モンドリアンHMMによる音楽信号の解析(テーマセッション,自然言語とパターン認識の境界)
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概要
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本稿では,隠れマルコフモデルの拡張として,隠れ状態のペアである状態遷移の中のクラスタを抽出する能力を有した新しいモデルについて議論する.提案するモデルでは,状態遷移確率の配列をモンドリアン模様に誘導することによって,複数の系列データから隠れ状態系列を推定すると同時に隠れ状態間のネットワークの中のクラスタを発見することが出来る.提案モデルの応用例として音楽信号に適用した実験を示す.
- 2012-06-22
著者
-
亀岡 弘和
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
柏野 邦夫
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 允裕
東京大学情報理工学系研究科
-
大石 康智
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
向井 良
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
柏野 邦夫
Ntt コミュニケーション科学基礎研
-
中野 允裕
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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