音楽音響信号の低音旋律パターンのクラスタリングと自動ジャンル認識への応用
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概要
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本研究は音楽音響信号中に含まれる小節単位の低音旋律パターンをジャンルごとに複数種類抽出し、ジャンル認識の精度を向上させる事を目的としている。小節単位の低音旋律パターンは例えばロックでは同じ音を同じリズムで演奏されるのに対し、ジャズではウォーキングベースと呼ばれる複雑なパターンであるなど、ジャンル毎に特徴的である。低音旋律パターンのピッチシフトに対する不変性を考慮した k-means クラスタリング法を提案し、ジャンル毎のパターンテンプレートの学習を行い、楽曲に含まれているパターンとテンプレートの距離に基づく特徴量ベクトルを算出することによって、ジャンル認識を行いその有効性を検証する。
- 2009-07-22
著者
-
小野 順貴
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
嵯峨山 茂樹
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
嵯峨山 茂樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
小野 順貴
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
角尾 衣未留
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
George Tzanetakis
ヴィクトリア大学コンピュータサイエンス科
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