2026-05-21T13:55:21Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00196760 2025-01-19T22:37:33Z 6504:9795:9801

周波数基底チューニングに基づく演奏詳細解析に向けたスコアフォローイング 保利, 武志 中村, 和幸 嵯峨山, 茂樹 人工知能と認知科学 本研究では、楽譜情報に基づきモノラル音楽音響信号から音楽特徴量(音高、詳細オンセット時刻、音量、音長)を詳細に推定するための手法について述べる。音楽音響信号からの多重音分離は、演奏解析としてだけではなく自動演奏や音楽情報探索などにおいても極めて重要な要素技術であり、従来音楽スペクトログラムの生成モデルに基づく逆問題として定式化されることが多かったが、本研究では楽譜を既知とすることで、楽譜情報を事前知識としてボトムアップ的に高時間分解能な演奏特徴量の高精度な推定を実現する。本稿ではその中でも特に音楽音響信号と楽譜情報とのタイムアライメント手法に焦点をあて比較検討する。 情報処理学会 2019-02-28 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196760 AN00349328 第81回全国大会講演論文集 2019 1 69 70 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/196760/files/IPSJ-Z81-5D-06.pdf application/pdf 314.2 kB 2019-05-28