楽譜を考慮した演奏者の統計的モデル化手法の改善と演奏者識別による評価
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概要
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個性を備えた演奏は,楽譜の演奏指示に対して演奏者の意図による逸脱が加わることで生じると考えられる.我々はそのような逸脱の振る舞いが確率的な偏りを持つと仮定し,実演奏とその楽譜に基づいて両者の依存関係を統計学習する手法を提案してきた.従来法では楽譜から扱える演奏指示の種類が限られており,演奏指示の限られる楽曲には柔軟な対応ができないことが課題となっていたが,本稿では音符単位で付与できる演奏指示情報を拡充し,より楽曲に適合したモデルの生成について検討した.また,演奏者モデルの木構造についてもより効率的な生成手法を検討し,得られた演奏者モデルに未知の演奏における演奏者を識別させる評価を行った.これによって提案手法の有効性を検討し,今後の課題についても述べる.
- 2010-07-21
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
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院
-
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
-
酒向慎司
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
-
酒向 慎司
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
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