判別分析の幾何的解釈と楽器特徴抽出法の考察(ポスターセッション,ネットワーク,通信のための信号処理及び一般)
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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,判別分析を幾何的に解釈することで,楽器特徴として有効である理由を分析する.楽曲からの楽器特徴抽出に関しては様々な方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った後,その特徴に対して線形判別分析(LDA)による次元削減法をとる.この判別分析方法が適している理由に関して分析した.
- 2010-02-22
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
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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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