LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークによる弦楽四重奏の自動作曲

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本研究では、LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークによる弦楽四重奏の自動作曲を提案する。提案手法では、第１バイオリン、第２バイオリン、ヴィオラ、チェロの順番に曲の生成を行う。既存の楽曲の特徴を16分音符の長さを1ステップとして表現し、LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークで学習し、それを用いて曲の生成を行う。入力は現在の時刻の音高、リズム、小節内の位置、曲の中での位置、すでに決まっているパートの次の時刻の音高を用いる。すでに決まっているパートがある場合、次の時刻の音高を入力として用いることで他の楽器との関係を考慮した曲の生成を行うことができる。また、曲の中での位置の情報を入力として用いることで、曲の終わりであることを考慮して生成が行えるようになる。

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