演奏情報に関する楽曲の特徴抽出システムの作成
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概要
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本研究の目的は、旋律度と演奏情報を計算することによって楽曲の特徴を見つけ出すことである。人間が演奏するときに考えることを解析し、それらを評価要素として表した。それらの評価要素に重みがついた値で特徴量を表すために、線形モデル・非線形モデル (ニューラルネットワーク) を仮定した。オーケストラ編成の曲において、評価要素の重み、また旋律度とヴェロシティを計算した結果、線形モデルの重みの決定係数は0.6以上であったが、ニューラルネットワークは正確な重みを獲得しなかった。評価要素の改良・多くのデータでの実験・ニューラルネットワークの設定のさらなる調査が必要である。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-07-20
著者
-
小谷 善行
東京農工大学共生科学技術研究院先端情報科学部門
-
乾 伸雄
東京農工大学 共生科学技術研究部 システム情報科学部門
-
乾 伸雄
東京農工大学
-
野池 賢二
東京農工大学工学部情報コミュニケーション工学科
-
野瀬 隆
東京農工大学工学部電子情報工学科
-
西村 恕彦
東京農工大学 工学部 電子情報工学科
-
乾 信雄
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
小谷 善行
東京農工大
-
関本 陽子
東京農工大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻
-
西村 恕彦
東京農工大学工学研究科
-
西村 恕彦
東京農工大学
-
野瀬 隆
東京農工大 工
-
西村 恕彦
東京農工大学工学部数理情報工学科
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