音楽生成AIを用いた人間が不快と感じる楽曲の調査

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS25010

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2025/03/11

タイトル(英語): Investigation of songs that humans find offensive using music generation AI

著者名: 砂川 虎南(沖縄工業高等専門学校),兼久 紗嬉(沖縄工業高等専門学校),仲間 祐貴(沖縄工業高等専門学校),金城 篤史(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Konan Sunakawa(National Institute of Technology, Okinawa College),Saki Kaneku(National Institute of Technology, Okinawa College),Yuki Nakama(National Institute of Technology, Okinawa College),Atsushi Kinjo(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード: 生成ＡＩ|音楽理論|感情|Generative AI|Music Theory|Emotion

要約(日本語): 近年、楽曲を生成できるAIが注目されている。それらは既存の楽曲を学習しているため、生成される楽曲は人間が聴取して不快感の少ない楽曲となる。そのため、「音楽生成AIは、人間が不快と感じる楽曲を生成できるのか」と考え本研究では、人間が不快と感じる音楽を既存の音楽生成AIが生成できるのか検証する。

要約(英語): In recent years, AI that can generate songs has been attracting attention. As they learn from existing music, the music they generate is music that is less unpleasant for humans to listen to. Therefore, we wondered whether music generation AIs could generate music that humans find unpleasant, and this study examines whether existing music generation AIs can generate music that humans find unpleasant.

本誌: 2025年3月14日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 49-50 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 446 Kバイト