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アイテム
敵対的生成ネットワークを用いた楽曲の自動コード推定法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190857
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19085722cf8dca-0f4f-410a-bd35-2cd4b352d916
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MUS18120006.pdf (1.3 MB)
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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 | 2018-08-14 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 敵対的生成ネットワークを用いた楽曲の自動コード推定法の検討 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 深層学習 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Wakayama University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Wakayama University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Wakayama University | ||||||||||||
| 著者名 |
納庄, 貴大
× 納庄, 貴大
× 西村, 竜一
× 入野, 俊夫
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 自動コード推定問題で推定精度を上げることは重要な研究課題となっている．先行研究では，隠れマルコフモデルやニューラルネットワーク等を用いた手法が提案されている．これらの手法では，トライアドのうち 「メジャー （maj），マイナー （min） 」 コードの推定精度は高い．それに比べて，その他のトライアドである 「オーギュメント（aug），ディミニッシュ （dim） 」 コード及びセブンスコード等の推定精度は低いという問題点がある．原因としては，(a) 和声外音の存在等の音楽的要因，(b) 訓練データの不足等の機械学習手法に起因する問題の二つが関係すると考えられる．そこで本研究では，(b) 訓練データの不足問題の解決を目指し，敵対的生成ネットワーク （GAN） を用いた自動コード推定法を提案する．提案手法では，生成ネットワーク （Generator） により，MIDI の演奏情報から識別器の学習に利用するための追加の訓練データを生成する．その上で，訓練データと生成データの両方を用いて，識別ネットワーク （Discriminator） をクラス分類の識別器として学習する． | |||||||||||
| 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-120, 号 6, p. 1-6, 発行日 2018-08-14 |
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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 | |||||||||||
