楽曲圧縮過程において算出される自己相関係数列を用いた楽曲の節長抽出と構造分析(音楽制作・音楽分析)
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概要
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本稿では, TwinVQ楽曲圧縮過程において算出される自己相関係数列から, 楽曲中の繰り返される節のパターンを検出し, 楽曲の階層構造を分析する手法について述べる.本手法では, 自己相関系数列から節長を抽出し, これを用いて楽曲を節長単位に分割する.分割された自己相関系数列の各部分系列を節として扱うことで楽曲の構造分析を行う.市販の楽曲を用いて実験を行い, 楽曲中の繰り返される大きな区間のパターン, 及びそれを構成するいくつかの小さなパターンを階層的に検出できているかどうかを確認する.その結果から, 抽出された繰り返しパターンは, 階層的に楽曲の構造を捉えていることがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-02-18
著者
-
大森 匡
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
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
-
中西 基浩
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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