HMMと音符n-gramを用いた音楽リズム認識
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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(スタンダードMIDIファイル)の音価の系列から, 意図された音符列を復元推定する手法に, 音符n-gramを用いてより強い音楽制約を与える方法論を導入する.従来は, ある状態は直前の状態のみに依存するという仮定のもとで, 音符状態の連鎖である楽曲の生成確率を与えていたが, その結果音楽的な音符列のモデルとしては拘束力が弱かった.本稿ではより制約の大きいn-gram遷移確率を利用したモデルを提案し, そのための2種類のViterbi計算のアルゴリズムも提案する.また楽曲サンプルの音価のtrigram・quadgram連鎖確率を学習することで, より良い推定結果が得られることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-10-26
著者
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嵯峨山 茂樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
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下平 博
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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中井 満
北陸先端科学技術大学院大学
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下平 博
北陸先端科学技術大学院大学
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大槻 知史
東京大学大学院情報理工学系研究科
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