音響信号を対象としたベースラインからの音楽ジャンル解析(音楽分析・アプリケーション)
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概要
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音楽ジャンルは楽曲検索において有力な指標となる.音響信号を対象とした音楽情報検索の研究では,音色やリズムといった低次の特徴量を混合音全体から抽出するのが主流であるが,ユーザーの嗜好に合わせた検索を目指すには個々の楽器パートからの特徴量抽出が必要である.本稿では楽器編成の中で重要な役割を果たし,かつ複音からの分離が比較的容易なベースパートの特徴量を取り入れたジャンル推定を扱う.まず,ベースラインの特徴量をPreFEstを用いて得られた基本周波数から抽出し,従来より用いられてきた音色やリズム系の特徴量も用意する.マハラノピス距離を用いた6ジャンルでの識別実験において,ベースラインの特徴量を取り入れることで全ジャンル総合の認識率が54.3%から62.7%に向上した.またMusic Islandを利用して注目する特徴量に応じての楽曲の島を作成し,ユーザーの嗜好に対しての柔軟な楽曲分類を実現した.
- 2008-02-08
著者
-
片寄 晴弘
関西学院大学理工学部
-
北原 鉄朗
関西学院大学大学院理工学研究科
-
片寄 晴弘
関西学院大学理工学部人間システム工学科
-
土橋 佑亮
関西学院大学大学院理工学研究科
-
北原 鉄朗
日本大学文理学部情報システム解析学科
-
北原 鉄朗
関西学院大学大学大学院理工学研究科情報科学専攻:科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業crestmuseプロジェクト
-
片寄 晴弘
関西学院大
-
北原 鉄朗
Jst‐crest
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