Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-01-18 |
タイトル |
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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 |
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言語 |
jpn |
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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東京理科大学理工学研究科 |
著者所属 |
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東京理科大学理工学部 |
著者所属 |
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東京理科大学理工学部 |
著者所属 |
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東京理科大学理工学部 |
著者名 |
深代, 勇樹
大村, 英史
澤田, 隼
桂田, 浩一
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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 |
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 |
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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 2022-MUS-133,
号 5,
p. 1-8,
発行日 2022-01-18
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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 |