記号粒子蓄積型ニューロンモデルによる単楽音認識
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概要
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我々が提案してきている"記号粒子蓄積型ニューロンモデル"による楽音認識の試みとして,単楽音を入力した場合の記号粒子の蓄積の様子を観察し,同モデルの楽音認識に関する特徴抽出の可能性について検討を行った.入力される単楽音としては,純音および三種類の楽器の四種類,三音階(12個の楽音)を準備した.それらの楽音を"記号粒子蓄積型ニューロンモデル"に入力した結果,音階毎の特徴を保持した適切な特徴抽出がなされていることが分かった.この結果から,楽音認識に関する特徴抽出(和音や旋律の特徴抽出など)について,同モデルの応用の可能性が示されたものと考えている.
- 2010-10-10
著者
-
渡邉 志
静岡産業大学・情報学部・情報デザイン学科
-
蔭山 逸行
九州工業大学大学院・生命体工学研究科・脳情報専攻
-
矢鳴 虎夫
東亜大学大学院・総合学術研究科・情報処理工学専攻
-
渡邉 志
静岡産大 情報
-
矢鳴 虎夫
東亜大学大学院 総合学術研究科
-
渡邉 志
静岡産業大学・情報学部:放送大学
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