@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00066909,
 author = {奧村, 健太 and 酒向, 慎司 and 北村, 正 and Kenta, Okumura and Shinji, Sako and Tadashi, Kitamura},
 issue = {11},
 month = {Nov},
 note = {本稿では，実演奏 MIDI データから演奏者の特徴を確率モデルとして学習するため，芸術的逸脱の要素を楽譜の情報を用いたコンテキストクラスタリングにより効率的に分類する手法を提案する．これによって演奏者が楽曲に対して独自に持つ解釈の内容をモデルに反映させ，その内容を観測することが可能となった．また，演奏者識別実験による検証でも提案手法の有効性を確認できた．, This paper presents about the method to classify elements of artistic deviations by context-clustering with information available from musical scores to learn musical players' model efficiently. The effectiveness of the proposal method was able to be confirmed by the player identification experiment.},
 title = {楽譜情報のコンテキストクラスタリングに基づく演奏者のモデリング手法},
 year = {2009}
}