@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218513,
 author = {松川, 瞬 and 竹沢, 恵 and 稲垣, 潤 and 真田, 博文 and Shun, Matsukawa and Megumi, Takezawa and Jun, Inagaki and Hirofumi, Sanada},
 issue = {54},
 month = {Jun},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2022}
}