統計的学習に基づく音楽理論σGTTM : 局所的グルーピング境界の検出(音楽構造解析)
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概要
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本稿では,音楽理論Generative Theory of Tonal Music (GTTM)と,統計的学習を組み合わせた音楽理論σGTTMの構築を目指して,まずグルーピング境界の検出に取り組んだ.我々はこれまで,GTTMを計算機実装用に拡張したexGTTMを提案した.しかしexGTTMで正しい分析結果を得るためには,適切なパラメータを曲ごとに手動で設定しなければいけない困難な作業が必要であった.本研究では,局所的なグルーピング境界の自動検出をする際,データの集合を法則化する数学的手法である決定木によって,ルールの優先度を求めることでルールの競合が起こらないようにした.また,不確実性を含む事象の予測が可能なBayesian Networkによって,EMアルゴリズムによる学習をすることでグルーピング境界の判定基準の曖昧さを扱うことを試みた.実験の結果,本手法を実装した検出器はベースラインでのexGTTMの性能を上回ることを確認した.
- 2008-07-30
著者
-
平田 圭二
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
平田 圭二
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
浜中 雅俊
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
東条 敏
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
浜中 雅俊
筑波大学:科学技術振興機構さきがけ
-
三浦 右士
筑波大学第三学群工学システム学類
-
東条 敏
北陸先端科学大学院大学 情報科学研究科
-
浜中 雅俊
科学技術振興機構
-
浜中 雅俊
筑波大学大学院 システム情報工学研究科
-
平田 圭二
日本電信電話(株)nttコミュニケーション科学基礎研究所
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