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  1. 全国大会
  2. 81回
  3. 人工知能と認知科学

周波数基底チューニングに基づく演奏詳細解析に向けたスコアフォローイング

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196760
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196760
7726154a-868f-47b1-b3ab-47611ea96f51
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z81-5D-06.pdf IPSJ-Z81-5D-06.pdf (314.2 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2019-02-28
タイトル
タイトル 周波数基底チューニングに基づく演奏詳細解析に向けたスコアフォローイング
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
明大
著者所属
明大
著者所属
明大
著者名 保利, 武志

× 保利, 武志

保利, 武志

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中村, 和幸

× 中村, 和幸

中村, 和幸

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嵯峨山, 茂樹

× 嵯峨山, 茂樹

嵯峨山, 茂樹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では、楽譜情報に基づきモノラル音楽音響信号から音楽特徴量(音高、詳細オンセット時刻、音量、音長)を詳細に推定するための手法について述べる。音楽音響信号からの多重音分離は、演奏解析としてだけではなく自動演奏や音楽情報探索などにおいても極めて重要な要素技術であり、従来音楽スペクトログラムの生成モデルに基づく逆問題として定式化されることが多かったが、本研究では楽譜を既知とすることで、楽譜情報を事前知識としてボトムアップ的に高時間分解能な演奏特徴量の高精度な推定を実現する。本稿ではその中でも特に音楽音響信号と楽譜情報とのタイムアライメント手法に焦点をあて比較検討する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第81回全国大会講演論文集

巻 2019, 号 1, p. 69-70, 発行日 2019-02-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 22:37:33.200053
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