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アイテム
ガウス過程回帰モデルを用いたスペクトル基底に基づく多重音解析方式の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/92312
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/92312e048b551-b9a2-4db0-ab9d-c169c457dc1c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPS13155002.pdf (555.0 kB)
2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2013 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
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| DPS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2013-05-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ガウス過程回帰モデルを用いたスペクトル基底に基づく多重音解析方式の提案 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | The proposal of multiplex sound analysis scheme based on spectrum basis using Gauss process regression model | |||||||
| 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 | ||||||||
| 電気通信大学大院 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 電気通信大学大院 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| University of Electro-Communications | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| University of Electro-Communications | ||||||||
| 著者名 |
鍵本, 哲宏
× 鍵本, 哲宏
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| 著者名(英) |
Akihiro, Kagimoto
× Akihiro, Kagimoto
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 多重音信号解析において，各音がどの音でどの楽器に属しているかを認識することは，一般的に困難である．Specmurt 法では，同じ楽器カテゴリに属する音高は同じスペクトルパワー比 （調波構造） を持つと仮定し,固定の調波構造を用いて解析を行なっている．しかしながら，一般的に調波構造は一定ではない．そこで本稿では，楽器音を事前に学習しガウス過程回帰でモデル化することで，可変的に調波構造を作り，スペクトル基底から最適な組み合わせを見つけることで，認識したい音高と属するカテゴリを特定する．提案方式と調波構造一定の場合を仮定した方式との認識精度の比較を行い，提案方式の有効性を示す． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In multiplex sound analysis, it is generally difficult to recognize the pitch of each sound and the instrument category which belongs. In the conventional system, the sound quantity belonging to the same musical instrument category assumes that it has the same spectrum power ratio (harmonic structure), and analyzes using a fixed harmonic structure. However, harmonic structure is, in general, not constant. In this paper, harmonic structure is variably made by learning instrument sound in advance and making a model by a gauss process regression. And sound quantity to recognize and the category which belongs are specified by finding the optimal combination from this spectrum basis. We show the validity of the proposed system by measuring its recognition accuracy and the system which assumes the case of harmonic structure regularity. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10116224 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS） 巻 2013-DPS-155, 号 2, p. 1-6, 発行日 2013-05-16 |
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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 | |||||||
