The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014

4G1-5

音楽理論に基づいたメロディ生成システム
Melody Generation system based on Music Theory*1

矢澤 櫻子*1

浜中 雅俊*1,*2

Sakurako YAZAWA

Masatoshi HAMANAKA

筑波大学

*2

独立行政法人科学技術振興機構さきがけ

University of Tsukuba

PRESTO Japan Science and Technology Agency

This document describes a melody generation system based on music theory "Implication-Realization Model (IRM) ". Oursystem learns the symbol sequences of the melody analysis results by IRM and then generates melody by using learning
results. Output melody shows that generated melody has same elements as learning data.

1. はじめに

2. 音楽理論：暗意実現モデル	  本稿ではメロディに関する音楽理論である暗意実現モデ	  暗意実現モデルにおいてメロディはブラケットと呼ばれルに基づいた構造を持つメロディ生成システムについて述る構造の連続として捉えられる．ブラケットはメロディ内べる．暗意実現モデルとは Eugene Namour によって提唱の連続する 1 音から 3 音を括った単位のことである．ブラされた音楽理論で，楽曲を構成する音高，音程，リズムやケット内に含まれる音列の持つ情報から基本類型という構休符等の情報を用いて楽曲をシンボル列へと抽象化して表造に分析・抽象化される．記述された例を図 1 に示す．

現する音楽理論である[1,2]．また，暗意実現モデルは人間があるメロディを聴いたときに意識的もしくは無意識的に後続のメロディを予測しているという仮定に基づいて構築されている．	  従来のメロディ生成の研究は音高の遷移確率を学習することで，ユーザーが入力したメロディに続く次の音高を決定する手法[3]や，進化論的計算に基づき既存のメロディか図 1 暗意実現モデルに基づく分析例

ら逸脱を含んだメロディを生成する手法[4]がある．これら	  暗意実現モデルによる分析はメロディの先頭から行われ，の手法はメロディを抽象化せずにモデル化をしているためブラケットを用いて連続する 3 音を括る操作を最初に行う．

学習データに少ない音列は埋もれてしまい出力されないとブラケットは音の長さが変化する部分（図 1 の 3 音目と 4いう問題があった．一方，メロディを適切に抽象化すれば音目の間）や休符を挟む（図 1 の８音目と 9 音目の間）部

学習データ中で出現回数が少ない音列も出力されるであろ分で途切れる．ブラケットが途切れ，3 音の組が作れないう．本稿では，この抽象化の過程にメロディを分類・分析

場合も 3 音の組を作った後にブラケットで括る．ブラケッ

する音楽理論の暗意実現モデルを用いる．

トで括られた音はその特徴から基本類型と呼ばれる記号列	  暗意実現モデルに注目した理由は，音同士の関係を理論に抽象化される．基本類型はブラケットに音を 3 音含む"で定義された構造を用いて抽象化することができる点であシンボル"と呼ばれるものが 8 種類，2 音含む dyad，１音る．この理論では音同士の関係を基本類型で記述している．

のみの monad の計 10 種類が定義されている．図 1 の IP

このような理論に基づいて抽象化された構造を用いることというシンボルは，含まれる 3 音の「音が狭い音程で上がで出現頻度の少ない音列も出力が可能になる．って下がる」という特徴から割り振られている．	  ブラケットで括られた音列はその特徴から基本類型へ分析され，この分析結果を利用したメロディ生成システムを連絡先：矢澤櫻子，筑波大学大学院システム情報工学研究科
知能機能システム専攻 音楽情報処理研究室，
sakurako@music.iit.tsukuba.ac.jp

構築した．

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The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014

3. メロディ生成システム

4. 生成メロディの評価及び考察	  音楽理論暗意実現モデルに基づきメロディを生成するシ	  評価を行うにあたり学習曲を１曲選定し，学習回数を 1ステムを構築した（図 2）．システムでは理論に基づいた回，15 回，60 回，100 回としてメロディを出力した．学

分析を行い，その分析結果の記号列の記号遷移確率モデル

習曲は Essen のフォークソング集[6]からランダムに１曲を構築し，尤もらしい記号列に音列を付加しメロディを生選定した．生成されたメロディが暗意実現モデルに基づい成している．システムはメロディ分析部，メロディ生成部て分析ができるか否か，出力されたメロディに含まれる記の二つに大別できる．

号の要素が学習曲のものと同じかどうか，という 2 つの評価を行った．	  出力されたメロディは暗意実現モデルによって分析が可能であることが確認できた．また，学習回数を多くした場合の方が，生成されたメロディに原曲の音列をより反映できていることが確認できた．出力されたメロディに含まれる要素は学習曲と同じであることも確認ができ，構築したシステムは学習曲の要素をもったメロディを生成していると言える．	  今回は１曲のみを学習して生成したメロディを用いたが複数の種類の曲を学習した場合も検討が必要である．その場合，生成する際の音の組み合わせを平均値以外の方法で求める，メロディの評価方法として学習曲と生成曲が似ているかどうかを被験者実験で判断する方法が有効であると考えられる．

5. まとめ	  音楽理論暗意実現モデルに基づいたメロディ生成システ
ムを構築した．1 曲を学習した場合に生成された曲は，学図 2 メロディ生成システム	  メロディ分析部では暗意実現モデルに基づき，メロディを基本類型へ分析し記号列化する．一つの記号には 1 音から３音，もしくは休符が情報として含まれており，出力記号列にはその情報も含まれている．出力された記号列と記習曲の要素が含まれていること，暗意実現モデルに基づいたメロディが生成されていることの 2 点が確認できた．今後は学習曲を複数に増やした場合どのようなメロディが生成されるか，音列生成部で平均値を用いる以外の方法を検討していく．

号に含まれる音の情報はメロディ生成部に受け渡される．

6. 参考文献	  メロディ生成部には確率モデル構築部と音列生成部が含

1. [Eugene Narmour] The Analysis and Cognition of Basic
Melodic Structures, The university of Chicago press, 1990.
2. [Eugene Narmour] The Analysis and Cognition of Melodic
Complexity, The university of Chicago press, 1992.
3. [Ames,C.] The Markov Process as a Compositional Model: A
Survey and Tutorial, Leonardo, Vol.22, No.2(1989),
pp.175-187.
4. [Todd], P.M. , Werner, G.M.: Musical Networks, MIT Press,
1999, pp.313-339.
5. [Sakurako YAZAWA] 他 : " Melodic Similarity based on
Extension Implication-Realization Model", MIREX
Symbolic Melodic Similarity Results, 2013.
6. [Essen Folksong database] " http://www.esac-data.org/"

まれている．確率モデル構築部で基本類型の記号列に含まれる記号同士の遷移モデル，音列生成部で一つの記号が持つ平均の音の組み合わせが作られる．確率モデルは，ある記号があった場合にその次にどの記号が来る場合が多いかというもので，構築したモデルから尤もらしい記号列を生成する．音の組み合わせはメロディ分析部で記号列に分析する際に，記号の種類ごとに含まれる音高の平均値をとったものである．生成された記号列に含まれる記号一つ一つに対して音列を付加することでメロディを生成する．

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