深層学習によるユーザ評価モデルを導入した遺伝的プログラミングによる音楽自動生成手法の提案

抄録

本研究では適応度景観を学習し近似的に評価関数を推定する surrogate model を応用した対話型進化型計算 (Interactive Evolutionary Computation: IEC) による対話型音楽自動生成システムを提案する.本システムでは音の高さおよび長さの概念を反映した木構造によって楽曲を表現した.また，Genetic Programming (GP) の拡張手法である Genetic Programming with Multi-Layered Population Structure (MLPS-GP) を音楽の探索アルゴリズムとして用いた.更に，既存の楽曲データから音楽的特徴を抽出，学習し，個体に対する近似評価をする評価モデルを surrogate model として導入した.評価モデルの学習に当たっては Variational Autoencoder (VAE) を用い，楽曲学習時に生成される潜在空間に着目しつつ IEC と組み合わせることで，定量的かつユーザの嗜好を反映した音楽の自動生成を提案する．