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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218408 2025-01-19T15:10:16Z 1164:5064:10822:10948

半教師あり深層異常検知手法を用いたクラシックギターにおける演奏ミス自動検出手法の提案 小川, 健太 澤田, 隼 桂田, 浩一 大村, 英史 ポスターセッション1 クラシックギターは気軽に始められる楽器であることから個人で練習することが多い．そのため，初心者が 1 音ずつ正しく弾けるようにサポートするシステムが求められている．エレキギターにおいては，適切に音が発せられたかを評価する練習支援システムが提案されている．このシステムでは，予め演奏ミスを分類し，演奏音のラベル付きデータから学習を行った分類器により演奏ミスの自動判定を行っている．しかしながら，演奏ミスをした音を大量に収集してラベル付けを行うことは困難であり，演奏ミスの分類も主観的な判断に大きく依存する問題が生じる．そこで本研究では，「適切に演奏された音」を正常データ，「演奏ミスをした音」を異常データとし，半教師ありの深層異常検知手法を用いた演奏ミスの自動検出手法を提案する．異常検知は，正常データ群から外れるものを一様に異常データとして検出するため，起こり得る様々な演奏ミスを検出することが期待できるうえに，データセットの構築も容易となる．評価実験を実際に演奏したデータに基づいて行ったところ，高い精度で演奏ミスを検出でき，提案手法の有効性が確認できた． 情報処理学会 2022-06-10 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218408 2188-8752 AN10438388 研究報告音楽情報科学（MUS） 2022-MUS-134 16 1 8 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/218408/files/IPSJ-MUS22134016.pdf application/pdf 2.5 MB 2024-06-10