@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00190870,
 author = {中村, 栄太 and Emmanouil, Benetos and 吉井, 和佳 and Simon, Dixon},
 issue = {19},
 month = {Aug},
 note = {自動採譜の多くの研究では，出力はピアノロール形式であり，音楽的に解釈されたリズムや音高を表していない．本研究では多重音検出とリズム量子化手法を統合して，多声音楽音響信号を人間が読める楽譜に変換する自動採譜手法を論じる．この統合においては，多重音検出の結果は余分な音符や時間ずれなどの誤りを含むことが問題になる．そこで本研究では拍節隠れマルコフモデルを拡張して，余分な音符を除去できるリズム量子化手法を提案する．また，反復音の取り扱いと発音時刻の調節をするために多重音検出手法の改良を行う．さらに，自動採譜結果を評価するための評価手法を提案する．クラシックピアノ音楽データでを用いた評価により，これらの取り扱いが採譜性能が向上に有効であることを示す．},
 title = {多重音検出とリズム量子化の統合による多声音楽の自動採譜},
 year = {2018}
}