@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00170566,
 author = {中村, 栄太 and 糸山, 克寿 and 吉井, 和佳},
 issue = {22},
 month = {Jul},
 note = {本稿では，音型の反復構造を記述するベイジアン音楽言語モデルに基づくリズム採譜 （即ち，MIDI 演奏信号からの音価の自動認識） の手法について論ずる．自動採譜では従来，多数の楽譜データからの統計学習により構成した，音楽の一般的特徴を表す言語モデルが用いられてきた．一方で，多くの楽曲は反復構造を持ち，限られた音型から成っているため，楽曲ごとに個別の文法が学習できれば，より精密な言語モデルが得られると考えられる．ここで問題となるのは，演奏から間接的に得られる楽譜に対してその文法をどのように学習するかと，変形を含む音型の反復をどう扱うかである．本稿では，楽曲ごとに個別の言語モデルの生成を記述するディリクレ過程と変形を含む音型の組み合わせによる音符の生成過程を記述する階層 HMM （隠れマルコフモデル） を結合した階層ベイズモデルを提案する．このモデルに基づき，演奏信号から楽譜とその背後にある楽曲ごとに個別の言語モデルを同時に推定するための推論アルゴリズムを導出する．提案モデルにより従来の HMM よりもリズム採譜の精度が向上することを確認した．},
 title = {音型の反復と変形に基づく階層ベイズ音楽言語モデルとMIDI演奏のリズム採譜への応用},
 year = {2016}
}