自己組織化マップによる教師なしクラスタリングを利用したドラム演奏の自動採譜

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2003-08-04
• タイトル: 自己組織化マップによる教師なしクラスタリングを利用したドラム演奏の自動採譜
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Transcription of Drum Performance using Unsupervised Clustering by Self - Organizing Map
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科 知能情報学専攻
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Intelligence Science and Technology, Graduate School of Infomatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Intelligence Science and Technology, Graduate School of Infomatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Intelligence Science and Technology, Graduate School of Infomatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Intelligence Science and Technology, Graduate School of Infomatics, Kyoto University
• 著者名: 吉井, 和佳; 北原, 鉄郎; 櫻庭洋平; 奥乃, 博
• 著者名(英): Kazuyoshi, Yoshii; Tetsuro, Kitahara; Yohei, Sakuraba; Hiroshi, G.Okuno
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，自動採譜技術確立のために，複数打楽器演奏を対象とする．打楽器演奏を扱う上での問題として，大きい個体差，データベース不足が挙げられる．本稿では，フィルタ処理を行った後，体鳴楽器の音源同定と，膜鳴楽器の音源同定を別々に行うことにし，特に，自己組織化マップによる教師なしクラスタリングを利用した膜鳴楽器の音源同定手法について報告する．まず，音響信号から発音時刻を検出し，各発音時刻に対する特徴量ベクトルをSOMへの入力ベクトル群としてマップを作成し，得られたマップをヒストグラムを用いて分割することでクラスタリングを行う．MIDI音源及び市販CDに対する評価実験の結果，平均90%の膜鳴楽器の音源同定を達成し，提案手法の有効性を確かめることができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The problems with automatic transcription of plural-duram performance are a large variation of individual percussive instrument and a lack of large corpus of such sounds. Therefore, the percussive instrument identification is divided into two subprocessing, idiophone and membraphone identifications by separating input sounds by spectral filters. This paper reports the details of membraphone identification based on unsupervised clustering with self-orgnizing map (SOM). Features including beats are extracted and used as input vectors of SOM, and feature map is separated by using histogram. The performance of identification is evaluated with MIDI and commercial CDs and about 90% of membraphone identification is attained.
• 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: AN10438388
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2003, 号 82(2003-MUS-051), p. 43-50, 発行日 2003-08-04
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会