@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00160410,
 author = {澤田, 隼 and 竹川, 佳成 and 平田, 圭二 and Shun, Sawada and Yoshinari, Takegawa and Keiji, Hirata},
 issue = {23},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2016}
}