@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212845,
 author = {大山, 偉永 and 吉井, 和佳},
 issue = {21},
 month = {Sep},
 note = {本稿では，周期的な拍節構造と安定なテンポを持つポピュラー音楽を対象として，位相に着目したビート，ダウンビート，テンポの同時推定法について述べる．従来のビート推定では，深層ニューラルネットワーク (DNN) を用いて各時刻におけるビートの存在確率を推定するものが主流であった．しかし，推定したビート確率系列には大小多数のピークが存在し，周期性を考慮してビート時刻を決定する後処理を慎重に設計・調整することが重要であった．本稿では，この問題を解決するため，各時刻において，ビート間隔を周期とした位相を推定する方法を提案する．従来法では，ビート時刻以外では常に 0 を出力するよう学習されていたのに対し，提案法では，ビート時刻以外では線形に増加する位相を出力するよう学習することにより，出力と正解との誤差を効果的に逆伝播することができると考えられる．ダウンビート推定に対しても同様に提案法を適用し，位相から最終的なビート・ダウンビート時刻を推定する後処理も提案する．ビートとダウンビートの同時推定の枠組みとしてビートとダウンビートを同時に推定する手法，ビートを推定しその推定結果からダウンビートを推定する手法，その逆順で推定する手法の三手法を比較し検討を行う．実験により位相を推定する提案法の有効性を確認した．},
 title = {拍節構造の周期性に基づくビート・ダウンビート・テンポ同時推定},
 year = {2021}
}