HOME >> 駒場/本郷で開講されるセミナー >> 全学体験ゼミナール

2006年度冬学期 全学体験ゼミナール

音楽・音響の信号処理と情報処理

担当教員: 嵯峨山茂樹 教授

授業の目標・概要

本体験ゼミナールは、音楽および音響の信号処理と情報処理に関して、基礎知識の獲得と最先端の研究に携わる体験を得ることを目標とする。当研究室(計数工学科システム情報学第一研究室)では、音楽演奏の音響信号やMIDIデータや楽譜情報などを対象として、広範な音楽工学研究を展開している。研究中のテーマは、自動楽譜化、楽器認識、音響MIDI変換、自動伴奏、自動編曲、自動作曲、歌唱合成、自動運指決定など多岐に渡る。研究手法としては、信号処理論と確率モデルと統計学習を基礎にしており、多分に数理的な定式化を行っている。ゼミナール受講生は、これらの分野の基礎的概念を最初の講義と討論で学び、次に理論を体感する実験や研究中の研究の実験システムで概念や研究手法と状況を体験し、最後に大学院生の指導の下で音楽工学の短期テーマのミニプロジェクトに取り組み、成果報告する。受講生にはクラシック音楽理論の知識と楽器演奏スキル、数学の基礎力、プログラミング能力が望ましいが、無くても良く、受講生に合わせて短期テーマを柔軟に設定する。

授業内容

以下のような内容を想定している。なお、受講生の興味と知識により柔軟に合わせる予定である。

(1) 音楽・音響信号解析の基礎
スペクトル解析、ディジタル信号処理、確率統計モデル、探索問題など、音楽および音響信号を扱うための基礎知識を少人数講義の形式で学ぶ。
(2) 音楽信号処理、情報処理の実習
基礎知識を確かめる実験により理論を体験する。また、最新の研究内容の実習を通して、音楽工学研究の最新成果を体験する。
(3) ミニプロジェクトの実行
2〜3人のグループごとに短期的な小プロジェクトに取り組んで、課題を設定して大学院生らの助力の下でそれを解く理論と解法を導き、実行するコンピュータプログラムを作成する。課題は受講者の予備知識やC言語プログラミング知識などに合わせて柔軟に調整するが、例を挙げれば以下のような話題が可能である。
  • 楽譜の調性の認識
  • 和声進行の確率モデルと和声コード自動生成
  • 歌詞からの半自動作曲
  • リズムの認識
  • 自動伴奏生成
  • 確率学習を用いた楽曲の自動演奏
  • 旋律の抽出、旋律間の類似度
  • 楽曲検索

開講期間

基本的には2月16日〜23日の6日間に、毎日3〜4時間の集中講義の形式を取って、上記のような内容の授業を実施する。但し、受講生の希望などで試験期間直後から2月末まで(2月16日〜28日)の間で日程変更をすることは可能である。