複素リカレントニューラルネットワークを用いたメロディの記憶と想起(<特集>次世代ヒューマンインタフェース・インタラクション)

概要

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本稿では, 複素数値化されたリカレントニューラルネットワークを用いてメロディの記憶と想起を行うシステムMUSIC(MUltilayer network for Sequential Inputs using Complex neurons)を提案する.従来のニューラルネットワークを用いた連想記憶モデルでは, 時系列を静的パターンに変換してから扱うのに対し, 提案システムMUSICでは, 時系列を直接扱うことが可能である.提案システムMUSICを, 複数の小規模ネットワークへの分割・統合というアプローチによって拡張することにより, メロディ検索システムを実現する.ここでは, 従来の音楽検索システムが必要としていた, データベースとのマッチング処理はいっさい行わないという特長を持つ.また, 検索の手掛かりとして, 曲名や作曲者などの文字情報ではなく, メロディの一部を用いるため, ユーザにとって利用しやすいものとなっている.さらに, 想起が逐次的に行われるため, 入力に対するインタラクティブな処理を行うことが可能である.提案システムMUSICでは, 複数音中からのメロディ抽出が可能となっている.
1998-05-15