判別分析の幾何的解釈と楽器特徴抽出への適用
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概要
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簡潔かつ判別精度の高い楽器特徴の抽出は音楽情報検索において重要な課題である.本論文では,判別分析がそのような楽器特徴を抽出可能である理由について考察する.単旋律楽曲においては様々な特徴抽出法が提案されている.パワースペクトルを楽器特徴として使用してもよいが,特徴次元が高すぎて冗長となる可能性が高い.様々な応用を考えると,重要な情報のみを用いた高い楽器判別が好ましい.このような特徴をパワースペクトルから抽出する方法として,前処理として主成分分析(PCA) によってパワースペクトルの次元削減を行い,その特徴に対して線形判別分析(LDA),もしくはLDAに局所性を導入した局所フィッシャー判別分析(LFDA) による次元削減法をとる.また,これらの方法が適している理由に関して分析する.
- 2010-02-08
著者
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学
-
井原 瑞希
奈良先端科学技術大学院大学,情報科学研究科
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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前田 新一
京都大学 情報学研究科
-
井原 瑞希
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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