ギター音源からベース音源の生成：NMFを用いた改善の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-08-19
• タイトル: ギター音源からベース音源の生成：NMFを用いた改善の検討
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 音声・音響処理1
• 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: 日本大学大学院総合基礎科学研究科
• 著者所属: 明治大学
• 著者所属: 日本大学大学院総合基礎科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Basic Sciences, Nihon University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Basic Sciences, Nihon University
• 著者名: 香西, 智雄; 小口, 純矢; 北原, 鉄朗
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，ギター音源からベース音源を自動生成する手法の改善を目指し，非負値行列因子分解（NMF: Non-negative Matrix Factorization）の適用を検討する．我々は以前からギター音源から，ベース音源を自動生成するモデルの研究を行ってきたが，以前までの手法では，複雑なベースラインの生成が難しく，単調なルート音の生成しかできなかった．この問題は，ベース音源から抽出されたスペクトログラムが音色と演奏内容の情報を混在して含んでいたことが起因していると考えられる．そこで本研究では，NMF を導入し，スペクトログラムに NMF を適用することで，各音の振幅スペクトルに相当する基底行列と，各音が演奏されるタイミングや音量に相当するアクティベーション行列に分解し，演奏内容に特化した情報抽出によるモデルの精度向上を目指した．実験では，以前のモデルよりも正確なベースラインの生成が可能となったが，検証データに対する精度向上の余地が残された．今後は，NMF の分解精度の向上，long short-term memory（LSTM）層の追加により時系列情報を考慮したモデルの構築や，ニューラルボコーダを用いた音質向上を進める．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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-141, 号 1, p. 1-8, 発行日 2024-08-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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