リズム語彙を用いたHMMによるMIDI演奏のリズムとテンポ推定

概要

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本報告では、人間の演奏を記録したMIDIデータから演奏曲のリズムとテンポを推定する方法について述べる。我々は確率モデルを用いたリズム認識の手法として、単旋律MIDI演奏を対象にしたリズム語彙を用いたHMM(hidden Markov model, 隠れマルコフモデル)を提案した。今回はこれを拡張して、多声音楽のリズム認識を行う。以前に提案したリズムベクトルによる多声音楽のリズム認識法では音価のみを推定したが、提案手法は拍節の情報を含んだリズム情報を推定する。リズム語彙の文法は、既存の楽曲のリズムから学習により求めることができる。また、演奏者の意図したテンポを推定するために実演奏の発音時刻と楽譜での発音位置の関係からテンポを連続関数として定義し、テンポを最尤推定することを提案する。新たに導入されるテンポの定義は、音長と音価の関係から定義されるテンポを拡張したものになっている。装飾音を除去したクラシック音楽3曲のMIDI演奏に対してclosedデータによる学習したモデルで92.3%, openデータで学習したモデルで77.5%の音価推定率を得た。
2004-03-04