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令和3年度第3回 日本大学FDシンポジウムで使用したスライドです。
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2015-11-07に行われたワークショップの資料。東京都千駄ヶ谷にあるアニメイトラボさんのオフィスをお借りして開催し、20〜30名ほど集まりました。
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2016年6月5日(日)に渋谷loftwork COOOPにて開催された書籍「Webプロジェクトマネジメント標準」の読書会の冒頭でお話しした資料です。
PMBOK®ガイド概説(「Webプロジェクトマネジメント標準」読書会 …の前に、少しだけPMBOK®について。)
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2012年1月、筑波大学におけるプレゼン資料。TENTOの理念と方法を記述。
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2チケット&計測」書籍で訴えたい
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作曲自体には興味があるが,作曲の方法や定石を勉強する時間を確保するのが難しく,作曲に手を出すのを躊躇する人が少なからず存在すると思われる.そのため,専門知識がなくても計算機が作曲してくれるシステムの開発が行われているが,ユーザの嗜好を十分に反映できるものになっているとは限らない.そこで,本研究では,ユーザの嗜好を学習して,ユーザが気に入りやすい曲を自動で作成する作曲ツールの実現を目指す. 本研究では「ループシーケンサー」という数小節程度の短いフレーズを記録したオーディオ素材を組み合わせて1つの曲を作れるようにした音楽制作用ソフトウェア内の音素材を利用している. ループシーケンサーには様々な音素材が用意されているが,全てのユーザが全ての音素材を満遍なく選択するという訳ではない.ユーザが作曲を進めていくと徐々に選択される頻度の高い音素材と低い音素材のグループが出来ると考えられる.そして,グループ内の音素材は似たような傾向の音素材が集まっていると考えられる.ループシーケンサーにユーザの選びやすい音素材とそうでない音素材の傾向を学習させることで,自動作曲をする際の選択される音素材に偏りを生じさせて,ユーザの気に入りやすい曲が作られやすくなると考えられる. 音素材の傾向を調べるために「librosa」というオーディオファイルの分析等を行うためのPython言語のパッケージを用いて,メルスペクトログラムという特徴量を用いてクラスタリングを行い,各音素材の1つの1つの特徴量のクラスタ番号を数え上げたデータを作る. そのデータに対して「トピックモデル」という手法を用いる.トピックモデルは文書中に出現している単語の種類と出現頻度に基づいて,その文書のトピック(話題)を類推する手法である.トピックモデルには幾つか種類が存在し,今回はLDAという手法を用いてデータを分析をして,似たような傾向の音素材を分類する.後はユーザが作曲ツール内で手動で音素材を配置した時に選択された音素材の傾向を学習させることで,ユーザの選択頻度の高い音素材や低い音素材の傾向を考慮して自動作曲を行うことが出来るようになる. 本研究の実験では,実験用に簡略化したプログラムを協力達に使っていただいた.実験は2回に分けられ,実験毎に用いる盛り上がり度曲線を変えて,こちらが指定した手順で[Sequence][Drums]部分の音素材を入れ替えていただき,実験が終わる度に質問に回答してもらった.同時に音素材の挿入回数や自動作曲で生成された曲に対する評価等のデータも収集した.1回目の実験にはA,B,C,D,E,F,Gの匿名の7人に協力していただいたところ,比較的音素材の挿入回数が少なく,似たような評価を出したC,Gと,その2人とは対称的に音素材の挿入回数が多く,評価が下がる傾向にあったDの3人が特徴的な結果を出した.C,D,Gの音素材の選び方の傾向を見比べてみたが,似たような評価出したC,Gには一貫した共通点は無く,対称的な結果になっているCとD,GとDで似たような傾向を示している部分が出てくるという結果になった.2回目の実験には1回目の実験に協力していただいたA,Bの匿名の2人に引き続き協力していただいた.1回目の実験と2回目の実験を通してA,Bの質問の回答を見比べてみた結果,盛り上がり度曲線を変えても本研究の提案手法を一定の効果を発揮すると推測することが出来るという結果になった.
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盛り上がり度に基づくループシーケンサにおけるユーザ適応の試み
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複数人で演奏するときなど,外出先でピアノを演奏する時,電子ピアノはサイズが大きく重いものが多いので,持ち運ぶことが難しい.PCは比較的持っている人が多いものであり,PC用キーボードにおけるタイピングはピアノの演奏方法と似ている. よって,PC用キーボードがあれば外出先でも電子ピアノの代わりに演奏できると考えられる. PCで音楽を演奏をする場合,ピアノやMIDIキーボードに比べて,キーが小さい,キーの押しが小さい,横に並ぶキー数が$13$〜$17$個程度と少ないといった特徴がある.なので,PC用キーボードは親指と他の指との間隔が取りにくく,指くぐりが難しい. 指くぐりとは,ドレミファソラシドのような連続した音を弾くときに,親指が他の指の下を通ることをいう. このような理由から,ピアノと同じように演奏することは難しい. また,ピアノにおける演奏において,強弱を付けるためには,鍵盤を押す強さを変える必要がある.しかし,PC用キーボードはキーを押す強さを検知できない.そのため,ピアノのようにキーの押す強さで強弱をリアルタイムに変更できない. 既存研究ではキーボードを直接改造し,加速度センサーを設置することでキーの押す強さを検知出来るようにするものや,マウスで直接音の強さを表すベロシティを直接設定するソフトウェアがある.前者の場合,使用するまでに時間がかかり,現実的ではない.後者の場合,強弱の変化をリアルタイムに表現することが難しい. そこで,キーの間隔が取れるようにピアノの白鍵にあたる部分を2列にするキーボード配置を提案する. また,提案したキーボード配置を使用し,強弱の付与を機械学習で自動的に行うことで,PC用キーボードを利用した演奏システムにおいてよりピアノに近い演奏を目指すシステムを提案する.また、本システムを用いて評価実験を行い,PC用キーボードにおける演奏の強弱をリアルタイムに変化できることを確かめた.
卒研発表
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日本大学文理学部情報科学科 山川 卒業論文発表会資料
GTTM分析器「PyGTTM」の試作,及び,ディープラーニングを用いた精度向上の試み
GTTM分析器「PyGTTM」の試作,及び,ディープラーニングを用いた精度向上の試み
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作曲自体には興味があるが,作曲の方法や定石を勉強する時間を確保するのが難しく,作曲に手を出すのを躊躇する人が少なからず存在すると思われる.そのため,専門知識がなくても計算機が作曲してくれるシステムの開発が行われているが,ユーザの嗜好を十分に反映できるものになっているとは限らない.そこで,本研究では,ユーザの嗜好を学習して,ユーザが気に入りやすい曲を自動で作成する作曲ツールの実現を目指す. 本研究では「ループシーケンサー」という数小節程度の短いフレーズを記録したオーディオ素材を組み合わせて1つの曲を作れるようにした音楽制作用ソフトウェア内の音素材を利用している. ループシーケンサーには様々な音素材が用意されているが,全てのユーザが全ての音素材を満遍なく選択するという訳ではない.ユーザが作曲を進めていくと徐々に選択される頻度の高い音素材と低い音素材のグループが出来ると考えられる.そして,グループ内の音素材は似たような傾向の音素材が集まっていると考えられる.ループシーケンサーにユーザの選びやすい音素材とそうでない音素材の傾向を学習させることで,自動作曲をする際の選択される音素材に偏りを生じさせて,ユーザの気に入りやすい曲が作られやすくなると考えられる. 音素材の傾向を調べるために「librosa」というオーディオファイルの分析等を行うためのPython言語のパッケージを用いて,メルスペクトログラムという特徴量を用いてクラスタリングを行い,各音素材の1つの1つの特徴量のクラスタ番号を数え上げたデータを作る. そのデータに対して「トピックモデル」という手法を用いる.トピックモデルは文書中に出現している単語の種類と出現頻度に基づいて,その文書のトピック(話題)を類推する手法である.トピックモデルには幾つか種類が存在し,今回はLDAという手法を用いてデータを分析をして,似たような傾向の音素材を分類する.後はユーザが作曲ツール内で手動で音素材を配置した時に選択された音素材の傾向を学習させることで,ユーザの選択頻度の高い音素材や低い音素材の傾向を考慮して自動作曲を行うことが出来るようになる. 本研究の実験では,実験用に簡略化したプログラムを協力達に使っていただいた.実験は2回に分けられ,実験毎に用いる盛り上がり度曲線を変えて,こちらが指定した手順で[Sequence][Drums]部分の音素材を入れ替えていただき,実験が終わる度に質問に回答してもらった.同時に音素材の挿入回数や自動作曲で生成された曲に対する評価等のデータも収集した.1回目の実験にはA,B,C,D,E,F,Gの匿名の7人に協力していただいたところ,比較的音素材の挿入回数が少なく,似たような評価を出したC,Gと,その2人とは対称的に音素材の挿入回数が多く,評価が下がる傾向にあったDの3人が特徴的な結果を出した.C,D,Gの音素材の選び方の傾向を見比べてみたが,似たような評価出したC,Gには一貫した共通点は無く,対称的な結果になっているCとD,GとDで似たような傾向を示している部分が出てくるという結果になった.2回目の実験には1回目の実験に協力していただいたA,Bの匿名の2人に引き続き協力していただいた.1回目の実験と2回目の実験を通してA,Bの質問の回答を見比べてみた結果,盛り上がり度曲線を変えても本研究の提案手法を一定の効果を発揮すると推測することが出来るという結果になった.
盛り上がり度に基づくループシーケンサにおけるユーザ適応の試み
盛り上がり度に基づくループシーケンサにおけるユーザ適応の試み
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フルートは息の向きや吹く時の口の大きさを変えた時の音の変化量が大きい楽器である. そのため, 初学者にとって, 自分の音を聴いてどのように改善すればよいかを自ら判断するのは, 簡単なことではない. そこで本稿では, 吹いた音が良い音か, また, どのように修正すれば良い音になるのかを判断できるシステムの作成の実現のための音響分析を行う. フルートの音響分析に関しては, これまで様々な研究がおこなわれていて, 音色の良し悪しと音響的特徴の関係を議論するものや, 正しい音を吹いているのかを判断するシステムなどがあった. しかしどのように修正すれば良いかを判断するには音響的特徴と吹き方の関係性を考慮することが重要である. 分析方法としてフルートの演奏音の吹き方や主観評価の違いによる音響特徴量の差を調べる. そのためにクラウドソーシングサイトにて演奏音と音に対する主 観評価の収集を行う. その音の振幅, 基本周波数, 振幅スペクトルから音響特徴量を得て, 自動評価である線形回帰と決定木を使い, 吹き方や主観評価ごとの分類を行う. 自動評価の精度から判定条件を考える. 集めた演奏音を分析した結果, 主観評価の良いものと悪いものの音響的特徴の差が現れ, 先行研究の知見と一致する部分も見つかった. しかし吹き方の違いによる特徴量の分布の違いは見られなかった. 線形回帰で得られた式を使用し, 主観評価の値を予測すると, 二乗平均平方根誤差 (RMSE) は0.7ほどであった. よって主観評価の予測はある程度はできると思われるが, 実際の評価が高い場合の予測はあまりできていなかった. 決定木で吹き方の分類を行うと[普通]と[その他]の識別率は7割ほど, さらに細かく分類すると識別率は5割以下となった. また主観評価の分類を行うと, 識別率が8割以上となり, 最大で9割を超えるものも存在した. このことから, 音響特徴量の分析と自動評価の結果より, 適切な吹き方ではないこと, 主観評価の値はある程度判断できるといえる. 一方, 原因の特定は難しい可能性が高いと考えられる.
卒論発表_oshita
卒論発表_oshita
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オーケストラや吹奏楽といった多人数による合奏は,重厚な和音など多くの魅力があるが,演奏者や楽器,演奏場所の確保など課題が多く,必ずしも気軽に楽しめるものではない.一方,ピアノソロは,ピアノが1台あれば独りで演奏が可能であるが,演奏の厚みに限界があり,合奏の楽しみを味わうことはできない.これらの中間的な位置づけの演奏形態に「ピアノ連弾」がある.連弾は,2人の演奏者と1台のピアノがあれば演奏が可能であり,合奏の楽しみを味わいつつも比較的手軽に演奏が可能である. 本研究では,多人数編成の楽譜(以下,「総譜」という)をピアノ用連弾譜に自動的に編曲するシステムを実現する.ピアノ連弾譜を生成するうえで,「楽曲の骨格となる部分(主旋律やベース)が残されている(骨格声部維持)」「各演奏者の役割(主旋律や伴奏など)を楽曲の途中で入れ替えることができる(役割交代)」「中級程度の演奏者2人がピアノ1台で無理なく演奏できる(演奏可能性)」ことを重要と考え,これらを満たすように編曲システムを設計する.具体的には,総譜が与えられると,各声部の役割同定,声部のグループ化,声部の選択,ヴォイシングの調整,オクターブの調整を行う. 評価実験では,システムを評価するためのアンケートを行った.人手で編曲した連弾譜と本システムが編曲した連弾譜をランダムに14曲聴き,本研究がピアノ連弾譜を生成するうえで重要と考えている項目それぞれに対しての達成度と,全体的な出来をそれぞれ5点満点で評価してもらった.更に,その回答に対する理由を自由回答してもらった. 骨格声部維持,役割交代は役割同定の際に旋律が残っている楽曲は評価者2名とも4点以上と評価したが,役割同定の際に旋律が消失している楽曲は2名とも1と評価することがあった.演奏可能性は,3和音で7連符がある楽曲を1名が2と評価したが,それ以外は2名とも3以上と評価した.これらの要件を一定程度満たすものを出力することができたといえる. とはいえ,曲によって出来にばらつきがあったり,部分的に演奏困難な箇所が発生するなど,課題は残る.学習する曲数を増やすなどして役割同定の精度を上げるほか,時間軸に対する音密度に対して音高の密度を下げるなどの工夫が必要である.
多人数演奏楽譜から連弾譜への自動編曲
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卒論,杉浦磨矢
振りのタイミングを評価するダンス練習システム
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Music×Analytics Meetup vol. 5 でロングトークさせていただいたときのスライドです。 https://muana.connpass.com/event/212358/
北原研究室の研究事例紹介:ベーシストの旋律分析とイコライザーの印象分析(Music×Analytics Meetup vol.5 ロングトーク)
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音学シンポジウム2021にて講演した際に使用したスライドです。
誰もが創作を通じて音楽を楽しめる世界を目指して(音学シンポジウム2021 招待講演)
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大阪産業大学でのオンライン講演で使用するスライドです。
音楽と情報科学
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土浦日大高校向け模擬授業「音楽と情報科学」で使用したスライドです。 日本大学文理学部情報科学科 北原鉄朗
土浦日大高校向け模擬授業「音楽と情報科学」(日本大学文理学部)
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kthrlab
2019年8月の人工知能学会知識ベースシステム(KBS)研究会で行った招待講演で使用したスライドです。
音楽の知識表現:自動作編曲への応用
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2018年9月30日の日本大学文理学部オープンキャンパスにおいて、情報科学科の模擬授業(講義の扉)で使用したスライドです。
平成30年度 日本大学文理学部オープンキャンパス 「人工知能ってどんな仕組み?
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2017年のオープンキャンパスの模擬授業で使用したスライドです。
平成29年度 日本大学文理学部オープンキャンパス 「人工知能ってどんな仕組み?」
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海外派遣研究員として半年間バルセロナに滞在したときのことを某勉強会で報告したときに使用したスライドです。(一部、発表後に書き換えています。)
バルセロナ在外研究報告「統計モデルによるメロディのモデル化とその自動作曲・自動編曲への応用」
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5月21日に桜美林大学で行った出前授業のスライドです。
音楽と情報科学
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公立はこだて未来大学で講演したときに使用したスライドです。
音楽の非専門家が演奏・創作を通じて音楽を楽しめる世界を目指して
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Poster for Constructive Machine Learning Workshop at NIPS 2016
A Machine Learning Approach to Support Music Creation by Musically Untrained ...
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2024年度受験者に向けた大学院説明会資料です。2024/5 ●東京工業大学 建築学系大学院入試関連情報 https://sites.google.com/view/titecharchexam ● 東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 https://educ.titech.ac.jp/arch/ ● 東京工業大学 環境・社会理工学院|東工大について https://www.titech.ac.jp/about/organization/schools/organization06
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
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2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
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ハイフレックス授業のススメ
1.
ハイフレックス授業のススメ 日本大学 文理学部 情報科学科 北原
鉄朗
2.
自己紹介 ● 北原 鉄朗 ● 日本大学 文理学部
情報科学科 ● 2010年に本学に着任 ● 主な担当科目:「情報科学実習2」 「オブジェクト指向プログラミング」 「デジタルコンテンツ」 ● 専門:音メディア情報処理
3.
なぜハイフレックス授業か ● 対面授業を復活させるべきか、学科内でアツい議論(2020年度末) ● 対面でないと集中できない学生がいるのは事実 ● オンライン授業も、ライブ型がいいかオンデマンド型がいいかは 学生によってまちまち 対面でも、ライブ型オンラインでも、オンデマンドでも、 どの形態でも受講できるようにしてみては?
4.
私が実施するハイフレックス授業の概要 教室内投影・教室内拡声 対面受講者 画面共有 ライブ配信 LIVE オンライン 受講者 自動 アーカイブ オンライン 受講者 (後日)
5.
6.
ありそうな疑問 1. オペレーションが大変そう 2. 授業後の動画のアップロードが面倒そう 3.
ホワイトボードに板書できる? 4. 機材が高そう 5. 学生からの質問はどう受けるの? 6. 学生同士で話し合いながらの演習はできる? 7. 結局、学生は来ないんじゃない?
7.
1. オペレーションが大変そう 配信機器が設置された教室なら、 研究室や自宅からオンライン授業を行うのと大差ない YouTube Liveで配信する場合 1.
YouTubeで配信予約 2. 配信URLを学生に通知 3. 教室内のスクリーンにPC投影 4. Zoomを開く 5. Zoomに配信キーなどを設定 6. YouTube Liveの配信を開始 Zoomで配信する場合 1. Zoom会議室をスケジューリング 2. Zoom会議室情報を学生に通知 3. 教室内のスクリーンにPC投影 4. Zoomを開く 事前に可能
8.
2. 授業後の動画のアップロードが面倒そう YouTube Liveなら自動的にアーカイブされる (アップロードの必要なし) 「公開」か「限定公開」か YouTubeの検索に 引っ掛かる URLを知っていれば アクセスできる ● 基本「公開」の方針 ● 宣伝の意味を込めて ● 著作権法第35条適用に ならない可能性あり(私見) ● 限定公開でも、URLを知れば 受講者以外がアクセスできる
9.
3. ホワイトボードに板書できる? 教卓に書画カメラ を設置 書画カメラ 板書領域 なぜ書画カメラ? ● 光学ズーム可能 ● 比較的小型
10.
4. 機材が高そう 配信機器後付けの問題 教室内マイクの音声を取り出して Zoomなどに乗せる手段がない 教室内スピーカーに別途マイクを立て その音声をZoomに乗せる スピーカーと その音を拾うマイク Mic. 教室内音響設備 Sp. Mic.
PC
11.
プロジェクタ Epson ELPDC21 61,355円 (サウンドハウス調べ) マイク AKG P170 9,280円 マイクスタンド CLASSIC
PRO MS35B 9,800円 USB接続 オーディオ インタフェース BEHRINGER UM2 6,250円 マイクケーブル 750円 (Amazon調べ)
12.
5. 学生からの質問はどう受けるの? ● 前提1: 学生は口頭では質問したがらない ● 前提2:
匿名でないと学生は質問したがらない ● CommentScreen: 授業内のライブな質問・反応 (匿名) ● Slack質問チャネル: 授業内外でのややこしい質問 (非匿名) 学生が入力した コメントが、 スクリーンに オーバーレイ
13.
6. 学生同士で話し合いながら演習できる? SpatialChatを活用 SpatialChatとは ● 近くにいる人の声が 大きく聞こえる 遠隔会話サービス ● 画面共有なども可能 Student Assistant 受講者が群れを なして受講 Student
Assistant による質問対応にも有用
14.
7. 結局、学生は来ないんじゃないの? 私の科目では5%ぐらいが多い (だんだん減っていく) 「オブジェクト指向プログラミング」 (3年、水曜1限)の場合 ● 4/14:10名 ● 4/21:5名 (4/25~6/20:対面中止) ● 6/23:3名 ● 6/30:0名 ● 7/7:0名 (7/12~:対面中止) 「オブジェクト指向プログラミング入門」 (2年、金曜4限)の場合 ● 4/9:4名 ● 4/16:6名 ● 4/23:7名 (4/25~6/20:対面中止) (7/2:オンデマンド) ● 7/9:4名 (7/12~:対面中止)
15.
ハイフレックス授業をしてみて ● 単純に学生に会えてうれしい ● 目の前に学生がいないのに比べて、圧倒的にしゃべりやすい ● 演習中に手が動かない学生に対して声をかけられる ⇒対面受講の大きなメリット ● 受けないジョークは対面でも受けない (オンライン授業と比べて)
16.
まとめ ● ハイフレックス授業は、敷居は高くない – Zoomでオンライン授業するのと手間はあまり変わらない – ホワイトボードを使った授業も10万円以内の投資で可能 –
CommentScreenで、学生からの反応を促す – SpatialChatで、学生同士での話し合いを促す YouTube 「情報科学てっちゃんねる」で検索 私のこれまでの授業の様子
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