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. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

隠れマルコフモデルを用いた楽曲の旋律と歌詞の自動対応推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214928
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214928
b5ae5b72-de9f-448e-a840-873d1f0a4c05
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-1P-06.pdf IPSJ-Z83-1P-06.pdf (417.6 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 隠れマルコフモデルを用いた楽曲の旋律と歌詞の自動対応推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東京都市大
著者所属
東京都市大
著者名 鏡味, なつみ

× 鏡味, なつみ

鏡味, なつみ

Search repository
岩野, 公司

× 岩野, 公司

岩野, 公司

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 日本語楽曲の定量的な分析を行うため,我々は先行研究において,楽曲の旋律と歌詞中の単語のアクセントの類似度を自動分析するシステムを提案している.この分析のためには,旋律と歌詞を独立して与えた場合に,歌詞のどの部分がどの音符に対応付けられるかを推定する必要がある.先行研究では,この推定をDPマッチングに基づく手法で行っていたが,楽曲のジャンルによっては十分な性能が得られていなかった.本研究では,その改良手法として,歌詞中のモーラを隠れマルコフモデルで表現し,入力特徴量として音符・休符情報を利用する手法を提案する.10楽曲を用いて評価を行った結果,従来手法よりも高い推定性能となることが確認された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 249-250, 発行日 2021-03-04
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 16:24:10.543468
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