領域実習A/B

(2024年度版) 暫定
「音楽情報処理」相当の実習を中心に、メディア情報の幅広い認識・生成技術の基礎を学ぶことを目標とする。 グラフィカルプログラミング環境 MAX を用いて、音響信号分析合成、MIDI のハンドリング、 映像制御、ジェスチャによるメディア制御技術を学ぶ。また、Tensorflow(Python) を用い、音楽の分析・生成を題材として深層学習の代表的な手法を学ぶ。領域自習では、座学としての知識習得だけではなく、実践的な開発能力やリサーチ能力を身につけることを目標として自由課題を設定する。テーマについては、個別に相談しながら各自の興味と能力に応じて設定する。これまでの実績として、自動作編曲システム、シンセサイザ・エフェクタ、新楽器の開発の他、ゲームアプリやプロジェクションマッピング等がある。 連携座学科目、もしくは、研究室内の報告会で各自の研究開発成果を発表する機会を設ける。

お知らせ

スケジュール (授業開始時まで内容が修正される可能性があります)

  1. ガイダンス
  2. MIDIとシーケンス制御
  3. サウンドのハンドリングとジェスチャセンシング
  4. 楽音合成(シンセサイザ)
  5. メロディ生成(乱数、スケールの利用)と保守系 tips
  6. 音楽で学ぶ深層学習(環境セットアップ)
  7. 音楽で学ぶ深層学習(判別)
  8. 音楽で学ぶ深層学習(生成)
  9. 自由課題の策定と計画
  10. 実装(概略)
  11. 実装(詳細)
  12. インタフェース作成と仕上げ
  13. プレゼンテーション講習
  14. 制作物発表と講評

Last updated: 2023.12.26
Administrator: Haruhiro Katayose