- 2019-4-11
- ニュース, 制御・IT系, 技術ニュース
- MIDI, Piano Every Day, SVM（Support Vector Machine）, ローランド, 人工知能技術, 大阪大学, 筑波大学
コンピュータが演奏の類似性を理解する仕組み
筑波大学と大阪大学は2019年4月10日、演奏の類似性を数値で比較できる人工知能技術を開発したと発表した。
音楽における演奏の違いは通常、音から次の音へどのように移るか、音の強弱、フレーズの切り方といった、人の感性による基準をもとに判断される。そのため、これらの要素をコンピュータは認識／理解できなかった。
そこで、研究グループは今回、ピアノの演奏をMIDIデータとしてデジタル化。楽譜通りに作ったMIDIデータとの差分を取り、複数の演奏の間の類似性を数値化した。具体的には、MIDIデータに含まれる打鍵タイミング、打鍵の強さ、音の長さに注目して定量化。そして、演奏から得られた時系列のデータセットを高次元ベクトルと見なし、SVM（Support Vector Machine）による知的情報処理を行うことで、類似性の数値化に成功した。また、類似性の正当性を図る実験も行い、約7割の人が類似性を認める結果を得ている。
この数値化技術は、ピアノレッスンの自動化や演奏の人工知能による自動採点に応用ができるとしている。なお、ローランドが提供するアプリ「Piano Every Day」では、同技術を用いた機能により、すでにユーザとピアニストの演奏を比較できるという。
