ちなみに私は7/10点でした。
クリスマスが近づくとさまざまなクラシック音楽が街に流れますが、かの有名なドイツの作曲家バッハの音楽もそのひとつ。クラシックに興味がなくても誰でも耳にしたことはあるはず。いくつもの旋律が複雑に流れるバッハの多声音楽ですが、その論理性に注目して、コンピュータに学習させた研究者たちが現れました。
Gaetan Hadjeres氏とFrancois Pachet氏による論文は、Cornell University Libraryに掲載されています。こちらは要約から：
バッハの賛美歌は4つのハーモニーを含んでおり、｢始点、展開、終点｣から成る音楽的なフレーズを作り出す、特徴的なリズム・パターンと躍動的なメロディーを持っています。我々の知る限りでは、普遍的なマシンラーニング・アプローチによって、こういった全ての要素を解決するモデルというのは存在しませんでした。この論文では統計的モデルであるディープバッハを紹介します。ディープバッハは賛美歌的な、4声から成る多声音楽をモデル化することを狙いとしています。ヨハン・セバスティアン・バッハによる賛美歌のハーモニーを使ってトレーニングを行なった結果、私たちのモデルはバッハのスタイルでの賛美歌を生成できていると考えています。
ディープバッハはオリジナルのメロディーを作るわけではないようです。バッハが書いたメロディーを入力すると他の3つのハーモニーを生成するというもの。こちらがそのサンプルのひとつ。
うーん、たしかにバロック音楽の雰囲気が出ています。そしてこういうプログラムが登場するたびに｢本物と全然違う！｣と主張する人がたくさん出てくるわけですが、そんな音楽通の方々のために彼らはなんとテストも作ってくれています。
10個の音楽ファイルを聞いて、それがバッハ自身によるものかディープバッハによるものかを答えていき、最後に答え合わせをしてくれます。さっそくテストを受けてみて下さい。
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source: Quartz, Cornell University Library, Flow Machines
（塚本 紺）
