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Research
楽器の構造と振る舞いをデジタルモデルとして記述し、解析・編集・再合成できるシステムを研究しています。
録音された音響情報と物理シミュレーションを結び付け、編集可能な楽器モデルを構築することを目指しています。
ピアノの音は、弦の振動、ハンマーとの接触、駒や響板への振動伝達、空間への音響放射といった複数の物理現象によって生成されます。これらを数値モデルとして記述することで、録音された波形だけでは変更できない楽器の構造や材質を、パラメータとして操作できる可能性があります。
研究では、FDTDによる1次元弦振動モデルを順方向モデルの出発点とし、録音音から物理パラメータを推定する逆方向モデルを検討しています。今後は複数弦、ハンマーとの接触、響板との連成へ対象を拡張し、最終的には推定したモデルを編集して、演奏入力に応じてリアルタイムに音を生成できるシステムへの統合を目指します。
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研究の段階
P1
1次元弦振動モデルの構築
FDTDによる弦振動モデルを実装し、数値計算結果からの音響生成と、モデルパラメータが音へ与える影響を検証します。
P2
物理モデルの拡張とパラメータ推定
弦モデルを複数弦や響板との連成へ拡張し、物理モデルから生成したデータを用いて、録音音からモデルパラメータを推定する逆問題を検証します。
GT
リアルタイム音源システムへの統合
物理シミュレーション、パラメータ推定、音響生成を統合し、演奏入力に応答するプロトタイプを構築します。
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手法とリソース
Methods
- FDTD弦振動などの時間発展を計算する有限差分時間領域法
- PINN / Neural Operator物理パラメータ推定やモデル高速化への適用を検討中
- Modal Synthesis / ROMリアルタイム化に向けた振動モデルの低次元化を検討中
Resources
- 学内計算環境物理シミュレーションと機械学習モデルの検証
- 実機計測・専門家ヒアリング推定した物理パラメータと実機特性の比較・検証
- 大学での研究指導数値シミュレーションと機械学習に関する助言
Output
- 研究発表・論文投稿研究進捗に応じて実施予定
- 卒業研究でのプロトタイプ統合2027年度予定