音楽感性空間における非線形判別分析を用いた曲印象別グループの分割
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概要
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本論文では, 非線形判別分析を用いて, 計算機に与えた楽譜情報からその曲の特徴や印象を自動的に抽出し, 任意のグループに分割する手法を提案する. 特定の演奏者による演奏の個性や芸術性を抽出する際, 情報処理的な観点からのアプローチを行うとして, 演奏者がどのように楽譜を解釈し, 演奏に至るかという命題の解決策は, (1)楽譜に記述されている情報や音楽理論を考慮したプロダクションシステムによるルール生成法, (2)ニューラルネットワークを用いた解法, (3)重回帰分析を用いた解法などが報告されている. これらの一問題点として, 演奏者は楽曲の特徴や印象に応じて奏法を変える事実が存在するにもかかわらず, 処理を行ううえで明示的に考慮されたものが存在しないことがあげられる. 本論文ではその問題点を解決すべく, まず, 因子分析やSD法を用い, 実際のリスナーの立場に立った心理聴取実験を行う. そして, ニューラルネットワークによる非線形判別分析を用い, その楽曲はどのような印象を持つかをコンピュータが自動的に判別し, その印象にふさわしいグループに振り分ける手法を提案する. なお, このシステムでは未知の楽曲においても88%の精度でその曲印象を判別させることに成功した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1999-04-15
著者
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