中村栄太 白眉センター特定助教、柴田健太郎 情报学研究科修士課程学生（研究当時）、吉井和佳 同准教授らの研究グループは、ピアノ演奏音声データから楽譜を自動で生成する技術を開発して、実用に近いレベルの楽譜生成に世界で初めて成功しました。
音楽の演奏を聴いて楽谱に书き起こす「採谱」は耳コピとも呼ばれ、特殊な训练をした人だけがもつ能力です。谁でも好きな曲を楽谱にして演奏などに使えるようにするため、この能力をコンピューターで再现する「自动採谱技术」の研究が行われています。特に、ピアノ演奏の採谱は、音高（ピッチ）とリズムの复雑な组み合わせを认识する必要があり、非常に难しい问题です。本研究では、大量のデータを用いた机械学习と人间演奏のモデルに基づく方法で、ピアノ演奏の自动採谱の精度を大幅に向上させ、演奏や人による採谱の补助に部分的に用いることができる楽谱の生成に成功しました。今后は、実用化に向けた研究开発、音楽学研究や音楽教育への応用、そして文化を支える知能の科学的理解につながると期待されます。また、着作権法や音楽家への影响の问题も提起しています。
本研究成果は、2021年3月13日に、国際学術誌「Information Sciences」のオンライン版に掲載されました。
本研究のには、採谱结果の例が多数掲载されています。
【顿翱滨】
Kentaro Shibata, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshiia (2021). Non-local musical statistics as guides for audio-to-score piano transcription. Information Sciences, 566, 262-280.
日本経済新聞（7月25日 26面）および読売新聞（9月4日夕刊 11面）に掲載されました。
