自己相関特徴量を用いた圧縮楽曲データからの構造抽出
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概要
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本稿では圧縮楽曲データからの楽曲構造抽出手法を提案する。はじめに, MPEG4/audio(TwinVQ)方式で圧縮された楽曲データから算出可能な自己相関係数の系列に対して時間周波数分析を実行し、楽曲全体に現れる強い周期性を検出することにより楽曲の拍長が抽出可能であることを示す。そして抽出された拍長を楽曲分割の基本単位として楽曲を自己相関係数系列上で小節程度の単位に分割可能であることを示す。さらに分割された自己相関係数の各部分系列に対しクラスター分析を実行することにより、分割された各部分を複数のクラスに分類、ラベル付けする。得られたラベル付けが曲の構造と合致していることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-12-22
著者
-
大森 匡
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
大西 建輔
東海大学理学部情報数理学科
-
星 守
電気通信大学情報システム学研究科
-
星 守
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
大森 匡
電気通信大学大学院情報システム学研究科情報システム設計学専攻
-
小早川 倫広
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
奥鳴 隆
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科
-
大西 建輔
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科
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