GTTMタイムスパン木を用いた楽器演奏知識のアノテーション手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-08-14
• タイトル: GTTMタイムスパン木を用いた楽器演奏知識のアノテーション手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Annotation Method for Supporting Instrument Performance using GTTM Time-Span Tree
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 音楽演奏
• 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: 理化学研究所／産業技術総合研究所／総合研究大学院大学
• 著者所属: 理化学研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 理化学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Physical and Chemical Research / National Institute of Advanced Industrial Science and Technology / The Graduate University for Advanced Studies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Physical and Chemical Research
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Physical and Chemical Research
• 著者名: 飯野, なみ; 島田, 真弓; 西村, 拓一; 浜中, 雅俊
• 著者名(英): Nami, Iino; Mayumi, Shimada; Takuichi, Nishimura; Masatoshi, Hamanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，音楽理論 Generative Theory of Tonal Music (GTTM) のタイムスパン分析から得られたタイムスパン木に対して，楽器演奏に関する知識のアノテーション手法について述べる．我々はこれまで，クラシックギターの指導 ・ 学習支援を目的として，演奏法に関する知識の構造化を行ってきた．しかし，演奏者が知識をより実践的に理解するためには，演奏する曲と知識を対応させることが重要となる．そこで本研究では，楽譜情報と知識を連携するためのタイムスパン木を用いたアノテーション手法を提案する．ギター曲 4 曲の数小節を取り上げ，タイムスパン木に対して 2 音以上で適用される知識を付与して実験した結果，全ての知識のうち約 76% が木構造に対応していることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper describes a method that annotates the knowledge of instrument performance to a time-span tree obtained from time-span analysis on the basis of the generative theory of tonal music (GTTM). We have structured the knowledge of classical guitar rendition and developed guitar rendition ontology for playing support. In order to use the knowledge of the ontology at a site, it is necessary to connect the knowledge and music piece. Therefore, in this study, we propose an annotation method using a time-span tree to integrate ontology data with musical score information. In the experiment, we used several bars of each of four guitar pieces and annotated the knowledge, which is executed with more than two notes, to time-span trees. As a result, we found that about 76% of knowledge correspond with the structure of time-span trees.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 22, p. 1-6, 発行日 2018-08-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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