確率モデルによる多声音楽演奏のMIDI信号のリズム認識(<特集>音楽情報科学)
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概要
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本稿では,人間による器楽演奏の情報を保存したMIDI (Musical Instrument Digital Interface)信号からリズム認識を行う手法について述べる.演奏のテンポが未知であり多声部の構造を持つ楽曲のMIDI信号は従来リズム認識の対象として十分取り上げられてこなかったが,我々は演奏曲に対する事前知識を用いずにリズム認識を行う手法を提案する.演奏のテンポについての事前知識を用いずにリズムを推定するために,テンポに依存しない特徴量(リズムベクトル)を用いたHMM (Hidden Markov Model,隠れマルコフモデル)における事後確率最大化問題を解く.HMMのパラメータは既存の楽曲のリズムと演奏から事前学習により定められる.評価実験として5人のピアノ奏者による電子ピアノ演奏から楽譜推定を行い,リズム認識率として41.6〜94.1%,楽譜の音価の復元率として市販ソフトの14.4〜45.4%を上回る36.8〜92.2%を得た.
- 2004-03-15
著者
-
西本 卓也
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
西本 卓也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
嵯峨山 茂樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
武田 晴登
関西学院大学理工学部
-
武田 晴登
東京大学大学院
-
武田 晴登
ソニー株式会社
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