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  1. 全国大会
  2. 73回
  3. 人工知能と認知科学

調波パラメトリックNMFによる楽器演奏音響信号の分析合成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/108562
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/108562
e4b4ae2f-d61e-4e1f-80a2-b54f4ab4f395
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z73-5R-1.pdf IPSJ-Z73-5R-1.pdf (839.7 kB)
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type National Convention(1)
公開日 2011-03-02
タイトル
タイトル 調波パラメトリックNMFによる楽器演奏音響信号の分析合成
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
京大
著者所属
京大
著者所属
京大
著者所属
京大
著者所属
京大
著者名 安良岡直希

× 安良岡直希

安良岡直希

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糸山克寿

× 糸山克寿

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高橋徹

× 高橋徹

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尾形哲也

× 尾形哲也

尾形哲也

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奥乃博

× 奥乃博

奥乃博

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では調波パラメトリックNonnegative Matrix Factorization (HPNMF) と呼ぶ新しい振幅スペクトログラムモデリング手法を用いた音源分離と演奏合成法について述べる.HPNMFでは,振幅スペクトログラムを直接因子分解するのではなく,各時刻のスペクトルを調波Gaussian Mixtureによりモデル化した上でその各倍音強度パラメータを楽曲全体で因子分解する.これにより基本周波数パラメータをNMFの枠組みの外側で適応でき,通常のNMFが苦手とするビブラート信号などを効率的に推定できる.HPNMFを用いて多重奏からの特定楽器パート音源分離と演奏音響信号再合成が高精度に実現されることを示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第73回全国大会講演論文集

巻 2011, 号 1, p. 293-294, 発行日 2011-03-02
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 08:44:42.052722
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