WEKO3
アイテム
リズムベクトルを用いたリズム認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56115
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56115d213c3c4-5cd5-4a84-88f1-629610c76d63
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2002 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2002-07-07 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | リズムベクトルを用いたリズム認識 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Rhythm Recognition Method using Rhythm Vector | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo | ||||||||
著者名 |
武田, 晴登
× 武田, 晴登
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著者名(英) |
Haruto, Takeda
× Haruto, Takeda
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では、MIDIキーボードによる人間の演奏から自動採譜を行うシステムについて述べる。鍵盤楽器からMIDI信号を入力するため、ピッチについての情報は正確に得られるのに対し、リズムについては音の長さが得られるだけなので、音の長さを音符に変換する処理が必要である。市販ソフトではメトロノームなどによりテンポを強制された演奏に対する自動採譜が実現されているが、テンポの指定を行わず自由に弾かれた演奏に対するリズム認識についは有効な手法は確立されていない。我々はテンポの指定のない演奏に対するリズム認識を行うために、音楽の時間構造をテンポとリズムパターンに分けて考え、リズムパターンを表す特徴量である「リズムベクトル」に注目する。リズムベクトルとテンポ変動は、隠れマルコフモデルを用いてモデリングを行い、リズム認識の問題の推定のの問題として扱う。本稿では、本稿では、リズムベクトルに基づくリズム認識のための確立モデルを提案する。さらに、提案されるモデルを用いた実験として3人の被験者のMIDIキーボードによる単旋律の曲の演奏について認識実験を行い、有効性を示唆する実験結果として認識率93.2%が得られたことを報告する。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper proposes a rhythm recognition method for MIDI signal performed by MIDI keyboard. An usual way of automatic transcription from MIDI signals is to play MIDI keyboard with metronome to perform in constant tempo and quantize the note durations in a resolution level which is given by the user. A new method proposed in this paper, however, does not require performer to obey the beats of metronome and can recognize rhythm pattern for automatic transcription. We define ratio of note durations as a new feature "Rhythm vector" .Rhythm Vector and tempo variation are integrated in Hidden Markov Model, which is used in modern speech recognition, and we deal with rhythm recognition as a stochastic estimating problem. Experimental result is also reported. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
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 2002, 号 63(2002-MUS-046), p. 23-28, 発行日 2002-07-07 |
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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 |