@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00098457,
 author = {小泉, 悠馬 and 伊藤, 克亘 and Yuma, Koizumi and Katunobu, Itou},
 issue = {17},
 month = {Feb},
 note = {連続励起振動楽器の演奏音の音量変化 （音量軌跡） を，音量記号などに起因するベースラインの大局的変化であるダイナミクスと，発想記号などに起因する局所的変化であるアーティキュレーションに分解する手法を提案する．本稿では，奏者はフレーズに統一感を持たせるために，楽曲の小区間では，いくつかのアーティキュレーションや奏法を選択的に組み合わせて演奏すると仮定する．ダイナミクス変動を和分プロセス，アーティキュレーション変動を AR モデルでモデル化し，遷移型線形動的システムを用いて音量軌跡を分離する．評価実験は，MIDIデータを用いて作成した人口データと，プロ奏者とアマチュア奏者の音量軌跡の分解実験を行った．人口データの分解実験からは，標準絶対誤差が0.75dBで分解可能であることから，局所解を抑制しつつ音量軌跡を分解できることが分かった．また実演奏音の分解実験では，演奏技術によるアーティキュレーションのバリエーションなどの演奏解析を行えることが示唆された．, This paper proposes a method which decomposes an amplitude contour into a dynamics contour and an articulation contour. The dynamics is a global fluctuation arise from dynamic indications, and the articulation is a local fluctuation arise from expression marks. In this paper, the dynamics and the articulation are modeled by random walk and auto-regressive (AR) model, respectively. These models are embodied by using a switching linear dynamical system (SLDS), and an amplitude contour is decomposed by the SLDS. In our experiments, the proposed method successfully decomposed amplitude contours into dynamics and amplitude contours.},
 title = {連続励起振動楽器を対象とした音量軌跡のダイナキクスとアーティキュレーションへの分解法},
 year = {2014}
}