機械即興演奏(machine improvisation)とは、コンピュータのアルゴリズムにより、既存の音楽素材を用いて即興で演奏を行うことである。その場で録音した、または録音済みの既存の音楽素材を、パターンマッチングや機械学習などのアルゴリズムによって分析し、それによって得られたパターンを高度に組み合わせて、元の音楽素材のスタイルに沿った新しい楽曲を生成する。これは、既存の楽曲の分析を行わずに、アルゴリズムによって楽曲を生成する既存のコンピュータ音楽とは異なるものである[34]。
統計的スタイルモデリング

スタイルモデリングとは、与えられた音楽データから、そのスタイル的特徴を捉えた計算可能な表現（モデル）を構築することを意味する。統計的なアプローチを用いてパターン辞書や冗長性における冗長性を捉え、それを再結合して新たな音楽データを生成する。機械即興演奏は、ヒラーとアイザックソンによる1957年の『ILLIAC組曲』や、クセナキスのマルコフ連鎖や確率過程を用いた楽曲に始まる、統計モデルの音楽への適用の延長上にあるものである。現在では、可逆圧縮インクリメンタル・パーシング、接尾辞木、文字列検索などの手法も用いられる[35]。

異なる音楽スタイルの音楽データから生成したモデルを混合することにより、スタイルミキシング（音楽スタイルの合成）が可能になる。初めてスタイルミキシングを行ったのはシュロモ・ドゥブノフ（英語版）の『NTrope組曲』(NTrope Suite)で、ジャンセン＝シャノン・ジョイントソースモデルを使用した[36]。その後、ドゥブノフとジェラール・アサヤグは、線形の時空間で漸進的に構築される有限状態オートマトンであるファクターオラクル（英語版）[37]を使用した楽曲を製作し[38]、これはスタイルの再投入を行うシステムの基礎となった[39]。
実装

統計的スタイルモデリングの初の実装はOpen MusicのLZify法であり[40]、その次が、ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）パリのフランスワ・パチェ（英語版）が2002年に開発した[41][42]、LZインクリメンタル・パーシングをマルコフモデル（英語版）で解釈してリアルタイム・スタイルモデリングに利用する対話型の機械即興演奏の実装だった[43]。
ライブコーディング詳細は「ライブコーディング（英語版）」を参照

ライブコーディング(live coding)[44]とは、パフォーマンスの一環としてコンピュータ音楽のためのプログラムをリアルタイムに書くことである。インタラクティブ・プログラミング(interactive programming)、オンザフライ・プログラミング(on-the-fly programming)[45]、ジャストインタイム・プログラミング(just in time programming)とも呼ばれる。あらかじめプログラミングしておくデスクトップミュージックでは、ライブで演奏するのに比べてカリスマ性や華やかさに欠けると感じるミュージシャンが、ライブコーディングを選択するようになっている[46]。
脚注[脚注の使い方]
出典^ 『コンピュータ音楽』 - コトバンク
^ Curtis Roads,The Computer Music Tutorial, Boston: MIT Press, Introduction
^ Andrew J. Nelson, The Sound of Innovation: Stanford and the Computer Music Revolution, Boston: MIT Press, Introduction
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