多重奏を対象とした音源同定 : 混合音テンプレートを用いた音の重なりに頑健な特徴量への重み付け及び音楽的文脈の利用(画像認識,コンピュータビジョン)

概要

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本論文では,多重奏に対する音源同定において不可避な課題である「音の重なりによる特徴変動」について新たな解決法を提案する.多重奏では複数の楽器が同時に発音するため,各々の周波数成分が重なって干渉し,音響的特徴が変動する.本研究では,混合音から抽出した学習データに対して,各特徴量のクラス内分散・クラス間分散比を求めることで,周波数成分の重なりの影響の大きさを定量的に評価する.そして,線形判別分析を用いることで,これを最小化するように特徴量を重み付けした新たな特徴量軸を生成する.これにより,周波数成分の重なりの影響をできるだけ小さくした特徴空間が得られる.更に,音楽的文脈を利用することで音源同定の更なる高精度化を図る.実楽器音データベースから作成した二重奏〜四重奏の音響信号を用いた実験により,二重奏では50.9%から84.1%へ,三重奏では46.1%から77.6%へ,四重奏では43.1%から72.3%へ認識率の改善を得,本手法の有効性を確認した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2006-12-01