| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-09-09 |
| タイトル |
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タイトル |
楽譜情報を援用した音楽音響信号に対する混合Differentiable DSPモデルの合成パラメータ推定 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
音楽音響信号処理 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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香川高等専門学校 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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ヤマハ株式会社 |
| 著者所属 |
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ヤマハ株式会社 |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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Yamaha Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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Yamaha Corporation |
| 著者名 |
川村, 真也
中村, 友彦
北村, 大地
猿渡, 洋
高橋, 祐
近藤, 多伸
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Differentiable Digital Signal Processing（DDSP）は深層ニューラルネットワーク (deep neural network: DNN) を用いた楽器音生成モデルであり，中間表現として得られる基本周波数，ラウドネス，音色特徴量 (合成パラメータ) を変更することで，楽器音を柔軟に加工できる．しかし，DDSP は単旋律の単一楽器音を対象として設計されており，複数音源が混在した音響信号に対しては直接適用できない．また，事前に既存の音源分離手法を用いて各楽器音に分離すれば DDSP を適用できるものの，分離に伴う歪みや当該楽器以外の残留音により必ずしも DDSP が適切に動作するとは限らない．そこで，本稿では音源分離を介さずに混合音から直接各音源の合成パラメータを推定するため，事前学習済みの DDSP を複数用いた混合楽器音生成モデル (混合DDSPモデル) を提案する．楽譜情報を援用しながら提案する混合 DDSP モデルからの生成音を混合楽器音にフィッティングすることで，各楽器音に対応する合成パラメータを推定する. 混合楽器音からの合成パラメータ推定実験により，提案法の有効性を示す． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438388 |
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学（MUS）
巻 2021-MUS-132,
号 22,
p. 1-7,
発行日 2021-09-09
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8752 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MUS21132022.pdf (549.3 kB)
