音楽情報処理
| 授業目的 |
|---|
| 音楽情報処理の研究領域としては，音楽制作を支援するためのツール，セッションシステムや演奏ゲームなどのアミューズメント，音楽認知の計算モデリングなどがあげられる．本科目では，これら，音楽情報処理に関する研究動向を理解するとともに，関連する信号処理，AI技術，認知科学について学ぶ． |
| 到達目標 |
| 受講者は以下の知識/技術を身につける． a）音楽情報処理の分野の広がり b）MIDIに関する基本的な知識 c）音響処理に関する基本的な知識 d）自動作曲システムに関する知識 e）音楽システムのための基本的なAI関連技術 |
| 授業計画 | |
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| 第1回 | 音楽情報処理領域概観，音楽がわかるとは 【事前学習・事後学習】電子情報通信学会知識ベース 2群9編 音楽情報処理（片寄晴弘編）http://www.ieice-hbkb.org/portal/doc_557.htmlを学習，その中から興味を持った項目についてインターネット等で調査する．講義中で課す課題についてレポートを作成，提出する．（190分） |
| 第2回 | 音楽ツール，シーケンサ 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第3回 | インタラクティブ音楽システム 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第4回 | 楽音合成（シンセサイザ） 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第5回 | 聞いて学ぶ音楽用語（J-POPの分析基礎） 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第6回 | J-POPの分析（実践編） 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第7回 | 認知的音楽理論 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第8回 | 自動・作編曲システムと構成原理 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第9回 | 音楽数理情報処理の技術1：ピッチ抽出の諸問題と単音の基本周波数(f0)推定 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第10回 | 音楽数理情報処理の技術2：複合音の分離・群化 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第11回 | 音楽数理情報処理の技術3：音楽パターン認識のための基礎数理（ベイズの定理と最尤推定） 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第12回 | 音楽数理情報処理の技術4：マルコフ過程と最尤推定の実応用 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第13回 | 演奏表現と表情づけ+（聴取実験 or 深層学習応用） 【事前学習・事後学習】https://crestmuse.jp/klab/lecture/mi/ 参照（190分） |
| 第14回 | 音楽システム合評会（領域実習A（片寄担当分）と連携） 【事前学習・事後学習】合評会で印象に残った作品について論評を行う．（190分） |
| 【授業外学修】 | 音楽に関する基本的な用語知識は不可欠である．情報科学のための確率・統計と，ディジタル信号処理とメディア信号処理の何れかを受講しておくことが望ましい．音楽情報処理実習をあわせて受講することが望ましい．デザイン・コンテンツテクノロジー実習の受講予定者のうち，音楽系コンテンツの制作を希望する学生は必ずこの科目を受講しておくこと． |