segmented VRAE と遺伝的プログラミングに基づく音楽の創作

抄録

本研究では Genetic Programming (GP) に基づく対話型楽曲自動生成システムを提案する． GP における楽曲の近似評価方法として，VRAE（Variational Recurrent Auto-Encoder）を拡張した segmented VRAE を用いた． segmented VRAE では一般的な VRAE とは異なり楽曲を一定幅ごとに潜在変数に写像し，楽曲を複数の潜在変数によって扱う．この結果，楽曲の全体の長さに左右されることなく潜在変数を獲得することができる．得られた潜在変数をもとに適応度関数を作成することで，ユーザの嗜好を示す入力楽曲の要素を適切に反映しつつ定量的な楽曲生成を目指す． 実験では segmented VRAE および従来の VRAE を比較することで，segmented VRAE が可変長の楽曲に対して高い精度を示すことを確認した．また，segmented VRAE を基づく近似評価に従い，GP がユーザの入力に沿った楽曲最適化に成功したことを示した．