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アイテム
深層多重音検出を用いた音響信号から楽譜へのピアノ採譜
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/200446
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20044692a42d12-24f8-4fc1-8c76-00340f8f88b4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-MUS19125001.pdf (728.8 kB)
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Copyright (c) 2019 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) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2019-11-12 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 深層多重音検出を用いた音響信号から楽譜へのピアノ採譜 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科／京都大学白眉センター | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||||
| 著者名 |
柴田, 健太郎
× 柴田, 健太郎
× 中村, 栄太
× 錦見, 亮
× 吉井, 和佳
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 本稿では多重音響信号から楽譜を推定するピアノ自動採譜システムについて述べる．最近の研究で，多重音検出とリズム量子化手法の統合による自動採譜システムの可能性が示されたが，多重音検出の誤りによって採譜精度が頭打ちになってしまう問題があった．一方，深層学習技術が飛躍的に進歩しているため，本研究では現在最高精度の深層多重音検出手法を統合した新たな採譜システムを構築し，その効果を検証する．具体的には，多重音を含む音響信号から音符の音高，発音時刻，消音時刻，ベロシティーを推定する新たな畳み込み型のニューラルネットワークを提案する．また，和音を含む声部を扱うことができる声部分離手法を新たに提案する．評価実験により提案システムの採譜精度が従来手法を大幅に上回ることを示すと同時に，提案する声部推定によって楽譜の可読性が向上することを示す． | |||||||||||||
| 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 2019-MUS-125, 号 1, p. 1-6, 発行日 2019-11-12 |
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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 | |||||||||||||
