@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00131239,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {人工知能と認知科学},
 month = {Mar},
 note = {ピアノ演奏者による演奏は, 単純に楽譜上から得られる情報を鍵盤打鍵の運動に変換しているわけではなく, その演奏者独自の特徴が現れる. これがピアノ演奏者の演奏とコンピュータに楽譜を入力しただけの演奏との決定的な違いであり, その演奏を音楽性の高い心地よいものにしている. そこで, この演奏者の特徴をデータベースとして抽出することができれば, コンピュータに楽譜を入力した後にこの特徴を付加することにより演奏者の特徴を持った演奏を実現できる. 我々は, ニューラルネットワークを用いてこの演奏者の特徴を抽出する手法を研究しできた. そして, 演奏者の特徴から大局的な揺らぎ成分を抜き出し, これを別のニューラルネットワークを用いて学習させることが可能であることを確かめた. 本稿では, この大局的な揺らぎ成分を用いることで, 局所的な揺らぎ成分を含めた学習・認識がより巧く行えることについて述べる. なお, 今回はメロディライン上の音符のみを対象としている.},
 pages = {269--270},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ニューラルネットワークによるピアノ演奏者の特徴を持った自動演奏システムの構築 : 大局的な流れを考慮した演奏者の特徴抽出},
 volume = {第54回},
 year = {1997}
}