スペクトログラムのベイジアンノンパラメトリックモデリングに基づく音楽信号の解析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-07-20
• タイトル: スペクトログラムのベイジアンノンパラメトリックモデリングに基づく音楽信号の解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Bayesian nonparametric spectrogram modeling for music signal analysis
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 「機械学習」特別セッション：信号処理
• 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: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, Nippon Telegraph and Telephone Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, Nippon Telegraph and Telephone Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 中野, 允裕; ルルージョナトン; 亀岡, 弘和; 中村, 友彦; 小野, 順貴; 嵯峨山, 茂樹
• 著者名(英): Masahiro, Nakano; Jonathan, LeRoux; Hirokazu, Kameoka; Tomohiko, Nakamura; Nobutaka, Ono; Shigeki, Sagayama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本報告では，音楽信号のような多重音を解析するための手法として，Bayesian nonparametrics に基づく音響信号スペクトログラムのモデル化方法を提案し，その構成法と推論について議論する．近年，非負値行列分解に代表されるようなスパース表現基づく音楽信号のモデル化が盛んに研究されている．その中で解決すべき二つの問題が注目を集めている．一つ目は楽器音が時間変化する多様なスペクトルを持つ点であり，もう一点は観測信号中に含まれる音源の数が一般的には未知なことである．さらに，楽器音の多様なスペクトルは音源数の推定を困難にし，また逆に音源数が未知であることによって一音一音がどの程度多様なスペクトルを持つか推定することを困難にしている．本報告では，これら二つの課題を同時に解消するために，信号の重畳を表す非負値行列分解型のスパース表現と時系列パターンを表現する隠れマルコフモデルを Bayesian nonparametrics 上で融合させたスペクトログラムモデルを提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents a Bayesian nonparametric latent source discovery method for music signal analysis. Recently, the use of latent variable decompositions, especially nonnegative matrix factorization (NMF), has been a very active area of research. These methods are facing two, mutually dependent, problems: first, instrument sounds often exhibit time-varying spectra, and grasping this time-varying nature is an important factor to characterize the diversity of each instrument; moreover, in many cases we do not know in advance the number of sources. Conventional decompositions generally fail to cope with these issues as they suffer from the difficulties of automatically determining the number of sources and automatically grouping spectra into single events. We address both these problems by developing a Bayesian nonparametric fusion of NMF and hidden Markov model (HMM).
• 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 2011-MUS-91, 号 6, p. 1-8, 発行日 2011-07-20
• 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