異弦同音を考慮したエレキギターの畳み込みニューラルネットワークに基づく自動採譜

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-25
• タイトル: 異弦同音を考慮したエレキギターの畳み込みニューラルネットワークに基づく自動採譜
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic music transcription system based on convolutional neural network for electric guitar considering sounds of same pitch and different strings
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション4-2
• 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: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 大同大学情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Informatics, Daido University
• 著者名: 松井, 俊暁; 松本, 哲也; 工藤, 博章; 竹内, 義則
• 著者名(英): Toshiaki, Matsui; Tetsuya, Matsumoto; Hiroaki, Kudo; Yoshinori, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，エレキギターにおけるタブ譜の採譜を支援することを目的とし，音響信号とテンポ情報を入力として楽譜情報を出力するシステムを提案する．システムの利用者は，訓練データとして，あらかじめ単音の演奏のみを録音しておく．本システムでは和音の訓練データを単音データの合成によって作成し，単音データと合わせて訓練を行う．実際のギター演奏に対して実験を行った．単音演奏については，音高推定と発音弦推定を組み合わせた 単音のみ推定可能なベースライン手法との比較実験を行った．提案手法の単音演奏における音高推定の F 値は 0.988 となり，押弦ポジション推定の F 値は 0.844 となった．提案手法は単音の押弦ポジション推定において，ベースライン手法より高い F 値となった．また，提案手法の和音演奏における音高推定の F 値は 0.939，押弦ポジション推定の F 値は 0.780 となり，和音演奏訓練データの収録無しに比較的高い F 値を実現している．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this research, we propose a system that outputs tablature notation of an electric guitar performance from acoustic signals and tempo information. The user of the proposed system records only single note performances for all frets on each string as training data in advance. For training this system, we use single note data and chord data created by synthesis of the recorded single notes. We conducted an experiment using actual guitar performances. For monophonic guitar performances, we conducted a comparison experiment with a baseline method that can only estimate single tones combining pitch estimation and string classification. For monophonic guitar performances, the F-value of the proposed method were 0.988 for the pitch estimation and 0.844 for the fret and string position estimation. The proposed method resulted in a higher F-value than the baseline method in fret and string position estimation of monophonic performances. For polyphonic guitar performances, the F-value of the proposed method were 0.939 for the pitch estimation and 0.780 for the fret and string position estimation. The proposed method achieved a relatively high F-value without recording chord data.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2021-CVIM-225, 号 31, p. 1-6, 発行日 2021-02-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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