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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2024
  4. 2024-MUS-140

撥弦楽器特有のアーティキュレーションを考慮したDNNによる楽器音合成の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234668
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234668
9760df73-a204-4b14-9934-89daa5065c6e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS24140056.pdf IPSJ-MUS24140056.pdf (2.4 MB)
 2026年6月7日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MUS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-06-07
タイトル
タイトル 撥弦楽器特有のアーティキュレーションを考慮したDNNによる楽器音合成の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスターセッション2
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
岡山大学
著者所属
岡山大学
著者所属
岡山大学
著者所属(英)
en
Okayama University
著者所属(英)
en
Okayama University
著者所属(英)
en
Okayama University
著者名 廣畑, 和音

× 廣畑, 和音

廣畑, 和音

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阿部, 匡伸

× 阿部, 匡伸

阿部, 匡伸

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原, 直

× 原, 直

原, 直

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本報告では,Deep Neural Network (DNN) を用いたエレクトリックギターにおけるアーティキュレーションと呼ばれる奏法を表現可能な楽器音合成方式を提案する.提案方式モデルは楽器音合成システムである Deep Performer を踏襲し,奏法および弦の情報を入力部に付与する拡張をおこなう.この拡張によって,奏法による音色や音程の変化の捕捉と合成楽器音の品質向上を試みる.評価実験の結果,提案方式ではメルスペクトログラムの推定精度が向上し,5 段階評価の MOS テストにおいても Deep Performer より高い評価が得られた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2024-MUS-140, 号 56, p. 1-6, 発行日 2024-06-07
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 09:43:55.205164
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