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  1. 研究報告
  2. ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)
  3. 2023
  4. 2023-HCI-201

パーソナライズド空間上での音データの関係性可視化による音色感覚の訓練

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223348
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223348
fc3998e3-2048-4062-8035-5b37e569e2dd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HCI23201037.pdf IPSJ-HCI23201037.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-01-09
タイトル
タイトル パーソナライズド空間上での音データの関係性可視化による音色感覚の訓練
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 音と音楽
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
関西大学
著者所属
関西大学
著者所属
立命館大学
著者所属(英)
en
Kansai University
著者所属(英)
en
Kansai University
著者所属(英)
en
Ritsumeikan University
著者名 永田, 大志

× 永田, 大志

永田, 大志

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山西, 良典

× 山西, 良典

山西, 良典

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辻野, 雄大

× 辻野, 雄大

辻野, 雄大

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,音色に対する印象と物理特徴量の関係性(i.e. 音色感覚)の自己認識を明確化するためのアプローチを提案する.音源選択や音作りの過程で生まれる音色は編集過程で忘れやすく,音楽初学者にとって音色感覚を身につけることは難しい.これは,音色が時間的メディアであり,一過性の性質を持つことに起因する問題である.そこで,時間的なメディアである音データを物理特徴量に基づいて空間的に配置し,音色の持続的な認知を可能にすることで問題の解決を図る.提案手法では,物理特徴量として取得した MFCC を t-SNE 法によって次元圧縮して 2 次元空間に各音データを配置する.この可視化結果がユーザごとの音色感覚に適合するように t-SNE 法のメタパラメータを対話的に調整する.これにより,複数の音データの相対的な関係性を視覚的に確認可能になり,音色感覚の訓練ができると考えた.本稿では,個々の音色の定義が曖昧な音源としてエフェクターを用いたエレキギターの音データを対象とする.発話思考法に基づく実験を通して,提案手法の適用によりユーザの音色感覚が訓練されたかについて議論した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1221543X
書誌情報 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)

巻 2023-HCI-201, 号 37, p. 1-7, 発行日 2023-01-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8760
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 13:26:11.758975
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