WEKO3
アイテム
楽曲ジャンル分類へのEfficientNetV2の適用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220985
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2209855f0c6d08-30a7-41b2-8772-8db671c7880c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-1T-08.pdf (548.0 kB)
|
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 楽曲ジャンル分類へのEfficientNetV2の適用 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 岩手県大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 岩手県大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 岩手県大 | ||||||||||||
| 著者名 |
坂田, 大地
× 坂田, 大地
× 小嶋, 和徳
× 伊藤, 慶明
|
|||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年スマートフォンやインターネットの発展により，ストリーミングサービスなどによるディジタル音楽が普及し，音楽情報検索に関する研究が盛んに行われている．特に楽曲特徴から楽曲のジャンルを分類する楽曲ジャンル分類は多くの研究が行われている．近年，人工知能分野において深層学習が発展したことにより，同技術を楽曲ジャンル分類に応用した，様々なモデルや手法が存在する．本研究ではGoogle社が2021年に発表した画像認識モデルであるEfficientNetV2を楽曲ジャンル分類に応用し，その有効性の確認を行う． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 487-488, 発行日 2022-02-17 |
|||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
