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アイテム
音楽情報処理のための深層学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/189869
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18986924deb40a-b581-4ae7-9226-cfad55e971b5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MUS18119002.pdf (515.3 kB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-06-09 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 音楽情報処理のための深層学習 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 招待講演 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 株式会社コルグ | ||||||||
| 著者名 |
阪上, 大地
× 阪上, 大地
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では音楽情報処理に深層学習を応用する方法を解説する．本稿は二部構成で，ニューラルネットの一般的な設計と学習方法を解説した後，音楽情報処理を含めた各種メディア処理への応用例を紹介する．前半ではパラメータの初期化方法など常識となってしまっている基本的な事柄，Dropout などのよく使われるテクニック，最先端でまだ整理が進んでいない研究成果を順番に解説する．後半では WaveNet や Encoder-Decoder モデルなど各分野の代表的な応用例を紹介し，和音認識 ・ ビートトラッキングなどに深層学習を応用した研究を紹介する． | |||||||
| 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 2018-MUS-119, 号 2, p. 1-13, 発行日 2018-06-09 |
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| 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 | |||||||
