WEKO3
アイテム
ポピュラー歌唱における高音域の声区と発声状態の判別手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80404
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/804042ffd65f9-d542-4e32-a344-21d490be7a1a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2012 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 | 2012-01-27 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | ポピュラー歌唱における高音域の声区と発声状態の判別手法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Discrimination Method of Voice Register and Voice Quality in high pitch for Popular Singing | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 歌声・作詞・作曲 | |||||||
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 | ||||||||
法政大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
法政大学情報科学部 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Hosei University Graduate School | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Professor at Hosei University | ||||||||
著者名 |
平山, 健太郎
× 平山, 健太郎
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著者名(英) |
Kentaro, Hirayama
× Kentaro, Hirayama
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 近年の日本のポピュラー音楽では,一つの声区のみで歌えないような高い音域を含む楽曲が数多く存在する.実際に一つの声区のみで歌おうとすると声が枯れてしまうという結果が多い.このような状況はしばしばカラオケで見受けられる.従来より,歌唱力の自動評価は様々な手法で行われてきたが,高音域の発声における発声状態の評価を行っているものは少ない.本研究では,基本周波数成分やフォルマント,倍音構造,残差スペクトルなどの特徴量から声区と発声状態のトレーニングデータを35次元で作成し,自動でユーザの音声データから高音域の発声評価を行うシステムを構築した.歌唱音声に対する音符単位の識別率は 93.18% であった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | A lot of recent Japanese pop music includes high tones that cannot be sung using only one vocal register. Indeed, attempting to do so often results in sore throats. This situation often occurs in karaoke. Previous research on singing evaluation has focused on trained, classical, and operatic styles, but there has been little research that deals with the automatic evaluation of singing quality in high tones. We have developed a system with 35 dimensions that automatically determines user's voice quality by identifying a user's vocal register and then recomeending a more suitable one. We used the fundamental frequency, formant, harmonics and residual spectrum, etc as feature values for analysis. Identification rate of singing voice per notes was 93.18%. | |||||||
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 |
研究報告音楽情報科学(MUS) 巻 2012-MUS-94, 号 16, p. 1-6, 発行日 2012-01-27 |
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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 |