本研究では，親近性とサウンドロゴの反復呈示が商品評価に及ぼす効果，サウンドロゴ接触から購買に至る因果関係，に乗せることによるコピー文の記憶促進，の3点を検討した．実験1では大学生47名にのみを聴覚呈示した結果，反復呈示による好意度の上昇は見られなかった．実験2では，大学生，大学院生55名にサウンドロゴを聴覚呈示し，コピー文再生課題，コピー文に含まれていた商品名に対する典型性，安心感，好意度，商品購買意図評定を行った．実験の結果，第1に，親近性とサウンドロゴ反復呈示によって安心感，好意度，購買意図評定値が上昇した．第2に，サウンドロゴ反復呈示と親近性によって喚起された商品名への安心感が，商品名への好意度，商品購買意図に介在することが明らかとなった．第3に，あり/なし群とも反復呈示によって再生成績が増加したが，親近性の高いよりも成績が良かった．

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古賀政男音楽作品は"古賀"として多くの人々に親しまれてきた。本論文では, 古賀に共通する旋律の特徴を述べている。特徴抽出にはパタンのスペクトル表現に階層的ファジィクラスタ分析を適用した。クラスタ分析において古賀が集群する階層が存在した。この集群したクラスタから得られる類似関係は, 旋律輪郭の滑らかさにあることが分かった。実験結果から, 古賀の特徴の一つとして, 旋律全体の滑らかさと部分旋律における滑らかさに相似関係が存在することが明らかになった。このことは, 16小節程度の旋律進行は4小節程度の部分旋律における旋律進行から予測できることを意味している。

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本研究では，作曲モデルを利用した対話型進化論的計算手法の作曲支援システムを作成している．作曲モデルは確率決定性有限状態オートマトンで，ーを学習し，その学習データをもとに作曲する．作曲モデルを個体とした対話型進化論的計算手法によって，ユーザの好みをモデルが学習し，ユーザの好みのーを作曲する．ユーザが GUIで作曲モデルが作曲したーを修正する．修正したーの中からうまく選択して学習すると，好みに合うモデルとなる可能性があると考えた．実験の結果，作曲モデルは７曲ーを学習したときが，評価が一番高く，比較的修正したいと感じる曲数が多かった．そこで，７曲学習する作曲モデルを個体として，対話型作曲支援システムを実行したところ，世代が進む毎に作曲モデルの適応度が上がった．適応度は 12世代くらいで伸びが止まり，類似したーだけになった．また，高い適応度の個体の子は類似したーとなるために，高い適応度を持ちやすい．しかし，いろいろなーを何度もを聞くうちに，ユーザの好みのーが変わるために，適応度が一定しないことが分かった．世代を追うごとに作曲モデルだけでなく，ユーザの好みも明確化すると理解できる．

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本研究は高度・重度聴覚障害者における知覚の特徴を明らかにすることが目的である。実験1では、全音の弁別が可能な4名の聴覚障害者に対し、3音の異同弁別課題を個別に行った。その結果、弁別成績はトータルスコアで個人差を認めたが、いずれの被験者も刺激を構成するピッチの音域やピッチパターンのサイズには影響をうけなかった。ピッチパターンの変形に対する彼らの知覚的判断は等価でなく、高度・重度聴覚障害者はピッチシークエンスの形態認識に特異性を持っていることが示唆された。実験2では、3音の弁別課題で選別された5名の被験者に対し、6音からなる調性の弁別実験を行った。その結果、一例の被験者を除き、聴覚障害の被験者は6音の弁別、特に無調性の弁別が著しく困難であった。しかし健聴者と同様、聴覚障害者においても、調性への感受性を保有していることが明らかとなった。

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本稿ではノンパラメトリックベイズモデルに基づく言語モデルである可変長階層 Pitman-Yor 言語モデルを用いたー生成手法を提案する．従来の n-gram モデルを用いたー生成手法ではスパースネスの問題から短い n-gram 文脈長しか扱う事ができず，不自然なーが多く生成されるという問題があった．そこで，本研究では学習データに応じて各単語の n-gram 文脈長を適切に推定する事のできる可変長階層 Pitman-Yor 言語モデルを用いたー生成手法を提案する．本提案手法は柔軟に制約やバイアスを加えながらも，ギブスサンプリングを用いる事で少ない計算量でーを生成する事が可能である．また，ギブスサンプリングを用いる事でインタラクティブ性を容易に確保できる．また，モデルの性質からスパースネスの問題が緩和され，従来のモデルよりも長いフレーズを学習する事が可能であり，さらにメモリ使用量も大幅に減らす事ができる．本稿では提案手法を用いてーの生成を行い，学習データ内の様々な長さのフレーズがつなぎ合わさったようなーが生成される事を示した．また，感性評価実験によって短い n-gram 文脈長しか扱う事のできなかった従来モデルから生成したものよりも自然で滑らかなーが生成されることを示した．

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の単純接触効果を扱った研究の中で，数ヶ月単位の遅延を設けた研究としてPeretz & Gaudreau（1998）が挙げられる。2ヶ月から4ヶ月のインターバルが設けられ，熟知度の低いにおいて単純接触効果が持続することが報告されている。そこで用いられたは既存の楽曲であるが，本研究では，無作為に作成された音列とリズムを組み合わせたランダムなを用いて，単純接触効果の長期持続性を検討した。実験参加者は，好意度評定による偶発学習をした7週間後に好意度評定することが要求された。実験の結果，7週間前に学習した条件は，学習していない条件よりも好意度評定が高くなることが示された。

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近年デスクトップミュージックが普及してきたが，音楽未経験者にとって作曲は未だ難しく自動音楽生成による支援が重要となる．自動音楽生成の問題の一つとして和音生成が挙げられる．和音は音楽の三大要素の一つで，楽曲の印象や雰囲気を決定する重要な役割であるためさまざまな和音生成手法が提案されてきた．しかし従来手法で生成される和音は表現の幅が狭く単調であった．そこで本研究では，画像生成技術を用いて

から「単調ではない和音を自動で生成」する手法を提案する．まず，MIDIを画像と和音画像に変換する．それらをデータセットとし，pix2pixで画像と和音画像の関係性を学習させる．学習済みモデルに未知の画像を入力し，和音画像を生成する．その結果，画像に対応した単調ではない和音画像の生成に成功した．また，提案手法は類似モデルと比べて主旋律に基づく和音生成ができることが示唆された．

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本稿では音楽理論暗意実現モデル(IRM)に基づいた

生成手法について述べる。IRMでは楽曲の展開・構造をシンボルと呼ばれる記号群を用いて人間の知覚に近い形で楽曲を抽象化することができる。従来、音楽理論に着目した生成手法についても研究さたれきたが、楽曲の展開や構造に着目したものは無かった。そこで我々はIRMに基づいた楽曲解析結果を機械に学習させ、生成を行うシステムを構築した。

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要旨: 本研究では, ピッチ弁別課題と調性を操作した

弁別課題を聴覚障害者8名に対して実施し, ピッチ弁別能及び弁別能の観点に加え, 調性感という観点も加味しながら聴覚障害者の認知について検討を行った。ピッチ弁別課題では健聴者と同程度の成績を示した者 (6名) と, 弁別が難しい者 (2名) に大分され, 聴力レベル及び音楽経験の影響を受けると推察された。ピッチ弁別課題の成績が良好であった6名を対象に弁別課題を実施した結果, 4名がチャンスレベルに留まり, ピッチ弁別が可能であっても弁別は難度が高いことが確認された。チャンスレベルを上回った2名に関しては聴力レベルが低く, ピッチ弁別同様に聴力レベルが成績に影響を及ぼすと推察された。しかし, 健聴者同様に調性を感じてを認知していると思われる対象者は 1 名のみであり, 低音域の聴力レベルが影響している可能性が考えられた。

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This experiment was attempted to investigate the strategies of pitch coding in melody processing. Twenty-six musically trained and twenty-six musically naive subjects were instructed to make recognition for melodies after a 12-s retention interval, during which four conditions of interference (i.e. pause, interfering melody, nonsense syllables, musical note names) were interpolated. Both the standard and comparison melodies were 6-tone sequences which composed of high-tonality structure or low-tonality structure. It was found that the recognition of musicians was severely distrupted by the “note names” under a tonal melody, while it was disrupted by “interfering melody” under an atonal melody. On the other hand, the recognition of non-musicians was significantly worse than musicians, and there were no significant differences in distruptive effects between the interferences. These findings suggest that musicians could used verbal (note names) coding strategy for tonal melody and sensory pitch coding strategies (ex. humming, whistling) for atonal melody, but that non-musicians could not use any effective strategies for melody coding. Results were also discussed in relation to contour and pitch of melodies.

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これまで我々は個人の感性を学習し、それを反映させた楽曲を自動生成するシステムを開発してきた。本論文では、音楽の重要な要素である

のモチーフがどのように展開されるかを学習し、それを自動作曲システムに反映させることを提案する。これにより、の質が向上し、より個人の感性に訴える曲が生み出された。

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近年，自動作曲の分野で言語モデルであるn-gramモデルを用いた研究が多くなされている．しかし，

ーの持つn-gram長は未知であり明確な答えは存在しない．そこで，本研究では階層Pitman-Yor言語モデルを拡張した可変長n-gram言語モデルを用い，推定したn-gram長に基づいて新たなーを生成する手法を提案する．また，被験者実験を行い，その有効性を従来手法と比較・検証する．

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本論文では,カラー画像の特徴を用いて楽曲を生成する方法について論じている.展覧会などでは,展示される画像の周囲に流されるBGMが大きな意味を持つことがある.展示される画像と同じ印象を持った楽曲を流すことができたならば,観る者が受ける感銘はより大きくなると考えられる.はじめにK-平均法を用いて画像の領域分割を行い,その領域情報からラインを生成する.次に,部を含む楽曲を生成する.この手順で生成された楽曲は,画像の持つ特徴を合んでいる.

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本研究は,カラー画像の特徴を用いて楽曲を生成する方法について検討する.展覧会などでは,展示される画像の周囲に流されるBGMが大きな意味を持つことがある.展示される画像と同じ印象を持った楽曲を流すことができたならば,観る者が受ける感銘はより大きくなると考えられる.はじめにK-平均法を用いて画像の領域分割を行い,その領域情報からラインを生成する.次に,部を含む楽曲を生成する.この手順で生成された楽曲は,画像の持つ特徴を含んでいる.

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