LSTMデノイジング変分オートエンコーダによるドラム演奏波形の特徴抽出精度向上

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-06-10
• タイトル: LSTMデノイジング変分オートエンコーダによるドラム演奏波形の特徴抽出精度向上
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study of Improved Groove Extraction from Drum Sounds Using LSTM Denoising Variational Autoencoder
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスターセッション4
• 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: 北海道科学大学
• 著者所属: 北海道科学大学
• 著者所属: 北海道科学大学
• 著者所属: 北海道科学大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University of Science
• 著者名: 松川, 瞬; 竹沢, 恵; 稲垣, 潤; 真田, 博文
• 著者名(英): Shun, Matsukawa; Megumi, Takezawa; Jun, Inagaki; Hirofumi, Sanada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，音楽のリズムによる身体的高揚感＝グルーヴは音楽体験の重要な要素であり，グルーヴの定量的な解明が求められる．オートエンコーダによりリズム波形の特徴を取得する事はグルーヴ抽出において有効であるが，アクセントの弱い箇所がノイズと同一視され，特徴抽出に影響を及ぼしてしまう．本研究では，LSTM 変分オートエンコーダモデルに，予めノイズを含めた入力データからノイズなしの元データを復号するデノイジングオートエンコーダを組み込んだ LSTM デノイジング変分オートエンコーダモデルにより，弱アクセント箇所の特徴抽出への影響を抑えることを試みる．また，実際のグルーヴ抽出における本モデルの有効性を確認する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A groove that the feeling of physical exuberance caused by the rhythm of music has become an important element of the musical experience recenly, and quantitative clarification of groove is required. While acquiring features of rhythmic waveforms with an auto-encoder is effective for groove extraction, weak accents in the performance are considered noise and affect feature extraction. In this study, we attempt to suppress the influence of weak accents on feature extraction by using an LSTM variational autoencoder model that incorporates a denoising mechanism that decodes noise-free original data from input data that includes noise in advance, and evaluate the effectiveness of this model in actual groove extraction.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2022-SLP-142, 号 54, p. 1-5, 発行日 2022-06-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8663
• 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