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  1. 全国大会
  2. 82回
  3. 人工知能と認知科学

ギターパートを対象とするエンドツーエンド音源分離の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205300
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205300
87d6f1b1-e868-4d0b-b583-4a8749471f4e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z82-5S-02.pdf IPSJ-Z82-5S-02.pdf (326.4 kB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2020-02-20
タイトル
タイトル ギターパートを対象とするエンドツーエンド音源分離の検討
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
名工大
著者所属
名工大
著者名 尾関, 日向

× 尾関, 日向

尾関, 日向

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酒向, 慎司

× 酒向, 慎司

酒向, 慎司

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では複数の楽器が混ざり合った音楽音響信号からギターパートを分離することを目的とする。音楽音響信号を対象にした音源分離は、楽曲が含む各パートの音源を必要とする自動採譜技術にとって欠かせないタスクである。従来はボーカルやドラムパートの分離が多く取り組まれてきたが、一般的に楽曲は他にも様々なパートを含んでおり、それらの分離も行わなければ実用的な自動採譜ができない。例えばギターはポピュラー音楽で頻繁に使用され、メジャーな構成要素である。そこでギターとボーカルに対して Wave-U-Net を用いてそれぞれのエンドツーエンド音源分離モデルを作成し、分離精度を比較した。
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82回全国大会講演論文集

巻 2020, 号 1, p. 363-364, 発行日 2020-02-20
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 19:54:17.796102
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