重なる木のペアに対してのみ適用可理由として，タイムスパン木が二分木であるために組み合能であった．その定義を修正しタイムスパン木の枝の分岐

わせの数が非常に多い点と，木の根元に近い枝で分析誤りを三分木となることを許容するように拡張を行った [35]．

があるとそのエラーが伝播する点があげられる．また，曲

第 2 の方法では，タイムスパン木の枝の優先順序を定義

中の局所的な部分に関するルールと大局的な部分に関すすることで，部分簡約によって抽象化される音符の順序をるルールが競合すると，それを解消することが難しいと決定し，かつ，join によって時間的に重複する音符から選いう問題もある．たとえば，局所的なルールであるタイム

択する音符を決定した．これによって，2 つのメロディのスパン簡約選好ルール 1 (TSRPR1: Time-span reduction

タイムスパン木 σA と σB があったとき，それぞれについpreference rule) では，小節の先頭の音が強拍な場合，小節て抽象化される音符の数が決まると，モーフィング結果の内で最も構造的に重要な音すなわちヘッドになりやすい．

メロディ C が一意に得られるようになった [5], [34]．

すると，ルールベースの手法でも確率的な手法でも小節の頭がヘッドになりやすいようにパラメータや確率の重みが4. 実験結果増加することになる．その重みは曲の全体に対して決まる

メロディスロットマシン HD は 2022 年 3 月に公開を開ので，たとえば曲の最終小節であっても同様に，小節の先頭

始し 2023 年 5 月までの間に iPhone 版と合わせて 657 件のの強拍の音符がヘッドになりやすい．一方，大局的なルー

ダウンロードがあった．アプリを 10 回起動すると，アプルであるタイムスパン簡約選好ルール 7（TSRPR7）では，

リの使用性に関するアンケートを案内するメッセージが提曲の終止音がたとえ小節の先頭でなくても曲の中で最も構示される．案内に従うか，アプリの設定ページからリンク

造的に重要な音となるが，TSRPR1 の重みが大きいと小節をたどるとアンケートフォームを表示することができる．

の先頭の音をヘッドとするような誤推定が発生しやすい．

以下がアンケートの内容である．

上記のように従来は曲の局所的な部分を見てボトムアッQ1: メロディスロットマシンの操作方法を理解するのにプに全体の構造を生成していく GTTM 分析器を構築してかかった時間はどのぐらいですか．(A)5 分以内で理解，きたが，そのような手法では性能を飛躍的に向上させるこ(B)10 分以内で理解，(C)15 分以内で理解，(D)30 分以内とは困難であった．そこで我々は GTTM 分析に深層学習

で理解，(E) 理解できなかった．

を導入することを考えた．深層学習であれば曲の全体を入Q2: メロディのバリエーションを自分の思い通りに操作力に入れることが可能であるため，局所的な情報と大局的できましたか．(A) できた，(B) だいたいできた，(C) どな情報の両方を扱うことが可能である．音符列を深層ネッ

ちらともいえない，(D) あまりできなかった，(E) できな

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝4

情報処理学会研究報告
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かった．

いきたい．それ以外に多かったコメントは，コンテンツをQ3: iPhone を振ってシャッフルされるランダム機能は楽増やして欲しいというものであった．

しめましたか．(A) 楽しめた，(B) 楽しめなかった，(C) ど
ちらともいえない．

5. おわりにQ4: メロディのバリエーションが変更できることはあなた

メロディスロットマシン HD を構築した意義は，これまにとって価値がありましたか．(A) あった，(B) なかった，でモーフィングメロディがどのようなことに利用できるか(C) どちらともいえない．

明確ではなかった点を明らかにし，普及させることである．

Q5: スロット画面とグリッド画面のどちらが操作しやす

モーフィングメロディを使ったアプリとしてはこれかったでしょうか．(A) スロット画面，(B) グリッド画面，

までも，25 万件以上のダウンロードされた iPhone/iPad(C) グリッド画面を使用していない．

アプリ，シェイクギター（ShakeGuitar/ShakeGuitarHD）

Q6: スロット画面とグリッド画面のどちらが楽しく操作で[36], [37]*3 や，電気モーフ [38]，敷きモーフ [39]，掛けモ〜きたでしょうか．(A) ダイヤルモード，(B) グリッドモー

フ [40] といったシステムもあったが，モーフィングのたド，(C) グリッドモードを使用していない．

めの 2 つの入力メロディのうち片方が非常に音符数が多Q7: メロディスロットマシンのアプリを今後も使いたいと

く，もう片方が非常に少かったため，音符数が多い方のメ

思いますか．(A) 思う，(B) 思わない，(C) どちらともいえロディを簡約したメロディに近いものであった．したがっない．

てメロディスロットマシン HD は，GTTM に基づくメロ

Q8: あなたは音楽に詳しい方だと思いますか（複数回答

ディモーフィング法を本格的に利用して生成したメロディ可）．(A) 音楽には詳しくない，(B) 音楽には少し詳しい，を用いて構築した初のアプリとなった．現在 2 つのコンテ(C) 音楽マニアである，(D) 楽器演奏経験 10 年以上，(E)ンツが利用可能であるが今後さらに利用可能なコンテンツ

楽器演奏経験 5 年以上，(F) 楽器演奏経験がある，(G) 作を増やしていく予定である．

2 節で述べたモーフィングは，2 つのメロディの内挿とな

曲経験 10 年以上，(H) 作曲経験 5 年以上，(I) 作曲経験がるようなメロディを対象としていたが，外挿メロディの生ある．
これまでに 30 名の回答が得られた（表 1）. 多くの者が成方法についても提案していた [41]．今後，外挿メロディ

10 分以内に操作方法を理解し，思い通りに操作でき，かつの自動生成を実現し，外挿メロディを用いたアプリを開発

楽しめ，メロディのバリエーションの変更に意義を感じてしていく．
謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP21H03572 の助成いたことから，アプリを構築したことに一定の意義があったと言える．しかし，今後も使いたいかに関しては，思うを受けたものです．

が過半数以下であり継続して使いたくなるような改善をすることが課題である．グリッドモードとダイヤルモードに

参考文献

ついてはユーザごとに意見が分かれており，2 つのインタ[1]

フェースを実装したことに意義があったことがわかった．
[2]
表 1

使用性アンケートの結果[3]

Table 1 Usability questionnaire results
(A)

(B)

(C)

(D)

(E)

Q1

5

13

2

6

3

Q2

11

8

6

3

2

Q3

25

4

2

Q4

20

4

6

Q5

16

10

4

Q6

17

9

4

Q7

14

5

12

Q8

2

6

3

(F)

(G)

(H)

(I)

[4]

[5]

[6]
24

2

0

1

1

10

[7]

アンケートの最後には自由記述欄が用意されている．多くの質問に対して否定的な回答をしていた者の記述を確認したところ，一時停止ボタンや途中から再生ボタンが用意されていないことに大きなストレスを感じていたことが分かった．同様のコメントが多かったことから今後改善して

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝*3

Lerdahl, F. and Jackendoﬀ, R.: A generative theory of
tonal music, The MIT Press, Cambridge. MA (1983).
東条 敏，平田圭二： 音楽・数学・言語: 情報科学が拓く
音楽の地平，近代科学社 (2017).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: Implementationof melodic morphing based on generative theory of tonal
music, Journal of New Music Research, pp. 1–17 (2023).
Hamanaka, M., Nakatsuka, T. and Morishima, S.:
Melody Slot Machine, ACM SIGGRAPH 2019 Emerging Technologies ET-245 (2019).
小林瑞季，浜中雅俊： 新しい GTTM メロディモーフィ
ング手法の提示：既存手法とマリンバ作品を経て，情報処理学会 音楽情報科学研究会 研究報告 2019-MUS-123，
No. 40 (2019).
Nakatsuka, T., Tsuchiya, Y., Hamanaka, M. and Morishima, S.: Audio-Oriented Video Interpolation Using
Key Pose, International Journal of Pattern Recognition
and Artiﬁcial Intelligence, Vol. 35, No. 16 (2021).
Nakatsuka, T., Hamanaka, M. and Morishima, S.:
Audio-guided video interpolation via human pose features, Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer
Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2020),
pp. 27–35 (2020).
https://gttm.jp/hamanaka/shakeguitar/5情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]
[24]

浜中雅俊，平田圭二，東条 敏： タイムスパン木に基づくメロディモーフィング法，情報処理学会 音楽情報科
学研究会 研究報告 2008-MUS-74， No. 12, pp. 107–112(2008).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: Melody
Morphing Method Based on GTTM, Proceedings ofthe 2008 International Computer Music Conference(ICMC2008), pp. 155–158 (2008).
Hirata, K. and Aoyagi, T.: Computational Music Representation Based on the Generative Theory of Tonal Music and the Deductive Object-Oriented Database, Computer Music Journal, Vol. 27, No. 3, pp. 73–89 (2003).
浜中雅俊，平田圭二，東条 敏： 音楽理論 GTTM に基づ
くグルーピング構造獲得システム，情報処理学会論文誌，Vol. 48, No. 1, pp. 284–299 (2007).
Hamanaka, M., HIRATA, K. and Tojo, S.: Automatic
Generation of Grouping Structure based on the GTTM,
Proceedings of the 2004 International Computer Music
conference (ICMC 2004), pp. 141–144 (2004).
浜中雅俊，平田圭二，東条 敏： GTTM に基づく楽曲構
造分析の実装: グルーピング構造と拍節構造の獲得，情報処理学会 音楽情報科学研究会 研究報告 2004-MUS-56-1，
No. 84, pp. 1–8 (2004).
Hamanaka, M., HIRATA, K. and Tojo, S.: Automatic
generation of metrical structure based on GTTM, Proceedings of the 2005 International Computer Music
conference (ICMC 2005), pp. 53–56 (2005).
浜中雅俊，平田圭二，東条 敏： ATTA:exGTTM に基づ
く自動タイムスパン木獲得システム，情報処理学会 音楽
情報科学研究会 研究報告 2005-MUS-61-4， No. 82, pp.
19–26 (2005).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: ATTA: Automatic Time-Span Tree Analyzer Based on Extended
GTTM., Proceedings of the 6th International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR2005), pp.
358–365 (2005).
浜中雅俊，平田圭二，東条 敏： FATTA に基づくメロ
ディ予測システム，情報処理学会 音楽情報科学研究会 研究報告， No. 78, pp. 45–50 (2008).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: FATTA :Full Automatic Time-span Tree Analyzer, Proceedingsof the 2007 International Computer Music Conference(ICMC2007), Vol. 1, pp. 153–156 (2007).
三浦右士，浜中雅俊，平田圭二： 統計的学習に基づく音楽理論σ GTTM: 局所的グルーピング境界の検出，情報処
理学会 音楽情報科学研究会 研究報告 2008-MUS-76-14，
No. 78, pp. 75–82 (2008).
Miura, Y., Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: Useof Decision Tree to Detect GTTM Group Boundaries,
Proceedings of the 2009 International Computer Music
Conference (ICMC2009), pp. 125–128 (2009).
金森光平，浜中雅俊，星野准一： 類似楽曲の決定木学習に基づく音楽理論 GTTM のグルーピング構造検出シス
テム，電子通信学会論文誌， Vol. J100-D, pp. 129–139(2017).
Kanamori, K., Hamanaka, M. and Hoshino, J.: Method
to Detect GTTM Local Grouping Boundaries Based on
Clustering and Statistical Learning, Joint Proceedingsof the 40th International Computer Music Conference
and the 11th Sound and Music Computing Conference(ICMC2014 & SMC2014) (2014).
浜中雅俊： σ GTTMIII の構築，人工知能学会全国大会
論文集, 2C5-OS-21b-1 (2015).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: σGTTM III:
Learning-Based Time-Span Tree Generator Based on

c 1959 Information Processing Society of Japan
⃝

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

PCFG, Proceedings of The 11th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research(CMMR2015), Revised Selected Papers, Lecture Notes
in Computer Science, Vol. 9617, pp. 387–404 (2016).
中村栄太，浜中雅俊，平田圭二，吉井和佳： GTTM に基づくメロディ音符列の確率的木構造モデル，人工知能学会全国大会論文集, 3G4-OS-15b-4 (2016).
Nakamura, E., Hamanaka, M., Hirata, K. and Yoshii,
K.: Tree-structured probabilistic model of monophonicwritten music based on the generative theory of tonal
music, 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2016), pp.
276–280 (2016).
Groves, R.: Automatic Melodic Reduction Using a Supervised Probabilistic Context-Free Grammar., Proceedings of the 17th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR2016), pp. 775–781(2016).
浜中雅俊： deepGTTM-I: ディープラーニングに基づく局
所的グルーピング境界分析器，人工知能学会全国大会論文集, 3G4-OS-15b-3 (2016).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: deepGTTMI: Local Boundaries Analyzer based on Deep Learning
Technique, Proceedings of the 13th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research(CMMR2016), pp. 8–20 (2016).
浜中雅俊，平田圭二，東条 敏： deepGTTM-II: ディー
プラーニングに基づく拍節構造分析器，情報処理学会 音
楽情報科学研究会研究報告 2016-MUS-112 (2016).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: deepGTTMII: Automatic Generation of Metrical Structure Basedon Deep Learning Technique, Proceedings of the 13th
Sound and Music Conference (SMC2016), pp. 221–249(2016).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: deepGTTMI&II: Local Boundary and Metrical Structure Analyzer
Based on Deep Learning Technique, Proceedings of
The 13th International Symposium on Computer Music
Multidisciplinary Research (CMMR2017), Revised Selected Papers, Lecture Notes in Computer Science, pp.
3–21 (2017).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: deepGTTM-III:Multi-task Learning with Grouping and Metrical Structures, Proceedings of The 13th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research(CMMR2018), Revised Selected Papers, Lecture Notes
in Computer Science, pp. 3–21 (2018).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: Time-span
Tree Leveled by Duration of Time-span, Proceedings ofthe 15th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR2021), Vol. 1, pp.
155–164 (2021).
Hirata, K., Tojo, S. and Hamanaka, M.: Algebraic
Mozart by Tree Synthesis, Joint Proceedings of the 40thInternational Computer Music Conference and the 11th
Sound and Music Computing Conference (ICMC2014 &SMC2014), pp. 991–997 (2014).
浜中雅俊：「ShakeGuitar」祝!!10 万ダウンロード突破，情報処理学会 音楽情報科学研究会研究報告 デモンストレー
ション：音楽情報処理の研究紹介 VII 2010-MUS86-21，
Vol. 2010, No. 21, 1 page (2010).
Hamanaka, M., Yoshiya, M. and Yoshida, S.: Constructing Music Applications for Smartphones, Proceedingsof the 2011 International Computer Music Conference(ICMC2011), p. 308 (2011).

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情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

[38]

[39]

[40]

[41]

浜中雅俊： 電気モーフ，情報処理学会 音楽情報科学研
究会研究報告 デモンストレーション: 音声・音楽情報処理の研究紹介 2008-MUS-74-11， Vol. 2008, No. 5, p. 61(2008).
浜中雅俊： 敷きモーフ，情報処理学会 音楽情報科学研究
会研究報告 デモンストレーション：音楽情報処理の研究紹介 VI 2008-MUS-76-18， Vol. 2008, No. 78, p. 107(2008).
浜中雅俊： 掛けモ〜フ，情報処理学会 音楽情報科学研究
会研究報告 デモンストレーション：音楽情報処理の研究紹介 VII 2009-MUS81-22， Vol. 2009, No. 22, 1 page
(2009).
Hamanaka, M., Hirata, K. and Tojo, S.: Melody Extrapolation in GTTM Approach, Proceedings of the 2009 International Computer Music Conference (ICMC2009),
pp. 89–92 (2009).

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

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