@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00129219,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {応用},
 month = {Mar},
 note = {ピアノの演奏において,演奏者は必ずしも楽譜通りには演奏せず,演奏者独自の特徴がみられる.これは,演奏者によるその楽曲の解釈,及び演奏者の感覚的・肉体的要因により生ずる無意識な揺らぎに依るものである.これら楽譜からのずれは,その演奏をより心地よい音楽性の高いものとするために必要不可欠なものであり,これがその演奏者の個性を形成する重要な要素となっている.我々は,上記のような演奏者の音楽性の高い演奏を再現する方法として,この特徴を演奏者情報としてデータベースに備え,未知なる曲に対してこの演奏者情報を加味することにより,あたかも実際にその演奏者が演奏したかの様な演奏を実現する自動演奏システムの構築を行ってきた.この演奏者情報を抽出する手法として,従来はAI的な手法がその主流を占めていた.しかし,この様な手法は既存の曲に対する解析に於いては有効であるが,未知曲に対しては柔軟性を欠きあまり良い結果が得られていない.そこで,未知なものに対しても柔軟に対応できるニューラルネットワークにいち早く着眼し,これらを併用する方法を検討してきた.以下に両者を併用し,演奏者情報の抽出を行う方法ついて述べる.},
 pages = {437--438},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ニューラルネットワークによるテンポに関する演奏者情報の抽出},
 volume = {第52回},
 year = {1996}
}