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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

歌声音源を用いた深層学習による自動採譜の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236218
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236218
0a08cdfd-07b4-4038-9392-c42c75d1a4e1
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-1V-07.pdf IPSJ-Z86-1V-07.pdf (315.2 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 歌声音源を用いた深層学習による自動採譜の検討
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
山形大
著者所属
山形大
著者名 千葉, 綾乃

× 千葉, 綾乃

千葉, 綾乃

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小坂, 哲夫

× 小坂, 哲夫

小坂, 哲夫

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿は,LSTMベースの深層学習モデルを使用し,歌声採譜の検討を行う.本研究の目標は,歌声を含む楽曲音響信号から歌唱部を主旋律として演奏するピアノ楽譜を生成する自動採譜システムの構築である.しかし従来,ピアノなど楽器に対する自動採譜は広く研究されているが,歌声に対する自動採譜研究はあまり多くはない.そこで,本研究はピアノ楽曲に対する採譜モデルを基に,歌声を学習させることで歌声採譜モデルとして活用する.また,歌声の抽出による性能を比較するために,音源分離手法を用いて作成した分離歌声音源を使用する.実験では,作成したモデルの基本的な能力の検証と音源の条件の違いによる性能の比較を示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 769-770, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:20:49.560473
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