論文の概要: From Human Narrative to Harmonic Structure: A Human-Centered Investigation of Algorithmic Music Generation through the Chord Wheel Diagram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34735v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 09:31:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 03:20:51.033382
• Title: From Human Narrative to Harmonic Structure: A Human-Centered Investigation of Algorithmic Music Generation through the Chord Wheel Diagram
• Title（参考訳）: 人間のナラティブからハーモニック構造:コードホイール図によるアルゴリズム音楽生成の人間中心的考察
• Abstract要約: 本研究は,ボブ・ディラン,ジョニー・キャッシュ,リッチー・ヴァレンスの6曲について検討した。 調波語彙,機能持続性,繰り返し,非調波事象,および調波図とBPMNに基づく表現を用いた緊張分解パターンについて検討する。 この結果から, 生成システムは調和的正当性だけでなく, 構造的同一性, 文脈, 人間の構成意図もモデル化できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contemporary AI-based music generation can produce compositions that satisfy formal requirements of tonality and musical coherence. However, whether musical expression can be described by mathematical properties alone remains a fundamental question. Human composers operate within personal and cultural contexts that influence harmonic decisions and deliberate departures from established patterns. This study investigates six narrative-driven popular songs by Bob Dylan, Johnny Cash, and Ritchie Valens. Original human harmonies are compared with outputs of an explainable computational harmonizer operating on the same melodies without access to the original chord progressions. We examine harmonic vocabulary, functional persistence, repetition, non-diatonic events, and tension-resolution patterns using Chord Wheel Diagrams and BPMN-based representations. Results show that high melody-chord compatibility does not necessarily imply preservation of the original human harmonic decision pattern. Some generated harmonizations retain the economical structure of the reference, while others alter harmonic diversity or suppress distinctive events while remaining compatible with the melody. Rather than quantifying artistic quality, the study introduces narrative-conditioned harmonic structure as a complementary perspective for computational music analysis. The findings suggest that generative systems may benefit from modeling not only harmonic correctness, but also structural identity, context, and human compositional intention.
• Abstract（参考訳）: 現代AIに基づく音楽生成は、トナリティと音楽コヒーレンスという形式的な要求を満たす楽曲を生成することができる。 しかし、音楽表現が数学的性質だけで記述できるかどうかという問題は根本的問題のままである。 人間の作曲家は、調和的な決定や確立したパターンからの意図的な離脱に影響を与える個人的・文化的文脈の中で活動する。 本研究は,ボブ・ディラン,ジョニー・キャッシュ,リッチー・ヴァレンスの6曲について検討した。 オリジナル・ヒューマン・ハーモニーは、オリジナルのコード進行にアクセスできることなく、同じメロディーで動く説明可能な計算調和器の出力と比較される。 調波語彙,機能持続性,繰り返し,非調波事象,および調波図とBPMNに基づく表現を用いた緊張分解パターンについて検討する。 その結果, メロディ・コード整合性が高いことは, もともとのヒトの和声決定パターンの保存を必ずしも意味しないことがわかった。 いくつかの生成した調和化は参照の経済的構造を保持し、他のものはメロディとの互換性を維持しながら、調和の多様性を変更したり、特徴的な出来事を抑制する。 この研究は、芸術的品質を定量化するのではなく、計算音楽分析の補完的な視点として、物語条件の調和構造を導入している。 この結果から, 生成システムは調和的正当性だけでなく, 構造的同一性, 文脈, 人間の構成意図もモデル化できる可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Adaptive Accompaniment with ReaLchords [60.690020661819055]
  ユーザのメロディに合わせてコード伴奏を即興するオンライン生成モデルであるReaLchordsを提案する。 まず、最大で事前訓練されたオンラインモデルから始め、強化学習を使用して、オンライン使用のためのモデルを微調整します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T16:59:05Z)
• Emotion-Driven Melody Harmonization via Melodic Variation and Functional Representation [16.790582113573453]
  感情駆動のメロディは、望ましい感情を伝えるために、1つのメロディのための多様なハーモニーを生成することを目的としている。 以前の研究では、異なるコードで同じメロディを調和させることで、リードシートの知覚的価値を変えることが困難であった。 本稿では,シンボリック音楽の新たな機能表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:05:12Z)
• Unsupervised Melody-to-Lyric Generation [91.29447272400826]
  本稿では,メロディ・歌詞データを学習することなく高品質な歌詞を生成する手法を提案する。 我々は、メロディと歌詞のセグメンテーションとリズムアライメントを利用して、与えられたメロディをデコード制約にコンパイルする。 我々のモデルは、強いベースラインよりもオントピー的、歌いやすく、知性があり、一貫性のある高品質な歌詞を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:20:25Z)
• Unsupervised Melody-Guided Lyrics Generation [84.22469652275714]
  メロディと歌詞の一致したデータを学習することなく、楽しく聴ける歌詞を生成することを提案する。 メロディと歌詞間の重要なアライメントを活用し、与えられたメロディを制約にコンパイルし、生成プロセスを導く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T20:57:20Z)
• Music Harmony Generation, through Deep Learning and Using a Multi-Objective Evolutionary Algorithm [0.0]
  本稿では,ポリフォニック音楽生成のための遺伝的多目的進化最適化アルゴリズムを提案する。 ゴールの1つは音楽の規則と規則であり、他の2つのゴール、例えば音楽の専門家や普通のリスナーのスコアとともに、最も最適な反応を得るために進化のサイクルに適合する。 その結果,提案手法は,聞き手を引き寄せながら文法に従う調和音とともに,所望のスタイルや長さの難易度と快適さを生み出すことができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T05:05:54Z)
• RL-Duet: Online Music Accompaniment Generation Using Deep Reinforcement Learning [69.20460466735852]
  本稿では,オンライン伴奏生成のための深層強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは人体に応答し,メロディック,ハーモニック,多種多様な機械部品を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-08T03:53:52Z)
• Continuous Melody Generation via Disentangled Short-Term Representations and Structural Conditions [14.786601824794369]
  ユーザが指定したシンボリックシナリオと過去の音楽コンテキストを組み合わせることで,メロディーを構成するモデルを提案する。 本モデルでは,8拍子の音符列を基本単位として長い旋律を生成でき,一貫したリズムパターン構造を他の特定の歌と共有することができる。 その結果,本モデルが生成する音楽は,顕著な繰り返し構造,豊かな動機,安定したリズムパターンを有する傾向が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T06:23:44Z)
• Structural characterization of musical harmonies [4.416484585765029]
  本研究では,エビデンスを収集する数値法を用いて変調を検出し,検出した調音性に基づいて,各調音成分の構造解析に非あいまいな文法を用いるハイブリッド手法を提案する。 XVIIとXVIII世紀の音楽による実験では、ほぼ97%のケースにおいて、少なくとも2つの和音の誤りで変調の正確な点を検出することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T23:15:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。