@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232841,
 author = {堂本, 晃希 and 橋田, 光代 and 片寄, 晴弘},
 issue = {24},
 month = {Mar},
 note = {本稿では，自動伴奏技術における演奏タイミング予測の精度向上を目指し，従来の深層学習ベースの予測モデルへのフレーズ構造の導入効果を検証する．従来の深層学習ベースの予測モデルでは，演奏者の意図を十分に反映したタイミング予測が困難であった．そこで本研究では，従来の手法をもとに，既知の曲を演奏している人間の演奏における，次拍の演奏タイミング予測の精度をさらに向上させることを目標とし，新たな入力情報追加と学習モデルの改良を行う．具体的には，楽譜や演奏の情報に加えてフレーズ構造を入力情報に用いることの有効性やその表現手法を検討するとともに，時系列データ処理に優れた学習モデルを用いたモデルの再設計を行う．実験を通して，タイミングを移動平均とするモデルと比較して，予測誤差が 28％ 減少することが示され，特に長期的なタイミング予測において顕著な改善が見られた．これにより，フレーズ構造情報の導入がタイミング予測における精度向上に有効であることが示された．},
 title = {演奏タイミング予測におけるフレーズ構造導入効果の検討},
 year = {2024}
}