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アイテム
手の骨格データを用いたギターコード推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229997
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2299976c2be04f-2096-4f99-8415-170c945521c7
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 手の骨格データを用いたギターコード推定 | |||||||||
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 | ||||||||||
関西学院大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
関西学院大 | ||||||||||
著者名 |
十住, 勇輝
× 十住, 勇輝
× 北村, 泰彦
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | ギターのコードを演奏動画から目や耳で採譜する作業は特に初心者には難しい.そこで,本研究では入力された画像のコードを手の骨格データを用いて推定する.方法としては,OpenPoseを用いて手の骨格データを取得し,それを描画した画像をコードと対応させて機械学習させる.その後,コードの画像を入力することで,そのコードの推定を行う.評価実験はA,B,C,D,E,F,Gの7コードとそれぞれのマイナーコードを追加した14コードで行い,骨格データを用いる場合と用いない場合で再現率と適合率を比較した.結果として,骨格データを用いる場合の再現率と適合率は,用いない場合を上回り,ギターコード推定に骨格データを用いるのが有効であることが示された. | |||||||||
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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 401-402, 発行日 2023-02-16 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |