パラメータ共有HMMに基づく音響信号からの自動和音認識の検討

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概要

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• 本稿では,隠れマルコフモデルに基づいた自動和音認識において,和音に依存した音響特徴を精密にモデル化する試みについて報告する.観測されるクロマベクトルの系列が,該当の和音だけでなく,一連の和音連鎖に依存していると考え,単独の和音だけでなく,前後の和音に依存した詳細な環境依存の和音連鎖 HMM を考える.このようなモデルの詳細化によって,統計モデルの学習が困難になるため,クラスタリングによるモデルパラメータの共有化を行う手法を提案し,その有効性を検討する.

• 2010-11-27

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

• 伊藤 綾

  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

• 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

• 酒向 慎司

  名古屋工業大学 大学院 工学研究科

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