サポートベクターマシンの多重音高推定への適用(音楽情報処理,<小特集>ディジタルエンターテイメントにおける数理・技術とコンテンツ論文)
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概要
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本論文では,サポートベクターマシン(SVM)を使った多重音高推定のための一手法を提案する.自動採譜の研究において,SVMは楽器同定のためにしばしば利用されるが,音高推定のために使われた例はほとんどない.我々のアプローチは,入力ベクトルを二つのクラスに分ける理想的な超曲面を学習できるというSVMの特徴を使うことに基づいている.提案するシステムは,超曲面と入力ベクトルの間のマージンを効果的に利用することにより,多重音高推定を実現する.更に,我々のシステムは和音を学習する必要がない.これにより,SVMを用いた従来法と比べて学習インスタンスの数をおよそ30分の1に減少し,学習と推定に要する時間をそれぞれ約100分の1と約10分の1に短縮して,同等の精度で推定することができた.更に,クラシックやジャズの楽曲に対する実験によって,提案法はSVMを用いない既存法と比べても遜色のない性能を実現できることを示した.
- 2010-11-01
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