WEKO3
アイテム
単旋律と和音の確率モデルの組み合わせによるピアノ曲演奏の自動表情付け
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69588
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69588152b7fa8-cfcb-460b-8a1f-b58abe15f533
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2010-05-20 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 単旋律と和音の確率モデルの組み合わせによるピアノ曲演奏の自動表情付け | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Performance Rendering for Piano Music with a Combination of Probabilistic Models for Melody and Chords | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 音楽情報処理一般 | |||||||
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 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo | ||||||||
著者名 |
金, 泰憲
深山, 覚
西本, 卓也
嵯峨山, 茂樹
× 金, 泰憲 深山, 覚 西本, 卓也 嵯峨山, 茂樹
|
|||||||
著者名(英) |
Tae, HunKim
Satoru, Fukayama
Takuya, Nishimoto
Shigeki, Sagayama
× Tae, HunKim Satoru, Fukayama Takuya, Nishimoto Shigeki, Sagayama
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 楽譜情報を基に人間らしい演奏表情を自動的に生成する問題に対して,確率モデルに基づいた機械学習手法が応用されて来た.しかし演奏楽譜に多重音が含まれる場合はモデルが複雑になるため,膨大な学習データが必要,ないし計算が困難になるといった問題があった.本稿では単旋律と和音の確率モデルの組み合わせによりデータスパースネス問題を避けながら,多重音を含むピアノ曲演奏の表情を自動的に付ける手法を提案する.評価実験の結果,多重音を含むピアノ曲に対して,人間らしい表情を持った演奏が生成されることが分かった.また心理実験による主観評価では,提案手法を用いて生成した演奏表情が人間らしく,さらには音楽的に自然に聴こえることが確認された. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we present a method to generate human-like performance expression for polyphonic piano music with a combination of probabilistic models for melody and chords to avoid data sparseness problems. Probabilistic models and machine learning have been applied to solve the problem of generating human-like expressive performance given a music score. In case of polyphonic music, however, it was difficult to make a tractable model and a huge amount of training data was necessary. The results of the experiments show that the proposed method is able to generate fluctuations of performance parameters for polyphonic piano music such like human performers do. The results of subjective evaluations are also reported which indicate that the generated performance expression sounded human-like and have certain degree of musicality. | |||||||
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 2010-MUS-85, 号 2, p. 1-6, 発行日 2010-05-20 |
|||||||
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 |