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アイテム
階層隠れセミマルコフモデルと深層学習に基づく楽曲セクションの境界推定とラベル付け
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205290
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205290c2f92f1c-f414-4ea9-af8d-c077459ff8ea
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z82-2S-08.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 階層隠れセミマルコフモデルと深層学習に基づく楽曲セクションの境界推定とラベル付け | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
柴田, 剛
× 柴田, 剛
× 錦見, 亮
× 中村, 栄太
× 吉井, 和佳
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 音楽音響信号の構造解析では，セクションの境界推定とイントロ・Aメロ・Bメロ・サビといったラベル付けを行う必要があるが，これらを同時に扱っている研究はほとんどなかった．本稿では，階層隠れセミマルコフモデルと深層学習に基づく音楽構造解析手法について述べる．具体的には，まず，我々がすでに提案した階層隠れセミマルコフモデルを用いて，セクションの境界推定とクラスタリングを行う．次に，深層ニューラルネットワークを用いて，音響特徴量系列からセクションラベル系列の推定を行う．最後に，これら解析結果を統合して最終的な結果を得る．提案手法の有効性を，ポピュラー音楽を用いた実験により検証する． | |||||||||||||
| 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82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 343-344, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
