音楽制作過程の理論モデルと深層学習の階層的統合に基づく自動採譜の研究
研究課題情報
- 体系的番号
- JP25H01148 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 25H01148
- 研究種目
- 基盤研究(A)
- 配分区分
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- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 中区分61:人間情報学およびその関連分野
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2025-04-01 〜 2029-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 46,280,000 円 (直接経費: 35,600,000 円 間接経費: 10,680,000 円)
研究概要
音楽情報処理の基盤技術である自動採譜（音響データから演奏・楽譜情報を認識する技術）の実用化を実現すべく、多種多様な音楽データに対する深層学習手法の汎用性を向上させる体系的方法を研究する。当該分野の根本的課題である、大規模データに依存する研究方法の限界を突破するため、本研究では音楽の多様性を音楽制作過程のレイヤ（楽譜・演奏・音響）に分けて整理し、各レイヤで定式化する理論モデルを深層学習の制約化・転移学習・データ拡張などに統合利用する方法を調べる。
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