複数の音程特徴量によるハミング入力楽曲検索システムの高精度化(スペシャルセッション・歌情報処理1)

概要

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本稿では,基本周波数(FO)の抽出を行わないハミング入力楽曲検索システムについて検討する.FOの抽出は,どれほど高精度なものでも抽出誤りを避けることが完全にはできず,検索精度を低下させる原因となっている.また,FOの抽出は適切に抽出されても,歌唱者の音高自体が誤っていることで,検索性能が低下するという問題も存在する.これらの問題に対し我々は以前,2つの対数周波数領域パワースペクトルの相互相関関数を音程特徴量として提案し,FOの代わりに音程特徴量,さらには音程特微量の確率モデルを用いたハミング検索システムを構築した.検索実験の結果,提案手法を用いることで検索システムが高精度化することが確かめられた.本稿では前述の相互相関関数のピーク音程を音程特徴量として抽出し,検索システムの性能をさらに向上させることを検討する.また,以前に提案した音程特徴量,今回提案する音程特徴量それぞれを用いた時の検索結果を統合することで,それぞれの検索誤りを補正することを検討する.そして実際に検索実験により提案手法を導入した検索システムは,FOを用いた時の検索精度を13.2%上回る結果となった.
一般社団法人情報処理学会の論文
2008-02-08