楽譜情報のコンテキストクラスタリングに基づく演奏者のモデリング手法
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概要
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本稿では,実演奏 MIDI データから演奏者の特徴を確率モデルとして学習するため,芸術的逸脱の要素を楽譜の情報を用いたコンテキストクラスタリングにより効率的に分類する手法を提案する.これによって演奏者が楽曲に対して独自に持つ解釈の内容をモデルに反映させ,その内容を観測することが可能となった.また,演奏者識別実験による検証でも提案手法の有効性を確認できた.
- 2009-11-28
著者
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
北村 正
名古屋工業大学
-
酒向 慎司
名古屋工業大学
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
北村 正
名古屋工業大学工学部機械工学科
-
奧村 健太
名古屋工業大学
-
奥村 健太
名古屋工業大学
-
北村 正
名古屋工業大学大学院工学研究科
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