楽譜に基づく鍵盤楽器演奏の統計的モデル化手法

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抄録

楽器の演奏には演奏者の楽曲解釈によって発生する固有の特徴があり，それは演奏時に参照された楽譜からの芸術的意図に基づく逸脱として観測される．そのような逸脱は楽譜の情報に含まれる文脈に類するものに依存して発生していると考えられる．本稿では音符ごとの逸脱に対して楽譜から得られる詳細な演奏指示を関連付けることで，演奏者の楽曲解釈と楽器操作の傾向を楽譜の情報を制約に用いて分類する手法について論じる．分類に有効な制約が楽譜と演奏の内容から一意に決定されることが本手法の利点であり，これによって演奏者以外の恣意の混入を抑止した公正な分類が可能である．実際の演奏から取得した逸脱を用いた検証から，楽器演奏の特徴を説明するための制約として楽譜の情報を用いることの有効性を示した．また，楽器演奏に関する既知の知見について，モデルによって視覚化された演奏はそれを裏付ける傾向を示した．このことから，本手法はそのような知見の客観的な証明にも有用であることが分かった．

This paper presents a method for describing the characteristics of human musical performance. We consider the problem of building models that express the ways in which deviations from a strict interpretations of the score occurs in the performance, and that cluster these deviations automatically. The clustering process is performed using expressive representations unambiguously notated on the musical score, without any arbitrariness by the human observer. The result of clustering is obtained as hierarchical tree structures for each deviational factor that occurred during the operation of the instrument. This structure represents an approximation of the performer's interpretation with information notated on the score they used during the performance. Through validations of applying the method to the data measured from real performances, we show that the use of information regarding expressive representation on the musical score enables the efficient estimation of generative-model for the musical performance. In addition, this method is also useful for objective proof of the existing knowledge about the musical performance by information to support such a knowledge having been shown from our model.

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