講演情報
[1Yin-A-36]PIGデータセットを用いた個人差を考慮したピアノ譜の難易度削減
〇大内 愛菜1、中村 和幸1 (1. 明治大学)
キーワード：
運指推定、難易度削減
本研究では，手の小さいピアノ演奏者を支援するため，奏者の身体的制約に応じて演奏難易度を自動的に削減する，ピアノリダクション手法の議論を行う．従来のピアノリダクション手法は標準的な手の大きさを前提とした固定的な難易度基準に基づいており，演奏者の身体的個人差を十分に考慮できていなかった．そこで本研究では，PIGデータセットを用いて学習した隠れマルコフモデル（HMM）による運指推定を基盤とし，演奏難易度を定義するガウスモデルの分散パラメータσを，手の大きさに対応する可変パラメータとして再定義した．さらに，σの変化に伴う難易度分布の変動に対応するため，難易度の上位パーセントに基づく動的閾値を用いた反復的音数削減アルゴリズムを提案した．実験の結果，σの調整により，同時発音時の音程跳躍幅が制御され，演奏者の手の大きさに応じた段階的な難易度削減が可能であることを確認した．本手法は，初心者や手の小さい演奏者に適したパーソナライズドなピアノ譜生成に有効であると結論づけられる．