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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2018
  4. 2018-MUS-120

畳み込みニューラルネットワークと敵対的学習に基づくメロディ補完の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190863
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190863
863618cd-f9d9-4990-bcef-97f31b59ca5a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS18120012.pdf IPSJ-MUS18120012.pdf (4.0 MB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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 畳み込みニューラルネットワークと敵対的学習に基づくメロディ補完の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 作曲・編曲
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
東北大学
著者所属
東北大学
著者所属
東北大学
著者所属
東北大学
著者名 中村, 光佑

× 中村, 光佑

中村, 光佑

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能勢, 隆

× 能勢, 隆

能勢, 隆

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千葉, 祐弥

× 千葉, 祐弥

千葉, 祐弥

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伊藤, 彰則

× 伊藤, 彰則

伊藤, 彰則

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,部分的に欠損させたメロディを自然なかたちで補完する問題を扱う.メロディの補完は,既存のメロディの部分的な編集や 2 つのメロディの接続といった用途ヘ利用が期待される.欠損した情報を補完する技術としては,画像のある領域を欠損させ,その部分を自然に補完する画像補完が研究されており,近年ではニューラルネットワークによって高品質な画像補完を実現する手法が提案されている.そこで本研究では,ニューラルネットワークに基づく画像補完を応用したメロディの補間手法を検討する.具体的には,一定長のメロディを画像として表現し,これを用いて画像補完ネットワークを学習する.補完ネットワークは全層が畳み込み層で構成され,敵対的学習の枠組みで学習される.敵対的学習では,本物のメロディと補完されたメロディを見分ける識別ネットワークを同時に学習させ,補完ネットワークはこれをだませるように学習を行うことで,より自然な補完結果が得られると期待される.また,学習時の補助情報として,楽曲のコードの情報を入力することも検討する.
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 12, p. 1-6, 発行日 2018-08-14
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
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Ver.1 2025-01-20 01:01:33.235456
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