音楽情報処理
書籍情報
発売日 : 2023年09月12日
著者／編集 : 後藤 真孝/北原 鉄朗/深山 覚/竹川 佳成/吉井 和佳
出版社 : コロナ社
発行形態 : 全集・双書
書籍説明
内容紹介
音楽情報処理に関する基礎的な解説に加え，音楽の創作（自動作曲，作曲支援・即興演奏支援，楽器演奏支援）から音楽の鑑賞（自動採譜，音楽鑑賞インタフェース）に関する具体的な研究事例を交え，その考え方や手法を紹介する。
目次
☆発行前情報のため，一部変更となる場合がございます
1．音楽情報処理の基礎
1.1 音楽情報処理へのいざない
1.1.1 音楽情報処理とは
1.1.2 音楽情報処理の歴史
1.1.3 音楽情報処理の分類
1.1.4 音楽情報処理で用いられる技術やプログラミング言語
1.1.5 音楽情報処理の研究を知ることができる学会・国際会議
1.2 コンピュータにおける音楽データの表現方法
1.2.1 信号と記号
1.2.2 音響信号
1.2.3 スペクトログラム
1.2.4 MIDI
1.2.5 ピアノロール
1.2.6 MusicXML
2．自動作曲
2.1 自動作曲とは
2.1.1 創造的な行為の自動化としての自動作曲
2.1.2 創造性の考え方の分類
2.1.3 自動作曲の創造性の実現方法
2.2 機械学習を用いた自動作曲
2.2.1 音楽と確率・統計
2.2.2 自動作曲の定式化
2.2.3 自動作曲の解法
2.2.4 自動作曲の評価
2.3 機械学習を用いた自動作曲の研究事例
2.3.1 再帰的ニューラルネットワークを用いた研究事例
2.3.2 変分オートエンコーダを用いた研究事例
2.3.3 敵対的生成ネットワークを用いた研究事例
2.3.4 トランスフォーマを用いた研究事例
3．作曲支援・即興演奏支援
3.1 作曲支援
3.1.1 「誰」が行う「何」を支援するか
3.1.2 ユーザも含めて作曲システムと考える
3.1.3 曲線に基づく作曲支援の研究事例
3.1.4 ループシーケンサに基づく作曲支援の研究事例
3.2 即興演奏支援
3.2.1 即興演奏支援における課題
3.2.2 鍵盤型UIを用いた研究事例
3.2.3 旋律概形を用いた研究事例
3.2.4 専用デバイスを用いた研究事例
3.2.5 音楽と無関係の行動を用いた研究事例
3.2.6 多様なジャムセッションを実現する
4．楽器演奏支援
4.1 楽器演奏支援とは
4.2 独習支援
4.2.1 運指学習を考慮したピアノ学習支援
4.2.2 リズム学習を考慮したピアノ学習支援
4.2.3 視線情報を用いた打鍵支援からの離脱
4.2.4 曖昧情報および虚偽情報の提示によるポジショニング支援からの離脱
4.2.5 視覚と聴覚を用いたポジショニング学習支援とその離脱
4.2.6 モチベーションを考慮したピアノ学習支援システム
4.3 レッスン支援
4.3.1 気づきのアノテーション機能を持つピアノレッスン支援
4.3.2 悪癖発見機能を持つピアノレッスン支援
4.3.3 カメラスイッチング機能を持つオンラインピアノレッスン支援
5．自動採譜
5.1 基本的な枠組み
5.1.1 問題設定
5.1.2 統計的アプローチ
5.1.3 性能評価
5.2 ビート・ダウンビート推定
5.2.1 ビート・ダウンビートの定義
5.2.2 ビート・ダウンビート推定の手がかり
5.2.3 深層推論モデルに基づくアプローチ
5.2.4 深層生成モデルに基づくアプローチ
5.3 コード・キー推定
5.3.1 コード・キーの定義
5.3.2 コード・キー推定の手がかり
5.3.3 深層推論モデルに基づくアプローチ
5.3.4 深層生成モデルに基づくアプローチ
5.3.5 変分オートエンコーダによる統合
5.4 歌声採譜
5.4.1 ピアノロール推定と楽譜推定
5.4.2 歌声採譜の手がかり
5.4.3 深層推論モデルに基づくアプローチ
5.4.4 深層生成モデルに基づくアプローチ
6．音楽鑑賞インタフェース
6.1 技術が切り拓く音楽鑑賞インタフェースの発展
6.2 楽曲の鑑賞インタフェース
6.2.1 音楽構造解析に基づく音楽観賞インタフェース
6.2.2 自動音楽同期に基づく音楽鑑賞インタフェース
6.2.3 音源分離に基づく音楽観賞インタフェース
6.2.4 能動的音楽鑑賞インタフェース
6.2.5 音楽理解力拡張インタフェース
6.3 音楽コレクションの鑑賞インタフェース
6.3.1 音楽検索インタフェース
6.3.2 音楽探索インタフェース
6.3.3 音楽推薦インタフェース
あとがき
引用・参考文献
索引
1．音楽情報処理の基礎
1.1 音楽情報処理へのいざない
1.1.1 音楽情報処理とは
1.1.2 音楽情報処理の歴史
1.1.3 音楽情報処理の分類
1.1.4 音楽情報処理で用いられる技術やプログラミング言語
1.1.5 音楽情報処理の研究を知ることができる学会・国際会議
1.2 コンピュータにおける音楽データの表現方法
1.2.1 信号と記号
1.2.2 音響信号
1.2.3 スペクトログラム
1.2.4 MIDI
1.2.5 ピアノロール
1.2.6 MusicXML
2．自動作曲
2.1 自動作曲とは
2.1.1 創造的な行為の自動化としての自動作曲
2.1.2 創造性の考え方の分類
2.1.3 自動作曲の創造性の実現方法
2.2 機械学習を用いた自動作曲
2.2.1 音楽と確率・統計
2.2.2 自動作曲の定式化
2.2.3 自動作曲の解法
2.2.4 自動作曲の評価
2.3 機械学習を用いた自動作曲の研究事例
2.3.1 再帰的ニューラルネットワークを用いた研究事例
2.3.2 変分オートエンコーダを用いた研究事例
2.3.3 敵対的生成ネットワークを用いた研究事例
2.3.4 トランスフォーマを用いた研究事例
3．作曲支援・即興演奏支援
3.1 作曲支援
3.1.1 「誰」が行う「何」を支援するか
3.1.2 ユーザも含めて作曲システムと考える
3.1.3 曲線に基づく作曲支援の研究事例
3.1.4 ループシーケンサに基づく作曲支援の研究事例
3.2 即興演奏支援
3.2.1 即興演奏支援における課題
3.2.2 鍵盤型UIを用いた研究事例
3.2.3 旋律概形を用いた研究事例
3.2.4 専用デバイスを用いた研究事例
3.2.5 音楽と無関係の行動を用いた研究事例
3.2.6 多様なジャムセッションを実現する
4．楽器演奏支援
4.1 楽器演奏支援とは
4.2 独習支援
4.2.1 運指学習を考慮したピアノ学習支援
4.2.2 リズム学習を考慮したピアノ学習支援
4.2.3 視線情報を用いた打鍵支援からの離脱
4.2.4 曖昧情報および虚偽情報の提示によるポジショニング支援からの離脱
4.2.5 視覚と聴覚を用いたポジショニング学習支援とその離脱
4.2.6 モチベーションを考慮したピアノ学習支援システム
4.3 レッスン支援
4.3.1 気づきのアノテーション機能を持つピアノレッスン支援
4.3.2 悪癖発見機能を持つピアノレッスン支援
4.3.3 カメラスイッチング機能を持つオンラインピアノレッスン支援
5．自動採譜
5.1 基本的な枠組み
5.1.1 問題設定
5.1.2 統計的アプローチ
5.1.3 性能評価
5.2 ビート・ダウンビート推定
5.2.1 ビート・ダウンビートの定義
5.2.2 ビート・ダウンビート推定の手がかり
5.2.3 深層推論モデルに基づくアプローチ
5.2.4 深層生成モデルに基づくアプローチ
5.3 コード・キー推定
5.3.1 コード・キーの定義
5.3.2 コード・キー推定の手がかり
5.3.3 深層推論モデルに基づくアプローチ
5.3.4 深層生成モデルに基づくアプローチ
5.3.5 変分オートエンコーダによる統合
5.4 歌声採譜
5.4.1 ピアノロール推定と楽譜推定
5.4.2 歌声採譜の手がかり
5.4.3 深層推論モデルに基づくアプローチ
5.4.4 深層生成モデルに基づくアプローチ
6．音楽鑑賞インタフェース
6.1 技術が切り拓く音楽鑑賞インタフェースの発展
6.2 楽曲の鑑賞インタフェース
6.2.1 音楽構造解析に基づく音楽観賞インタフェース
6.2.2 自動音楽同期に基づく音楽鑑賞インタフェース
6.2.3 音源分離に基づく音楽観賞インタフェース
6.2.4 能動的音楽鑑賞インタフェース
6.2.5 音楽理解力拡張インタフェース
6.3 音楽コレクションの鑑賞インタフェース
6.3.1 音楽検索インタフェース
6.3.2 音楽探索インタフェース
6.3.3 音楽推薦インタフェース
あとがき
引用・参考文献
索引
著者情報
後藤 真孝
後藤, 真孝
北原 鉄朗
北原, 鉄朗
深山 覚
深山, 覚
竹川 佳成
竹川, 佳成
吉井 和佳
吉井, 和佳
