楽譜の簡約と分析の相互依存性を考慮した和声分析の教師なし学習
| 体系的番号 |
JPMJAX24C6 |
研究代表者 |
上原 由衣 神奈川大学, 情報学部, 特別助教
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2026
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| 概要 | 人間の専門家は限られた学習からシンプルに記述可能な経験知を得ており、生成過程がブラックボックスで人間には理解できない大規模AIとは対照的です。クラシック音楽の和声理論はそのような人間の知識の好例です。本研究はクラシック音楽を題材に、少量かつ複雑な楽譜データからの特徴簡約と系列モデリングによる法則性獲得を同時に行う方法を開拓します。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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