音楽音響信号を対象とするGTTM的アプローチによるグルーピング構造の抽出について

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-05-14
• タイトル: 音楽音響信号を対象とするGTTM的アプローチによるグルーピング構造の抽出について
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Grouping Structures Extraction by GTTM Approach for Musical Signal
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 公立はこだて未来大学大学院
• 著者所属: 公立はこだて未来大学
• 著者所属: 公立はこだて未来大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future University Hakodate
• 著者名: 澤田, 隼; 竹川, 佳成; 平田, 圭二
• 著者名(英): Shun, Sawada; Yoshinari, Takegawa; Keiji, Hirata
• 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，音楽理論 GTTM に基づいて音楽音響信号からグルーピング階層構造を獲得する方法について述べる．GTTM 規則を音響信号 （スペクトログラム） に直接適用することで，多数の楽曲演奏に対して高次の楽曲構造分析や楽曲類似度計算などが可能となる．これより，例えばさらに能動的な音楽鑑賞の実現が期待される．しかし，GTTM 規則の適用に関して，順序が曖昧であったり競合の発生により高い分析精度を達成するのは難しかった．本論文では，音楽音響信号のスペクトログラムのテクスチャ特徴量を使って階層的クラスタリングを行うことで各規則の変換と競合の解決をはかる．提案手法に対して RWC 研究用音楽データベース中のポピュラー音楽 100 曲を対象に評価実験を行ったところ，平均正答率は 85.5％となった．
• 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: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2016-MUS-111, 号 23, p. 1-6, 発行日 2016-05-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8752
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会