隠れマルコフモデルによる音楽リズムの認識(<特集>音楽情報科学)
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概要
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本稿では, 隠れマルコフモデル(HMM)を用いて, 人間が鍵盤入力した演奏情報(標準MIDIファイル)の発音時刻の間隔から, 意図された音価列を復元推定する手法を提案し, 実験によりその効果を実証する.人間が音楽演奏する際の物理的音長は, 音価に対応する正規の長さから意識的・無意識的に揺らぐため, 楽譜入力や自動採譜などでは, 楽譜として意図された各音符の音価を正しく推定するのは容易ではない.そこで, 連続音声認識の定式化にならって, 音楽的な演奏を学習・認識する原理をHMMの手法を用いてモデル化する.さらに, 同様の原理により小節線・拍子推定, テンポ変化推定も可能となることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-02-15
著者
-
嵯峨山 茂樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
齋藤 直樹
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
中井 満
北陸先端科学技術大学院大学
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学
-
大槻 知史
東京大学大学院情報理工学系研究科
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