2000-MUS-36-5 音楽認知モデルによる感性情報抽出
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概要
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楽曲の感性情報抽出の従来研究では主に相関分析の手法が用いられてきたが、有効な特徴量の設定が困難であることなどの問題から十分な抽出精度が得られていない。本研究では人間の音楽認知と情緒反応をモデル化し、そのモデルに適切な計算手法と考えられるニューラルネットワークモデルを用いて感性の計算モデルを得た。その際、音楽の段階的構成構造の特性や人間の知覚特性を考慮してニューロン間の結合に適当な制約を設け、また中間層に適切な競合系を設けた。この計算モデルが通常のニューラルネットワークモデルに比べ、より正確で効率的な学習能力を有することと、感性情報処理一般に有効であることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-08-05
著者
-
武藤 誠
京都大学大学院医学研究科遺伝薬理学
-
坂井 修一
東京大学大学院工学系研究科
-
田中 英彦
東京大学大学院工学系研究科
-
武藤 誠
東京大学大学院薬学系研究科
-
半田 伊吹
東京大学大学院工学系研究科
-
武藤 誠
東京大学大学院工学系研究科:(現)nttサイバースペース研究所
-
武藤 誠
京大院・医・遺伝薬理
-
武藤 誠
京都大学大学院教育学研究科
-
武藤 誠
東京大学 大学院 遺伝
-
武藤 誠
東京大学 大学院
-
坂井 修一
東京大学大学院 情報理工学系研究科
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