@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00211618,
 author = {鈴木, 大河 and 横山, 真男},
 issue = {43},
 month = {Jun},
 note = {画像を利用した自動作曲の分野では，音楽の生成に特化した敵対的生成ネットワークを用いた手法が提案されている．この手法により生成された画像は，音高を示す点に濃淡が付き滲んだものとなる可能性がある．この問題は音高の決定が出来ないという問題を発生させる．本研究では，汎用敵対的生成ネットワークを用いて生成された旋律画像に対し，音高の濃淡に閾値を付け加重平均を取ることで，生成された画像の特徴を損なうことなく鮮明な音源にする手法を提案する．また，単純な GAN モデルを利用し生成された画像に対して補正を行い，主観評価を行う．},
 title = {汎用敵対的生成ネットワークにより生成された旋律画像の補正},
 year = {2021}
}