HMMと音符n - gramを用いた音楽リズム認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2001-10-26
• タイトル: HMMと音符n - gramを用いた音楽リズム認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Musical Rhythm Recognition Using HMM and Note N - gram
• 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: 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 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; 中井, 満; 下平, 博; 嵯峨山, 茂樹
• 著者名(英): Tomoshi, Otsuki; 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(スタンダード MIDIファイル)の音価の系列から、意図された音符列を復元推定する手法に、音符n-gramを 用いてより強い音楽制約を与える方法論を導入する。従来は、ある状態は直前の状態のみに依 存するという仮定のもとで、音符状態の連鎖である楽曲の生成確率を与えていたが、その結果 音楽的な音符列のモデルとしては拘束力が弱かった。本稿ではより制約の大きいn-gram遷移 確率を利用したモデルを提案し、そのための2種類のViterbi計算のアルゴリズムも提案する。 また楽曲サンプルの音価のtrigram・quadgram連鎖確率を学習することで、より良い推定結果 が得られることを示す。
• 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 musical note n-gram in Hidden Markov Model (HMM) for rhythm recognition from musical performance signal recorded in the standard MIDI file format. In the previous paper, we used the bigram model with transition probabilities between adjacent notes which had rather weak constraint over musical note sequences. In this paper, we propose a more constrained model using n-gram transition probabilities in HMM, and two algorithms for n-gram Viterbi path calculation. Experimental results show that trigram and quadgram transition probabilities trained by music sample phrases give better performance.
• 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 2001, 号 103(2001-MUS-042), p. 61-68, 発行日 2001-10-26
• 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