計算論的音楽生成研究 文献リスト

本ページでは、これまで国内外で行われてきた計算論的音楽生成の研究事例を、「自動作曲」「自動編曲」「演奏表情付け」に分類して紹介します。

自動作曲

計算機で楽曲を自動的に生成する研究例です。専門知識を持たない人の支援や作曲行為の計算論的な解明などを目的に取り組まれています。

【ルールベース】 作曲を行うための規則を計算機に実装するアプローチです。

【確率モデルベース】 音楽の確率モデルを設計し用いるアプローチです。

【インタラクティヴ】 作曲結果に応じて人間が操作を加えながら作曲を進めるアプローチです。


  1. 【確率モデルベース】Satoru Fukayama, Kei Nakatsuma, Shinji Sako, Takuya Nishimoto, Shigeki Sagayama: "Automatic song composition from the lyrics exploiting prosody of Japanese language", in Proceedings Sound and Music Computing (SMC) Conference, 2010.
  2. 【確率モデルベース】Tsubasa Tanaka, Takuya Nishimoto, Nobutaka Ono, Shigeki Sagayama: "Automatic music composition based on counterpoint and imitation using stochastic models", In Proceedings of Sound and Music Computing (SMC) Conference, 2010.
  3. 【インタラクティヴ】Makoto Tanji, Hitoshi Iba: "ConBreO: a music performance rendering system using hybrid approach of IEC and automated evolution", In Proceedings of the 12th annual conference on Genetic and evolutionary computation, pp.1275--1282, ACM, 2010.
  4. Kris Bryden: "Using a Human-in-the-Loop Evolutionary Algorithm to Create Data-Driven Music", In Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp.2065--2071, 2006.
  5. 【確率モデルベース】【インタラクティヴ】Francois Pachet: "The Continuator: Musical Interaction With Style", Journal of New Music Research, Vol.32, No.3, pp.333--341, 2003.
  6. 【ルールベース】Mira Balaban, Eli Barzilay, Michael Elhadad: "Abstraction as a means for end-user computing in creative applications", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol.32, No.32(6), pp.640--653, 2002.
  7. Ramon Lopes de Mantaras, Josep Lluis Arcos: "AI and music: From composition to expressive performances", The AI Magazine, Vol.23, No.3, pp.43--57, 2002.
  8. 【インタラクティヴ】Martin Henz, Stefan Lauer, Detlev Zimmermann: "COMPOzE---Intention-based Music Composition through Constraint Programming", In Proceedings of the 8th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), pp.118--121, IEEE Computer Society, 1996.
  9. Roads, C.: "The Computer Music Tutorial", MIT Press, Cambridge, MA, 1996.
  10. 【ルールベース】F. Pachet, P. Roy: "Integrating constraint satisfaction techniques with complex object structures", Proceedings of 15th Annual Conference of the British Computer Society Specialist Group on Expert Systems, ES'95, pp.11--22, 1995.
  11. John A. Biles: "GenJam: A Genetic Algorithm for Generating Jazz Solos", In Proceedings of International Computre Music Conference, pp.131--137, 1994.
  12. 【確率モデルベース】Michael C. Mozer: "Neural Network Music Composition by Prediction: Exploring the Benefits of Psychoacoustic Constraints and Multi-scale Processing", Connection Science, Vol.6, pp.247--280, 1994.
  13. 【インタラクティヴ】R. Rowe: "Interactive Music Systems Machine Listening and Composing", The MIT Press, 1993.
  14. 【確率モデルベース】C. Ames: "The Markov Process as a Compositional Model: A Survey and Tutorial", Leonardo, Vol.22, No.2, pp.175--187, 1989.
  15. P. Beyls: "The musical universe of cellular automata", In Proceedings of International Computer Music Conference, pp.34--41, 1989.
  16. 【ルールベース】Kemal Ebcioglu: "An Expert System for Harmonizing Four-Part Chorales", Computer Music Journal, Vol.12, No.3, pp.43--51, 1988.
  17. 【ルールベース】Kemal Ebcioglu: "Computer Counterpoint", In Proceedings of the 1986 Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) Conference, 1986.
  18. 【ルールベース】L. Boynton, et. al.: "MIDI-Lisp, ap Lisp-based music programming environment for the Macintosh", In Proceedings of International Computer Music Conference, pp.412--415, 1986.
  19. 【ルールベース】Christopher Fry: "A Language for Specifying Musical Style", Computer Music Journal, Vol.8, No.4, pp.20--34, 1984.
  20. 【ルールベース】David Levitt: "Machine Tongues X: Constraint Languages", Computer Music Journal, Vol.8, No.1, pp.9--21, 1984.
  21. 【ルールベース】【確率モデルベース】Otto Laske: "Composition Theory in Koenig's Project One and Project Two", Computer Music Journal, Vol.5, No.4, pp.54--65, 1981.
  22. 【インタラクティヴ】B. Truax: "The POD system of interactive composition programs", Computer Music Journal, Vol.1, No.3, pp.30--39, 1977.
  23. 【確率モデルベース】Iannis Xenakis: "Formalized Music", Boomington, Indiana University Press, 1971.
  24. 【ルールベース】【確率モデルベース】G. M. Koenig: "Project 1: a programme for musical composition", Electric Music Reports, Vol.2, pp.32--44, 1970.
  25. 【インタラクティヴ】Max Mathews, L. Rosler: "Graphical language for the scores of computer-generated sounds", Perspectives of New Music, Vol.6, No.2, pp.92--118, 1968.
  26. 【ルールベース】【確率モデルベース】Lejaren Hiller, Leonard Isaacson: "Musical composition with a high-speed digital computer", Journal of the Audio Engineering Society, Vol.6, No.3, pp.154--160, 1958.

自動編曲

編曲作業をコンピュータで自動的に行う研究例です。その中でも盛んに取り組まれている問題設定に和声づけ(与えられた主旋律に合うコード進行を決定すること)があります。一方、コード進行は所与のものとしてヴォイシングなどを推定する問題に取り組んでいる研究もあります。
尚、作曲と編曲の境界について共通の見解はありませんが、ここでは主旋律の出力に主眼が置かれているものを「作曲」、主旋律以外のパートを出力することに主眼が置かれている(主旋律が入力として与えられる)ものを「編曲」として扱っています。

【ルールベース】 入力がどういう条件を満たすときにどのような出力を行うかをルールセットとして記述し、そのルールに基づいて処理を行うアプローチです。ルールは通常、音楽理論などの専門知識をベースに設計されますが、そうでない場合もあります。

【確率モデルベース】 入力と出力の関係をルールとして設計するのではなく、入力と出力には確率的な依存関係が存在すると考え、その依存関係を確率モデルとして記述し、確率が最大になるパターンを探索してそれを出力するというアプローチです。確率モデルのパラメータは、人間(通常、システム設計者)が注意深く決定する場合と、コーパスからの学習によって決定する場合の両方があります。

【インタラクティヴ】システムの生成結果を使用者の操作によって実時間で変化させられるものです。主に人間の演奏を支援するシステムとして提案されています。


  1. 【ルールベース】A. Hayashi, T. Itoh, M. Matsubara: "Colorscore - Visualization and Condensation of Structure of Classical Music", Knowledge Visualization Cureents: from Text to Art to Culture, Springer, 2012.
  2. 【確率モデルベース】鈴木峻平, 竹内俊雄, 佐藤桂亮, 北原鉄朗: "確率推論を用いた四声体和声の自動生成", 日本音響学会春季研究発表会講演論文集, No.3-6-15, pp.1057--1058, 2012.
  3. 【ルールベース】Masahiro Niitsuma, Masaki Matsubara, Masaki Oono, Hiroaki Saito: "Development of a method for automatic basso continuo playing", Journal of Information Processing and Management, Vol.47, No.3, pp.440--451, Pergamon Press, Inc., 2011.
  4. 【確率モデルベース】Tsubasa Tanaka, Takuya Nishimoto, Nobutaka Ono, Shigeki Sagayama: "Automatic music composition based on counterpoint and imitation using stochastic models", In Proceedings of Sound and Music Computing (SMC) Conference, 2010.
  5. 【確率モデルベース】北原鉄朗, 勝占真規子, 片寄晴弘, 長田典子: "ベイジアンネットワークを用いた自動コードヴォイシングシステム", 情報処理学会論文誌, Vol.50, No.3, pp.1067--1078, 2009.
  6. 【確率モデルベース】寺村佳子, 前田新一, 石井信: "同時発音の相関を考慮した確率モデルによる音楽の和声推定", 電子情報通信学会技術研究報告 ニューロコンピューティング, Vol.108, No.480, pp.411--416, 2009.
  7. 【ルールベース】三浦雅展, 青山容子, 谷口光, 青井昭博, 尾花充, 柳田益造: "ポップス系の旋律に対する和声付与システム : AMOR", 情報処理学会論文誌, Vol.46, No.5, pp.1176--1187, 2005.
  8. 【確率モデルベース】C. Raphael, J. Stoddard: "Harmonic analysis with probabilistic graphical models", In Proceedings of the 4th International Society for Music Informatics Retrieval (ISMIR) Conference, 2003.
  9. 【インタラクティヴ】平田圭二, 青柳龍也: "パーピープン:ジャズ和声を生成する創作支援ツール", 情報処理学会論文誌, Vol.42, No.3, pp.633--641, 2001.
  10. 【確率モデルベース】Matthew O. Bellgrad, C. P. Tsuang: "Harmonizing Music the Boltzmann Way", Connection Science, Vol.6, pp.281--297, 1994.
  11. John A. Biles: "GenJam: A Genetic Algorithm for Generating Jazz Solos", In Proceedings of International Computre Music Conference, pp.131--137, 1994.
  12. 【確率モデルベース】Michael C. Mozer: "Neural Network Music Composition by Prediction: Exploring the Benefits of Psychoacoustic Constraints and Multi-scale Processing", Connection Science, Vol.6, pp.247--280, 1994.
  13. 【確率モデルベース】Hermann Hild, Johannes Feulner, Wolfram Menzel: "HARMONET: A neural net for harmonizing chorales in the style of J. S. Bach", Advances in Neural Information Processing (NIPS), pp.267--274, Morgan Kaufmann, 1991.
  14. 【ルールベース】C.P. Tsang, M. Aitken: "Harmonizing Music as a Discipline of Constraint Logic Programming", In Proceedings of the 15th International Computer Music Conference, Montr\'eal, Canada, pp.61--64, 1991.
  15. 【ルールベース】Kemal Ebcioglu: "An Expert System for Harmonizing Four-Part Chorales", Computer Music Journal, Vol.12, No.3, pp.43--51, 1988.

自動演奏表情付け

人間がするような表情豊かな演奏を計算機や機械の上で自動的に行うことを主目的とした研究例です。人間とシステムのインタラクティヴな演奏表現を行うもののほか、システムのみで完結した演奏の生成を行うものもあります。代表的なアプローチには、演奏表現に関するルールや、人間による既存の演奏事例を組み合わせるものがあります。

【ルール】演奏に表情を付けるためのルールの設計し、その組み合わせによって任意の表情を付けた演奏を生成するアプローチです。システムの使用者が演奏に付ける表情を主体的に選択していく傾向が強くなります。

【事例】システムが生成する演奏に転写する表情として、演奏者による実際の演奏事例に含まれる特徴を活用するアプローチです。演奏につける表情をシステムが自律的に選択していく傾向が強くなります。

【楽曲構造】GTTMやI-Rモデルなどの楽曲構造手法を用いて解釈した楽曲の構造をシステムの入力とするものです。

【学習】演奏事例に含まれる特徴的な傾向を表現するため、統計モデルや機械学習などの手法を用いています。

【インタラクティヴ】システムの生成結果を使用者の操作によって実時間で変化させられるものです。主に人間の演奏を支援するシステムとして提案されています。


  1. 【インタラクティヴ】J. Arcos, R. de Mantaras: "The SaxEx system for expressive music synthesis: A progress report", In Proceedings of the Workshop on Current Research Directions in Computer Music, pp.17--22, 2001.
  2. 【事例】J. Arcos, R. de Mantaras: "An interactive case-based reasoning approach for generating expressive music", Journal of Application for Intelligence, Vol.14, pp.115--129, 2001.
  3. 【事例】J. Arcos, R. de Mantaras, X. Serra: "SaxEx: A case-based reasoning system for generating expressive musical performances", Journal of Mew Music Research, Vol.27, No.3, pp.194--210, 1998.
  4. 【学習】R. Bresin: "Artificial neural networks based models for automatic performance of musical scores", Journal of New Music Research, Vol.27, No.3, pp.239--270, 1998.
  5. 【ルール】R. Bresin, A. Friberg: "Rule-based emotional coloring of music performance", In Proceedings of International Computer Music Conference (ICMC), pp.364--367, 2000.
  6. 【学習】A. Camurri, R. Dillon, A. Saron: "An Experiment on Analysis and Synthesis of Musical Expressivity", In Proceedings of the 13th Colloquium on Musical Informatics, 2000.
  7. 【学習】【インタラクティヴ】S. Canazza, G. de Poli, C. Drioli, A. Roda, F. Zamperni: "Real-time Morphing among Different Expressive Intentions on Audio Playback", In Proceedings of International Computer Music Conference (ICMC), pp.356--359, 2000.
  8. 【学習】【インタラクティヴ】S. Canazza, G. de Poli, C. Drioli, A. Roda, A. Vidolin: "Expressive Morphing for Interactive Performance of Musical Scores", In Proceedings of the 1st International Conference on WEB Delivering of Music, pp.116--122, 2001.
  9. 【学習】【インタラクティヴ】S. Canazza, G. de Poli, A. Roda, A. Vidolin, P. Zanon: "Kinematics-Energy Space for Expressive Interaction on Music Performance", In Proceedings of the MOSART Workshop on Current Research Directions on Computer Music, pp.35--40, 2001.
  10. 【学習】S. Canazza, G. de Poli, C. Drioli, A. Roda, A. Vidolin: "Modeling and Contol of Expressiveness in Music Performance", In Proceedings of IEEE 92, pp.686--701, 2004.
  11. 【学習】【インタラクティヴ】S. Canazza, G. de Poli, A. Roda, A. Vidolin: "An Abstract Control Space for Communication of Sensory Expressive Intentions in Music Performance", Journal of New Music Research, Vol.32, pp.281--294, 2003.
  12. 【学習】S. Canazza, C. Drioli, G. de Poli, A. Roda, A. Vidolin: "Audio Morphing Different Expressive Intentions for Multimedia Systems", IEEE Multimedia, Vol.7, pp.79--83, 2000.
  13. 【ルール】M. Clynes: "Secrets of life in music", In Proceedings of International Computer Music Conference (ICMC), pp.225--232, 1984.
  14. 【ルール】M. Clynes: "Microstructural musical linguistics: Composer's pulses are linked most by the best musicians", COGNITION, International Journal of Cognitive Science, Vol.55, No.3, pp.269--310, 1995.
  15. 【学習】L. Dorard, D. R. Hardoon, J. Shawe-Taylor: "Can Style be Learned? A Machine Learning Approach towards 'Performing' as Famous Pianists", In Proceedings of the Music, Brain and Cognition Workshop in The Neural Information Processing Systems, 2007.
  16. 【学習】S. Flossman, M. Grachten, G. Widmer: "Expressive Performance Rendering: Introducing Performance Context", In Proceedings of Sound and Music Computing (SMC) Conference, pp.155--160, 2009.
  17. 【ルール】【インタラクティヴ】A. Friberg: "pDM: An Expressive Sequencer with Real-Time Control of the {KTH} Music-Performance Rules", Computaer Music Journal, Vol.30, No.1, pp.37--48, 2006.
  18. 【ルール】A. Friberg, R. Bresin, J. Sundberg: "Overview of the  KTH rule system for musical performance", Advances in Cognitive Psychology, Vol.2, No.2-3, pp.145--161, 2006.
  19. 【ルール】L. Fryd\'en, J. Sundberg: "Performance rules for melodies. origin, functions, purposes", In Proceedings of International Computer Music Conference (ICMC), pp.221--225, 1984.
  20. 【事例】【学習】G. Grindlay, D. Helmbold: "Modeling, Analyzing and Synthesizing Expressive Piano Performance with Graphical Models", Machine Learning Journal, Vol.65, No.2-3, pp.361--387, 2006.
  21. 【ルール】【インタラクティヴ】M. Hashida, H. Katayose: "Mixtract: and environment for designing musical phrase expression", In Proceedings of Sound and Music Computing (SMC) Conference, 2010.
  22. 【学習】H. Katayose, S. Inokuchi: "Kansei music system", MIT Press, Computer Music Journal, Vol.13, No.4, pp.72--77, 1990.
  23. 【学習】H. Katayose, U. Uwabu, O. Ishikawa: "A music interpretation system - schema acquisition and performance rule extraction", In Proceedings of ICAD-Rencon: Performance Rendering Systems: Today and Tomorrow, pp.7--12, 2002.
  24. 【事例】【学習】T. Kim, S. Fukayama, T. Nishimoto, S. Sagayama: "Performance Rendering for Polyphonic Piano Music with a Combination of Probabilistic Models for Melody and Harmony", In Proceedings of Sound and Music Computing (SMC) Conference, 2010.
  25. 【ルール】G. Mazzola, O. Zahorka: "Tempo curves revisited: Hierarchies of performance fields", Computer Music Journal, Vol.18, No.1, pp.40--52, 1994.
  26. 【ルール】G. Mazzola: "The Topos of Music -- Geometric Logic of Concepts, Theory and Performance", Birkh\"{a}user, 2002.
  27. 【事例】【学習】K. Okumura, S. Sako, T. Kitamura: "Laminae: A stochastic modeling-based autonomous performance rendering system that elcuidates performer characteristics", In Proceedings of the ICMC|SMC conference, 2014 (TBA).
  28. 【事例】Taizan Suzuki, Takenobu Tokunaga, Hozumi Tanaka: "A case based approach to the generation of musical expression", In Proceedings of the 16th international joint conference on Artificial Intelligence, pp.642--648, 1999.
  29. 【事例】【学習】K. Teramura, H. Okuma, Y. Tahiguchi, S. Makimoto, S. Maeda: "Gaussian Process Regression for Rendering Musc Performance", In Proceedings of International Conference on Music Perception and Cognition (ICMPC), pp.167--172, 2008.
  30. 【ルール】J. Sundberg, A. Askenfelt, L. Fryd{`}en: "Musical Performance. A sysnthesis-by-rule approach", Computer Music Journal, Vol.7, pp.37--43, 1983.
  31. 【ルール】P. M. Todd: "A model of expressive timing in tonal music", Music Perception, Vol.3, pp.33-58, 1985.
  32. 【ルール】P. M. Todd: "A computational model of Rubato", Contemporary Music Rev., Vol.3, pp.69--88, 1989.
  33. 【ルール】P. M. Todd: "The dynamics of dynamics: A model of musical expression", Journal of Acoustical Society of America, Vol.91, pp.3940--3950, 1992.
  34. 【ルール】P. M. Todd: "The kinematics of musical expression", Journal of Acoustical Society of America, Vol.97, pp.1940--1949, 1995.
  35. 【事例】A. Tobudic, G. Widmer: "Learning to Play Like the Great Pianists", In Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.871--876, 2005.
  36. 【事例】Taizan Suzuki: "Kagurame Phase-II", In Proceedings of Workshop on methoods for automatic music performance and their applications in a public rendering contest, International Joint Conference of Artificial Intelligent (IJCAI), pp.78--81, Eds. Morgan Kauffman, 2003.
  37. 【楽曲構造】A. Tobudic, G. Widmer: "Relational IBL in Music with a New Structural Similarity Measure", In Proceedings of the 13th International Congerence on Inductive Logic Programming, pp.365--382, 2003.
  38. 【楽曲構造】A. Tobudic, G. Widmer: "Learning to Play Mozart: Recent Improvements", In Proceedings of Workshop on methoods for automatic music performance and their applications in a public rendering contest, International Joint Conference of Artificial Intelligent (IJCAI), pp.37--45, 2003.
  39. 【ルール】【楽曲構造】G. Widmer: "Large-Scale Induction of Expressive Performance Rules: First quantitative Results", In Proceedings of International Computer Music Conference (ICMC), pp.344--347, 2000.
  40. 【楽曲構造】G. Widmer: "Machine Discoveries: A Few Simple, Robust Local Expression Principles", Journal of New Music Research, Vol.31, pp.37--50, 2002.
  41. 【楽曲構造】G. Widmer, A. Tobudic: "Playing Mozart by Analogy: Learning Multi-Level Timing and Dynamics Strategies", Journal of New Music Research, Vol.32, pp.203--216, 2003.
  42. 【楽曲構造】G. Widmer: "Discovering Simple Rules in Complex Data: A Meta-Learning Algorithm and Somce Surprising Musical Discoveries", Artificial Intelligence, Vol.146, pp.129--148, 2003.
  43. 【事例】【学習】【楽曲構造】G. Widmer, S. Flossman, M. Grachten: "YQX plays chopin", The AI Magazine, Vol.30, No.3, pp.35--48, 2009.
  44. 【学習】石川修, 片寄晴弘, 井口征士: "重回帰分析のイタレーションによる演奏ルールの流出と解析", 情報処理学会論文誌, Vol.43, No.2, pp.268--276, 2002.
  45. 【学習】青野祐司, 片寄晴弘, 井口征士: "重回帰分析を用いた演奏表現法の抽出", 情報処理学会論文誌, Vol.38, No.7, pp.1473--1481, 1997.
  46. 【ルール】橋田光代, 長田典子, 河原英紀, 片寄晴弘: "複数旋律音楽に対する演奏表情付けモデルの構築", 情報処理学会論文誌, Vol.48, No.1, pp.248--257, 2007.