音楽の感性を理解し、演奏の類似性を数値化する人工知能

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筑波大学の山際伸一准教授、大阪大学(研究当時)の河原吉伸准教授は、人の感じる音楽の感性を数値化し、演奏の類似性を数値で比較できる人工知能技術の開発に成功した。

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音楽性の判断は通常、アーティキュレーション(フレーズ内の旋律を区切り、形や意味を与えること)、デュナーミク(強弱法)、フレージング(フレーズの切り方)といった演奏技巧に関する違いに基づき、人の感性によって行われる。もしもこうした判断基準を数値化できたならば、感性のデジタル化が可能となり、新しいコミュニケーション手段の基盤となると考えられている。しかしこれまで、これらの要素をコンピュータが認識・理解することはできなかった。本研究グループは、人間の感性である「音楽の表現」について、コンピュータに演奏の違いを認識させ、それを数値で表すことができる人工知能技術の開発を目指し研究を続けてきた。そして今回、ピアノの演奏をMIDI(Musical Instruments Digital Interface)と呼ばれる標準規格でデジタル化して取り込み、基準となる楽譜通りの演奏データとの差分をとることで、人の感じる演奏表現の違いを定量化できることを発見した。これにより、「雰囲気が似ている」と人が感じる感性を数値化し、自分の演奏はこの人と似ている、といった比較ができるようになった。音楽表現の数値化が可能になったことで、新しい人工知能の応用へと向かうことができると研究グループは話す。例えば、演奏データを使って自分と同じ音楽性のある人をインターネットで検索し、感性での表現で新しいコミュニティを作るなど、音楽での感性を使った新しいコミュニケーション手段を構築できるようになるとしている。参考:

【筑波大学】音楽演奏に対する感性を理解する人工知能技術を開発(PDF)