ニューラルネットワークを用いた複数楽器の音源同定処理

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2001-02-22
• タイトル: ニューラルネットワークを用いた複数楽器の音源同定処理
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Sound Source Identification Process of Polyphony using Neural Network
• 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: 慶應義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Keio University
• 著者名: 村瀬, 樹太郎; 中西, 正和
• 著者名(英): Jutaro, Murase; Masakazu, Nakanishi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音源同定とは、認識された音が何の楽器の音なのかを判別することであり、自動採譜を行うための重要な処理の一つである。本研究では、複数の楽音に対して、誤差逆伝搬法によって学習したニューラルネットワークを用いて音源同定を行った。音の性質は、基本周波数成分とその倍音成分の関係である調波構造に現れるため、これを特徴量として利用した。実験結果から、調波構造が音源同定に重要な特徴量であることを確認し、ニューラルネットワークが音源同定に有効であることが示せた。また、整数倍の倍音成分のみを特徴量として用いているため、ネットワークとしてシンプルなもので実現できた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The sound source identification is to distinct what instrument the recognized sound is played by. It is one of the most important process in automatic transcription. In this paper, we have approached the sound source identification of polyphony using the neural network learned by back propagation. As for the property of sound, since it appears in harmonic structure, a harmonic relationship of the fundamental frequency component, we have used it as the feature value. As a result, we have confirmed that the harmonic structure is an important feature value, and the neural network was found to be effective for sound source identification. Moreover, since we have used only the harmonics as the feature values, a simple network was realized.
• 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 16(2000-MUS-039), p. 121-128, 発行日 2001-02-22
• 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