近年、機械学習技術の進歩によって、音楽の楽曲分析をデータ駆動で行なっていく手法が広く研究されるようになっている。その中でも、自動コード認識タスクは音楽の要約として重要なタスクである。しかし、音楽データのアノテーションにはアノテーターに音楽に関する熟達した能力が必要なことに加えて、音楽が他の時系列データに比べて長いデータなためにアノテーションに莫大な時間が必要となる。そのため、画像や自然言語などのデータと比較して十分な教師データが存在しない。一方で、アノテーションの行われていない音楽データはインターネット上で幅広く収集することが可能である。そのため本研究では、VAEを用いた半教師あり学習によって自動コード認識を試みる。実験の結果，VAEの学習をうまく進めることはできなかったが，CNNを用いた教師あり学習の結果から半教師あり学習が有効である可能性が示された．
