WEKO3
アイテム
音響特徴・ベース音・和音遷移を用いた自動和音認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80417
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80417006866e6-e0fa-491f-8aa5-f1325287b995
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MUS12094029.pdf (444.4 kB)
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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) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-01-27 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 音響特徴・ベース音・和音遷移を用いた自動和音認識 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Automatic Chord Recognition Based on Probabilistic Integration of Acoustic Features, Bass Sounds, and Chord Transition | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 音楽の認識・理解 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者名 |
糸山, 克寿
× 糸山, 克寿
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| 著者名(英) |
Katsutoshi, Itoyama
× Katsutoshi, Itoyama
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，多重奏音楽音響信号に対する自動和音和音手法について述べる．和音の認識においては，音楽的要素の関連性を考慮することが重要である．我々は，和音を表現する音響特徴であるクロマベクトルに加えて和音と関わりの深い音楽的要素であるベース音を用いた自動和音認識手法を構築した．和音遷移のパターンを事前に階層 Pitman-Yor 言語モデルで学習し，Viterbi アルゴリズムに基づく最大事後確率推定で和音系列を推定する．Beatles の 150 楽曲を用いた評価実験で，本手法は 73.7% の認識率を達成した． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper describes a method that identifies musical chords in polyphonic musical signals. As musical chords mainly represent the harmony of music and are related to other musical elements such as melody and rhythm, we should be able to recognize chords more effectively if this interrelationship is taken into consideration. We use bass pitches as clues for improving chord recognition. The proposed chord recognition system is constructed based on Viterbi-algorithm-based maximum a posteriori estimation that uses a posterior probability based on chord features, chord transition patterns, and bass pitch distributions. Experimental results with 150 Beatles songs that has keys and no modulation showed that the recognition rate was 73.7% on average. | |||||||
| 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 29, p. 1-7, 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 | |||||||
