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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2022
  4. 2022-MUS-135

深層学習分類モデルを用いたJ-POPにおける発声法の推移の分析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220096
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220096
d383c2ee-c019-4186-b015-7127c68554da
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS22135007.pdf IPSJ-MUS22135007.pdf (2.6 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 2022-09-07
タイトル
タイトル 深層学習分類モデルを用いたJ-POPにおける発声法の推移の分析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 音楽音響信号
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
関西学院大学理工学研究科
著者所属
関西学院大学
著者名 菅野, 翔平

× 菅野, 翔平

菅野, 翔平

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片寄, 晴弘

× 片寄, 晴弘

片寄, 晴弘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,男性ボーカルのポップス楽曲の歌唱が難しくなっていると言われており,主要因にはメロディの音高の上昇や発声法の変化が考えられる.しかしながら,発声法が変化しているか学術的に調査した論文は無く,実施するには膨大なデータの収集・分析が必要となる.本稿では,既存楽曲からデータセットを独自に作成,多様化している発声法を分類するシステムの提案を行い,発声法の分類手法を自動化することで上記の課題に対してアプローチする.ヒットチャートに対してそのシステムを活用することで,著者の先行研究で部分的に行われていた発声法の推移の状況について網羅的に調査し,J-POP 史における発声法の変化と年々上昇していると言われているメロディ音高の関係について分析する.
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-135, 号 7, p. 1-7, 発行日 2022-09-07
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 14:40:11.706431
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