学生の山本さんが国際会議KICSS 2022においてOutstanding Student Paper Awardを受賞

 学生の山本 紘征さん(博士後期課程2年、コンピューティング科学研究領域、上原研究室)が国際会議The 17th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems(KICSS 2022)においてOutstanding Student Paper Awardを受賞しました。今回の受賞は、東条 教授との共著論文に対して授与されたものです。

 KICSS 2022は、知識科学、情報システム、システム科学および創造性支援システムに関する分野における国際的な研究者間における技術と知識の交流を図ることを目的とした国際会議です。
 今回、KICSS 2022は令和4年11月23日から25日にかけて京都大学にて開催されました。


Effective Features for Finding Chord Interpretation Paths

Hiroyuki Yamamoto, Satoshi Tojo

We humans naturally feel tonality when we hear music, but its actual mechanism is still unknown. There have been many approaches to understanding this mechanism, but one promising method is to measure the distance between chords, as was proposed in Tonal Pitch Space. Although the theory seems theoretically convincing, we could not know which features contribute the most or are useless in an objective manner. In this study, we try to define a new distance model by clarifying the effective set of features among them. Based on the principle of the shortest distance, which is claimed by TPS, we estimate each distance by optimizing features to obtain the most plausible chord interpretation (i.e., a degree/key pair for a chord name). We propose the set of functions based on these features and we evaluate all simple combinations of them exhaustively. It turns out that accuracies almost max out with around 20 effective parameters in the functions, achieving about 80--90% accuracy, that outperforms the original TPS.

 この度は、KICSS 2022にてOutstanding Student Paper Awardをいただき大変光栄に思います。ご指導いただいた東条先生、上原先生並びに、有益なフィードバックを下さった匿名査読者の方々に深く感謝を申し上げます。この受賞を励みとして、今後も研究活動を継続していきたいと考えております。