WEKO3
アイテム
楽譜と演奏履歴を用いた深層自己回帰過程に基づく演奏タイミング予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183042
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18304259fcf74a-39a0-4369-8e58-1be7aa94664d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MUS17116009.pdf (537.8 kB)
|
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-08-17 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 楽譜と演奏履歴を用いた深層自己回帰過程に基づく演奏タイミング予測 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Expressive Timing Prediction Based on Deep Autoregressive Model Using Score and Performance Data | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 演奏支援 | |||||||
| 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 | ||||||||
| ヤマハ株式会社 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Yamaha Corporation | ||||||||
| 著者名 |
前澤, 陽
× 前澤, 陽
|
|||||||
| 著者名(英) |
Akira, Maezawa
× Akira, Maezawa
|
|||||||
| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，既知の楽曲を演奏している人間の演奏データにおける，発音タイミングの予測手法を提案する．従来の発音タイミング予測では，楽曲毎に個別の予測モデルを学習していたため，未知の楽曲に対する予測が行えなかった．そこで，演奏者は楽譜から得られる文脈と演奏タイミング履歴の両者に依存しながら次の発音タイミングを決定しているという仮説に基づき，これらを用いた発音タイミング予測手法を提案する．楽譜や演奏履歴情報からタイミング予測に有用な特徴量設計を行うのは困難であるため，これらを入力とし線形予測係数を出力する深層ニューラルネットワーク (DNN) を用いて，タイミングを自己回帰過程としてモデル化 ・ 予測する．評価実験の結果，テンポを移動平均としてモデル化する場合と比べ，予測誤差が約 23% 削減されることが示された． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10438388 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学（MUS） 巻 2017-MUS-116, 号 9, p. 1-5, 発行日 2017-08-17 |
|||||||
| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | 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 | |||||||
