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  1. 全国大会
  2. 81回
  3. 人工知能と認知科学

音符・コード系列に注目した神経力学モデルによる音楽情報の階層的学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196913
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196913
78b1b7b8-e84f-4dad-9880-de48ad4a0e91
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z81-4T-04.pdf IPSJ-Z81-4T-04.pdf (321.3 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2019-02-28
タイトル
タイトル 音符・コード系列に注目した神経力学モデルによる音楽情報の階層的学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
徳島大
著者所属
徳島大
著者所属
徳島大
著者所属
徳島大
著者名 天羽, 水穂

× 天羽, 水穂

天羽, 水穂

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西出, 俊

× 西出, 俊

西出, 俊

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康, シン

× 康, シン

康, シン

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任, 福継

× 任, 福継

任, 福継

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究の目標は音楽の自動作曲のために神経力学モデルによる音楽情報の階層的な学習である.学習モデルとしてニューロンの発火速度の違いによって情報を階層的に学習することが可能なMTRNNを用いる.学習データは音符系列とコード系列によって構成され,発火速度の速い入力ニューロン群に音符系列を,遅い入力ニューロン群にコード系列を入力してモデルを学習する.単音から成る複数の曲を用いた実験の結果,各楽譜のダイナミクスをパラメータ空間に自己組織化することが可能であることを確認した.自己組織化されたパラメータは曲を表現しており,音符・コード系列とパラメータを相互に計算することが可能であることを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第81回全国大会講演論文集

巻 2019, 号 1, p. 375-376, 発行日 2019-02-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 22:33:31.436631
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