重回帰分析のイタレーションによる演奏ルールの抽出と解析

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2002-02-15
• タイトル: 重回帰分析のイタレーションによる演奏ルールの抽出と解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Identification of Music Performance Rules Based on Iterated Multiple Regression Analysis
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：音楽情報科学
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科／現在，日本テレコム株式会社
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering Science, Osaka University/Presently with Japan Telecom Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering Science, Osaka University
• 著者名: 石川, 修; 片寄, 晴弘; 井口, 征士
• 著者名(英): Osamu, Ishikawa; Haruhiro, Katayose; Seiji, Inokuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，重回帰分析を応用した手法によって，音楽演奏ルールを抽出するシステムについて述べる．説明変数の従属性を排除する形でイタレーション処理を実施することで，帰納学習法などでは実現されているアンド結合のルールを効果的に抽出できるようにし，また，クロージャなどを説明変数として扱うことにより，重回帰分析と比べて20%?50%，先に提案したイタレーション処理と比べ5%?10%，抽出した演奏ルールの精度が上がることが確認された．さらに，未知楽曲への適応度を扱うものとして，教師演奏データ前半で学習を行い，演奏後半についてシステムが生成したデータと教師演奏の比較を行った．また，同じ楽曲に対する3人の演奏から平均的なルールを抽出した結果，本手法により，フレーズ演奏表現に関するパラメータを定量的に抽出できることが確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper describes a system which extracts music performance rules based on multiple regression analysis. The new iteration algorithm eliminating the dependent explanation variables contributed to capability of AND-rules extraction. Fitting rate was 20%--50% improved compared with the normal multiple regression analysis, and 5%--10% compared with our earlier algorithm.This paper shows the comparison of the human performance and the system generation using the rules extracted from the given human former-half performance. This paper also shows the extraction of average rules from multiple performances of a piece. We verified the system can extract the quantitative parameters regarding phrase expression.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 43, 号 2, p. 268-276, 発行日 2002-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764