確率スペクトル包絡に基づくNMF基底生成モデルを用いた混合楽音解析
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概要
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従来の代表的な楽音解析手法として,NMF (非負値行列因子分解) をベースとしたアプローチが注目を浴びている.これは,予め大量の音源サンプルを用意しておくことで解析を行う教師あり NMF と,学習を用いず何らかの制約条件に基づいて解析を行う教師なし NMF に,大別することができる.しかしながら,前者では,可能性のある全ての基底サンプルを用意する必要があるので,一般にシステムの実用化は困難である.一方後者のアプローチでは,機械的に分解しているに過ぎないので意図しない結果が表れる傾向にある.本研究では,楽器カテゴリごとに共通なスペクトル包絡 (確率スペクトル包絡) を統計的に学習し,確率スペクトル包絡が作り出す基底の組み合わせによって観測信号のスペクトルを表現する手法を提案する.提案手法ではまず,ガウシアンプロセスをベースとした手法により,楽器カテゴリごとの確率スペクトル包絡を学習させる.その後教師あり NMF と遺伝アルゴリズムを組み合わせて,包絡に沿って確率的に生成されるランダム基底集合から,最適な基底解を探索する.最後に,得られたアクティビティ行列から楽音を解析する.実験結果から,提案手法が学習データには含まれない未知の音源に対しても頑健であると同時に,複数の音源が混ざっていても解析が可能であることを確かめた.
- 2011-02-04
著者
-
滝口 哲也
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
有木 康雄
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
中鹿 亘
神戸大学大学院工学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻
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