隠れマルコフモデルによる音楽リズムの認識

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2002-02-15
• タイトル: 隠れマルコフモデルによる音楽リズムの認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Musical Rhythm Recognition Using Hidden Markov Model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：音楽情報科学
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科／北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo/Graduate School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者名: 大槻知史; 齋藤, 直樹; 中井, 満; 下平, 博; 嵯峨山, 茂樹
• 著者名(英): Tomoshi, Otsuki; Naoki, Saitou; Mitsuru, Nakai; Hiroshi, Shimodaira; Shigeki, Sagayama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，隠れマルコフモデル（HMM）を用いて，人間が鍵盤入力した演奏情報（標準MIDIファイル）の発音時刻の間隔から，意図された音価列を復元推定する手法を提案し，実験によりその効果を実証する．人間が音楽演奏する際の物理的音長は，音価に対応する正規の長さから意識的・無意識的に揺らぐため，楽譜入力や自動採譜などでは，楽譜として意図された各音符の音価を正しく推定するのは容易ではない．そこで，連続音声認識の定式化にならって，音楽的な演奏を学習・認識する原理をHMMの手法を用いてモデル化する．さらに，同様の原理により小節線・拍子推定，テンポ変化推定も可能となることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes the use of Hidden Markov Model (HMM) for rhythmrecognition from musical performance recorded in the standard MIDIfile format. Intentionally or unintentionally, physical durations ofmusical notes in human performances often fluctuate from nominallengths of the intended notes. Estimating intended note sequences is,therefore, not trivial for computers. In this paper, we formulate theprocess of understanding and recognizing musical rhythm patterns usingHMM similarly to continuous speech recognition (CSR). It is shownthat the same principle enables bar line allocation, beat recognition,and tempo estimation.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 43, 号 2, p. 245-255, 発行日 2002-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764