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利用者:Ort43v/翻訳/アルゴリズム作曲法

アルゴリズム作曲法 とは、アルゴリズムを用いた作曲の技法である。

概要

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アルゴリズム(または最低限、形態的な規則のセット)は、数世紀にわたって作曲に使われている。その西洋対位法における、plot voice-leadingするのに使われる(伝統的)手続きとしては、例えば、多くの場合、アルゴリズムの決定性が特徴といえるが、(現代において)この言葉はチャンスの導入やコンピュータの利用のような形式的な人間の介入のない作曲手続きの利用などについてもよく使われるようになった。

直接の音楽的関係がない多くのアルゴリズムが作曲家達によって[誰によって?]創造的インスピレーションのために使われている。 フラクタル, L-system, 統計的モデルのようなアルゴリズムと, 任意の データ (例、 国勢調査グラフ, GIS座標, または 磁場計測値) の組み合わせは音楽的に解釈させるには良い手段である。良き音楽源としてのその手続きの成否は作曲者によって非音楽的情報を音楽データストリームに入れるのに使われるマッピング[要曖昧さ回避]システムに大きく依存している。[要出典]

アルゴリズム作曲法のモデル

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異なった作曲アルゴリスムを分類する共通な方法はない。一つの方法はアルゴリズムが作曲プロセスで行う方法に注目することである。するとプロセスの結果は次のように分けられる。

  1. コンピュータによって作曲された音楽
  2. コンピュータの助けによって作曲された音楽

アルゴリズムが創造プロセスの間それ自身によって選択ができるとき音楽はコンピュータによって作曲されたと見なされうる。

作曲アルゴリスムを分類する他の方法として、プロセスの結果を吟味することがある。

  1. 他の楽器のために記譜情報(楽譜)を提供する
  2. それ自身で演奏する。

どちらも行うものも存在する。

しかし、最も一般的なアルゴリズムを分類する方法[要出典]はその構造と音楽データを処理する方法によるものである。

最も詳しい分類の1つとして互いに一部重複する6つのモデルからなる次のような分け方がある[誰によって?]:

  • 数学的モデル
  • 知識に基づくシステム
  • 文法
  • 進化的方法
  • 学習するシステム
  • ハイブリッドシステム

数学的モデル

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数学的モデルは方程式やランダムなイベントに基づいている。数学を通して作曲する最も普通な方法として、確率過程がある。統計的モデルにおいて、一つの楽曲は非決定的な方法の結果として作曲される。作曲プロセスはランダムなイベントの確率を変えることによって作曲者にただ部分的に制御されるのみである。 確率アルゴリズムの重要な例として、マルコフ鎖とさまざまなガウス分布(正規分布とも)の利用がある。確率アルゴリズムはしばしば様々なほかのアルゴリズムの意志決定アルゴリズムで使われる。

音楽は自然現象を通しても作られ得る。それらのカオス的モデルは調和的またはそうでない自然における現象から曲を構成する。例えば、1970年代よりフラクタルがアルゴリズム作曲法のモデルとしても研究されている。

数学的モデルによる非決定的作曲法の例として、オンライン整数列大辞典は整数を音楽として再生する手段を提供している。(そこでは整数は88を法として88鍵キーボード上の音にする。)

知識に基づくシステム

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作曲する一つの方法は一定の様式の美的コードを独立させそれを新しい似た曲を作るのに使うことである。知識に基づいたシステムは同じ様式を作るのに用いられる既成の規則セットに基づいている。Usually this is accomplished by a set of tests or rules needing to be fulfilled for the composition to be complete.

文法

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音楽は特有の文法セットを持つ言語としても行われる。作曲法は最初に音楽の文法を定める際に作られる。文法はしばしば一つの音よりも和声やリズムのようなマクロレベルのルールを含む。

進化的方法

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作曲における進化的方法は遺伝的アルゴリズムに基づいている。作曲法は進化的プロセスによって構成される。 Through mutation and natural selection, different solutions evolve towards a suitable musical piece. Iterative action of the algorithm cuts out bad solutions and creates new ones from those surviving the process. The results of the process are supervised by the critic, a vital part of the algorithm controlling the quality of created compositions.

学習するシステム

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機械学習を参照

学習システムはつくる音楽の形式に関する知識が与えられていないプログラムである。その代わりそれら自身が、ユーザまたはプログラマによって与えられた例から学習素材を集める。 The material is then processed into a piece of music similar to the example material. This method of algorithmic composition is strongly linked to algorithmic modeling of style, machine improvisation, and such studies as cognitive science and the study of neural networks.

ハイブリッドシステム

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一つのアルゴリズムモデルに基づくプログラムは美的に満足のいく結果を得るのにめったに成功しない。その理由から弱点を補い合うように異なったタイプのアルゴリズムがしばしば共に使われる。 Creating hybrid systems for music composition has opened up the field of algorithmic composition and created also many brand new ways to construct compositions algorithmically. The only major problem with hybrid systems is their growing complexity and the need of resources to combine and test these algorithms.

作品と応用

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Algorithmic techniques have also been employed in a number of systems intended for direct musical performance, with many using algorithmic techniques to generate infinitely-variable improvisations on a predetermined theme. An early example was Lucasfilm Games' 1982 computer game Ballblazer, where the computer improvised on a basic jazz theme composed by the game's musical director Peter Langston; later in the life of that company, now rechristened LucasArts, an algorithmic iMUSE engine was developed for their flagship game, Dark Forces.

Similar generative music systems have caught the attention of noted composers. Brian Eno has produced a number of works for the SSEYO's Koan generative music system, which produces ambient variations for web-pages, mobile devices, and for standalone performance. The copyright status of these "generative" works is unclear, although the original "composition" is supplied by the composer and the "performance" is largely the result of the user's computer's own algorithms.

アルゴリズム的手続きの利用で知られている特記すべき作曲家:

関連項目

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参考文献

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  • Phil Winsor and Gene De Lisa: Computer Music in C. Windcrest 1990. ISBN 978-1-57441-116-4
  • Curtis Roads: The Computer Music Tutorial. MIT Press 1996
  • George Papadopoulos: AI Methods for Algorithmic Composition : A survey, a Critical View and Future Prospects. AISB Symposium on Musical Creativity, 1999
  • Eduardo Reck Miranda: Composing Music with Computers. Focal Press 2001
  • Karlheinz Essl: Algorithmic Composition. in: Cambridge Companion to Electronic Music, ed. by N. Collins and J. d'Escrivan, Cambridge University Press 2007. - ISBN 978-0-521-68865-9. - Abstract
  • Gerhard Nierhaus: Algorithmic Composition - Paradigms of Automated Music Generation. Springer 2008. - ISBN 978-3-211-75539-6
  • Wooller, Rene, Brown, Andrew R, Miranda, Eduardo, Diederich, Joachim, & Berry, Rodney (2005) A framework for comparison of process in algorithmic music systems. In: Generative Arts Practice, 5-7 December 2005, Sydney, Australia. [1]

外部リンク

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アルゴリズム的音楽の例

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ソフトウェア

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チュートリアル

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記事

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