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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2022
  4. 2022-MUS-133

ドメイン敵対的ニューラルネットワークを用いた対数周波数スペクトログラム上の音色変換

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216122
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216122
1a74530f-90db-490a-9afa-0ff44c698627
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS22133005.pdf IPSJ-MUS22133005.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-01-18
タイトル
タイトル ドメイン敵対的ニューラルネットワークを用いた対数周波数スペクトログラム上の音色変換
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京理科大学理工学研究科
著者所属
東京理科大学理工学部
著者所属
東京理科大学理工学部
著者所属
東京理科大学理工学部
著者名 深代, 勇樹

× 深代, 勇樹

深代, 勇樹

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大村, 英史

× 大村, 英史

大村, 英史

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澤田, 隼

× 澤田, 隼

澤田, 隼

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桂田, 浩一

× 桂田, 浩一

桂田, 浩一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 WaveNet オートエンコーダにドメイン敵対的ニューラルネットワークを導入したモデルを用いて音楽音響信号の曲調や音色などのスタイルの変換を学習する手法が提案されている.しかし,この手法により変換された音楽音響信号は変換前の音楽音響信号に存在した音高を失う傾向がある.本研究では変換する対象をスタイルから音色に限定した音色変換の構築を目指す.音色変換の前後では音楽音響信号の音高は維持されることが望ましい.そこで,変換の前処理として定 Q 変換を導入し対数周波数スペクトログラム間での音色変換をドメイン敵対的ニューラルネットワークに学習させる手法を提案する.対数周波数スペクトログラムは音楽音響信号の音高が特徴としてよく表れる表現である.これにより,先行研究に見られる変換後の音高の消失が起こらない音色変換の実現を目指す.電子的な演奏情報から音楽音響信号を合成することにより得た異なる音色間のパラレルデータを用いた実験と,先行研究の WaveNet オートエンコーダモデルとの間の主観評価の比較実験により,提案する音色変換手法の性能を評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2022-MUS-133, 号 5, p. 1-8, 発行日 2022-01-18
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:54:58.976047
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