ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2020
  4. 2020-MUS-128

LSTM-HSMMハイブリッドモデルに基づく音楽構造解析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/206382
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/206382
46ff6ae3-7438-4ad4-8fab-5841416691df
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS20128010.pdf IPSJ-MUS20128010.pdf (4.0 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-08-17
タイトル
タイトル LSTM-HSMMハイブリッドモデルに基づく音楽構造解析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 音楽音響信号解析
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
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, 剛

× 柴田, 剛

柴田, 剛

Search repository
錦見, 亮

× 錦見, 亮

錦見, 亮

Search repository
中村, 栄太

× 中村, 栄太

中村, 栄太

Search repository
吉井, 和佳

× 吉井, 和佳

吉井, 和佳

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 音楽構造解析では,セクションの境界推定と各セクションに対するイントロ・Aメロ・Bメロ・サビなどのラベル付けを行う.本稿では,LSTM-HSMM ハイブリッドモデルに基づくポピュラー音楽に対する構造解析手法を提案する.本モデルはセグメンテーション・クラスタリングを行う階層 HSMM(隠れセミマルコフモデル)とラベリングを行う LSTM ネットワークの統合モデルであり,クロマ特徴量・MFCC・メルスペクトルの生成過程を表す.セクション系列とクロマ特徴量・MFCC の生成確率は入力の音響特徴量から学習することで,音楽セクションの持つ重要な性質である同質性・反復性・規則性を明示的に表現する.LSTM ネットワークはセクションラベルに対するメルスペクトルの生成確率を記述し,事前学習を行うことで各セクションラベルの一般的な特徴を捉える.最終的にビタビ復号により最尤のセクションラベル系列を推定する.実験により提案手法の有効性を検証する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2020-MUS-128, 号 10, p. 1-8, 発行日 2020-08-17
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 19:25:53.087734
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3