ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2010
  4. 2010-MUS-085

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/69588
152b7fa8-cfcb-460b-8a1f-b58abe15f533
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS10085002.pdf IPSJ-MUS10085002.pdf (755.6 kB)
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

金, 泰憲
深山, 覚
西本, 卓也
嵯峨山, 茂樹

Search repository
著者名(英) Tae, HunKim Satoru, Fukayama Takuya, Nishimoto Shigeki, Sagayama

× Tae, HunKim Satoru, Fukayama Takuya, Nishimoto Shigeki, Sagayama

en Tae, HunKim
Satoru, Fukayama
Takuya, Nishimoto
Shigeki, Sagayama

Search repository
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-21 23:52:06.929284
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3