[1E3-GS-10] AI application:

[1E3-GS-10-04] Music Generation Reflecting Valence and Arousal

〇Shuta Tanabe¹, Kenichi Fukui^1,4, Noriko Otani³, Masayuki Numao² (1. The University of Osaka, 2. Kyoto Tachibana University, 3. Tokyo City University, 4. Kansai University)

Keywords:AI, music generation, emotion

近年、人工知能を用いた自動音楽生成の研究が活発に行われている。特に深層ニューラルネットワークを用いた手法が注目されており、ルールベースの手法に比べ、大規模な音楽データセットからパターンや特徴を自動的に学習し、より多様で創造的な音楽生成が可能である。さらに、音楽と感情は密接に関連していると考えられており、特定の感情を反映した楽曲を生成する研究も進行している。しかし従来の研究では、音楽の快さを反映した音楽の生成が困難であるという課題が残されている。
本研究では音楽の快さと調性の関連に着目し、調性は和音と関連があることから、和音で快さを決定する。さらに、従来の研究では、和音とメロディを一つのシーケンスとして扱うことが多かったが、本研究ではそれらを分離し、和音からメロディを生成する手法を導入する。加えて、メロディ生成時に興奮状態を反映させることで、これらの要素を組み合わせ、感情に基いた音楽を生成をする。生成した音楽がどの感情に基づいているかをアンケート調査により評価する実験をおこなう。実験の結果、生成した音楽は従来の研究と比べ、快さと興奮状態を反映できていることが分かった。