リカレントニューラルネットワークによる楽音合成

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概要

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楽音合成の歴史は古く、これまでにさまざまな手法が提唱されてきた。本稿ではリカレントニューラルネットワークによる楽音合成について述べる。リカレントニューラルネットワークを用いることの利点の一つは、非線型ダイナミクスの学習が可能になるということである。これにより、自然楽音から出る波形に特徴的なゆらぎなどについても、その背後にある非線型も含めて波形を学習できる。また、もう一つの利点は、学習されたリカレントニューラルネットワークは連立微分方程式の系であるため、学習データの時間によらない長時間の波形出力を得ることができる。本稿では、これを利用し、リカレントニューラルネットワークによる楽音合成によって元の波形からさまざまな波形が得られることを示す。
1998-05-27

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