中村 栄太 (Eita Nakamura)  研究室ページ  English

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九州大学文化知能科学研究室 准教授
九州大学 大学院システム情報科学研究院

nakamura[at]inf.kyushu-u.ac[dot]jp
論文と研究発表 [arXiv] [Google Scholar]
略歴


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研究の興味

研究トピック

音楽の進化
音楽のスタイルは時代とともに変わります。それはどのように、なぜ変わるのか?未来の音楽スタイルを予測することはできるか?我々は、計算機を用いて音楽データの分析をしつつ、音楽創作過程と社会的選択の数理モデルに基づいて音楽の時代変化を調べています。
自動音楽生成
コンピューターで音楽を作曲できるだろうか?我々は、統計学習と最適化の観点から音楽創作を調べています。どのように各々の音楽スタイルが形成され伝達されるか、そして音楽的創造性における能動的で動的な統計学習の役割に興味を持っています。
 
メロディーのスタイル変換   ピアノ編曲
自動採譜
訓練された音楽家は聞いた音楽を楽譜で表すことができます。この能力を模倣する計算論的手法を調べています。自動採譜は音楽音響信号を記号領域で分析するための重要な実験手法です。
 
Demo    自動採譜評価尺度 (MUSTER)
自動伴奏・合奏
コンピューターは音楽を聞いて人間と合奏できるだろうか?我々は、人間の演奏を理解して人間と一緒に合奏するための方法を調べています。音楽演奏の多様な側面(テンポ変動、誤り、弾き直しと弾き飛ばし、装飾音など)を研究しています。
 
Eurydiceシステム
ピアノ運指
運指はピアノ演奏者にとって基礎的な技能ですが、適切な運指を見つける原理は科学的にはよく理解されていません。我々は、最適なピアノ運指を定式化して探索するための計算モデルを構築しています。また、演奏難易度の測定法を調べています。
https://beam.kisarazu.ac.jp/research/PianoFingeringDataset-j/
音楽の記号的整合
ある楽曲の2つの記号表現(MIDI録音と対応する楽譜など)を音符レベルで比較する方法を調べています。演奏表情を定量的に分析したり、2つのバージョンの音楽の類似性を測る際に用いられます。
ソフトウェアとデモ
 

論文と研究発表 (抜粋)

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連絡先

中村 栄太
〒819-0395 福岡県福岡市西区元岡744 九州大学伊都キャンパス ウエスト4号館305室
Eメール: nakamura[at]inf.kyushu-u.ac[dot]jp
電話: 092-802-3808