中村 荣太
京都大学 白眉中心／信息学研究科
声音媒体研究室 特定助教
出生于石川县。2012年东京大学研究生院理学系研究科物理学专业博士毕业，获得（理学）博士学位。曾先后担任国立信息学研究所特任研究员、明治大学研究与知识产权战略机构研究推进员、日本学术振兴会特别研究员（PD）等职务，2019年起任现职。2023年起成为创发研究员。
Q1. 您是怎样走上科研之路的？
A1. 自幼对音乐和物理感兴趣
希望利用信息学探究奥秘
我从小就喜爱音乐，3岁开始学习钢琴。初中时期，开始对科学感兴趣，特别是对利用数学和理论来解释自然现象的物理学尤其着迷。这些经历，使我产生了将来“要对音乐进行科学研究”的想法，这一想法一直持续到今天。
直到攻读物理学博士，我一直都在探索与自己理想相契合的科学领域。虽然我就读的大学也提供了音乐相关课程，但这些课程主要是从文化角度进行讲解，很少基于科学观点的客观分析。而我希望能在物理学的基础上，兼顾探究科学和音乐，于是进入了信息学领域。如果将声音和乐谱等作为定量信息处理，并通过算法和人工智能等技术手法进行分析和阐明的话，就能够在活用物理学知识的同时研究音乐。
Q2. 自动制谱的意义和魅力在于何处？
A2. 更容易理解专业人士制作的乐谱
利用机器学习探究时代变化
我的研究课题之一是“制谱”。制谱是指将录制好的音乐中的旋律或伴奏部分等转写成乐谱。市场上销售的乐谱中，相当一部分是由具有专业技能的人士手工制谱制作的。很多人是通过完成的乐谱，来理解音乐的内容和技巧的，并被更多人演奏。我正在致力于一项使用计算机让“理解和再现音乐”的过程自动化，并使其更加普及的研究。
正在确认钢琴的录音数据
自动制谱采用了被称为机器学习的方法，即让人工智能（AI）从学习数据中学习规则和计算。收集作为学习数据的乐曲数据是一项繁重的工作，需要理解音乐的历史和文化等背景知识。采用信息学和音乐领域最新知识进行的研究虽然有难度，但这两者都是不可忽视的要素，也是研究价值的所在。
作为创发研究员，我在尝试利用智能科学和进化科学的方法来理解包括音乐在内的“文化”的时代变化。我希望开发的AI能为与人类和文化等共同进步，不断进化，例如AI能理解人们的喜好，并预测和提出新的表达风格。
Q3. 您在研究中的座右铭是什么？
A3. 将取得的成果回馈社会
珍惜只有自己能干的课题
在迄今为止的研究中，我曾发表过自动作曲系统“CREEVO”，利用AI编曲以及根据钢琴演奏生成管乐谱的系统等一些列成果。通过将研究成果以开放数据的形式公开，希望不仅能够将研究成果回馈给社会，还希望创造一个人人都能轻松享受艺术的世界。
我认为，正是由于我一直坚持追求从小就对音乐和科学产生的兴趣，才使我成为一名研究者。坚持自己的兴趣是一条艰难的道路，但获得的喜悦也是巨大的。同时，珍惜自己所选定的研究课题的独特性也至关重要。为了取得研究成果，为了在研究竞争中立于不败之地，要保持永不放弃的心态，和不断磨炼自身价值的努力，请努力投入到每天的学习和研究中去吧。（TEXT：横井Manami）
中村在音乐信息科学的国际会议“CMMR2023”上，获得了最佳论文奖（Best PaperAward）
原文：JSTnews 2024年2月号
翻译编辑：JST客观日本编辑部
