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拍節構造の周期性に基づく深層ビート推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214930
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214930725a3ebe-e983-4eb4-ac51-50d9429a993a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-1P-08.pdf (326.1 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 拍節構造の周期性に基づく深層ビート推定 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
大山, 偉永
× 大山, 偉永
× 石塚, 崚斗
× 錦見, 亮
× 吉井, 和佳
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 本稿では，音楽音響信号に対して，ビートの周期性を考慮しつつ，ビート時刻を推定する手法について述べる．現在，ビート推定における標準的なアプローチは，入力音響信号に対し，各時刻におけるビートの事後確率を出力するよう深層ニューラルネットワーク (DNN) の教師あり学習を行うものである．しかし，このアプローチでは，拍節構造の周期性を陽にモデル化していないため，事後的なピーク検出により，周期的なビート時刻を推定することには限界があった．この問題を解決するため，本研究では，各時刻におけるビートの周期的な位相を出力するDNNを構成し，位相推定誤差と，位相速度から計算されるテンポ推定誤差を同時に最小化するマルチタスク学習を提案する．提案法の有効性を，ポピュラー音楽を用いた比較実験により検証する． | |||||||||||||
| 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. 253-254, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
