CrestMuseXMLの全体イメージ．MusicXMLを中心に複数のXMLフォーマットが複合的に集まって全体を構成する．研究者が独自にXMLフォーマットを追加することもできる．
片寄研究室音楽情報処理研究グループでは，音楽音響信号処理技術や確率モデルを用いた楽曲や演奏の数理的な取り扱い方について検討するとともに，それに基づく，音楽情報検索や音楽生成システムなどの応用システムの構築を進めています．また，本領域全体の技術の底上げのため，共通データフォーマットやライブラリ，データベースなどの開発も行っています．
担当：北原鉄朗，橋田光代
これまで国内外で，音楽情報処理に関する様々な研究がなされてきましたが，ほとんどが独自のデータフォーマットを用いており，組み合わせて利用することが困難でした．我々は，様々な音楽データを統一的に扱うための枠組みとしてCrestMuseXMLを提唱し，Javaクラスライブラリーを提供しています．このJavaクラスライブラリーでは，MusicXMLやスタンダードMIDIファイルなどの標準的なファイルの読み書きは実装済みですので，手軽に音楽システムの開発に取り組むことができます．ぜひ，CrestMuseXML案内ページをご覧いただき，ご活用ください．
CrestMuseXMLの全体イメージ．MusicXMLを中心に複数のXMLフォーマットが複合的に集まって全体を構成する．研究者が独自にXMLフォーマットを追加することもできる．
担当：橋田光代，松井淑恵，北原鉄朗，酒造祐介
（執筆中）
担当：北原鉄朗
同じ楽曲でも異なる楽器で演奏すると聴いたときの印象が変わるように，どんな楽器で演奏されたかという情報は，その楽曲の雰囲気を表すのに重要な要素だと考えられます．我々は，我々が開発した楽器存在確率の時間・周波数表現Instrogramに基づく楽器音認識技術を用い，ユーザが指定した楽曲に雰囲気（楽器構成）の似た楽曲を検索するシステムを構築しています．また，この技術の音楽可視化やエンターテインメントへの応用も研究しています．
Instrogramを用いた音楽の可視化
担当：土橋佑亮
近年インターネットを用いた音楽配信が盛んになるに伴い、web上やジュークボックス内で楽曲を検索する機会が増えてきています。本研究は音響信号に基づいた情本検索の手法として、個人の音楽嗜好に依存の大きい「音楽ジャンル」というカテゴリーに焦点をあて、楽曲の分類を実施するものです。そもそもベースパートとは楽曲の和声やリズム構造を支える重要な役割を果たしています。更には後藤のPreFEstでも報告されているように、基本周波数が比較的手に入りやすいパートでもあります。我々はこのベースパートに注目し、類似楽曲が近隣に配置する性質をもつMusicIslandを作成、その有効性を追求しています。
担当：柴田光太郎，橋本寿政
自然言語の統計的モデリングでよく用いられるN-gramを用いて，ユーザの演奏した旋律に対して，後続の旋律を予測するシステムを構築しております．現在は，これを拡張し，旋律を予測しながらそれに合う伴奏を生成する，予測型自動伴奏システムの構築を行っています．
Max/MSPで実装したメロディ予測プログラム
その他にも，本年度より，歌唱音声のモーフィング（担当：吉村直起，和歌山大学との共同研究），自動作曲（担当：風谷真志）の研究もスタートしております．