Hough変換を用いた楽曲構造の境界抽出
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概要
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近年,膨大な数の楽曲を個人がインターネットを介して利用できるようになった.なおも増加し続ける楽曲データを効率よく管理し検索する上で,楽曲の構造理解は重要な役割を担っている.たとえば,ポピュラー音楽には,イントロ,コーラス (サビ),ブリッジといった音楽的に意味の有る構造が存在しており,これを自動的に抽出することで高度な楽曲鑑賞や管理を行うことができる.本稿では,楽曲信号を入力として音楽的に意味の有る構造の境界を見つける問題について議論する.楽曲構造の解析は,楽曲信号に対する自己相似性行列上に現れるブロック構造を抽出することで行われる.本稿では,自己相似性行列に各種のフィルタによる画像処理を行った後,Hough 変換で直線構造を抽出することによってブロック構造を検出する手法について議論する.RWC 音楽データベースと AIST Annotation for RWC Music Database を用いた実験の結果,Sobel,Scharr フィルタを通して構造検出する手法はガウス分布を利用した既存のフィルタリング手法よりも正解データに近いブロックの境界を検出することができた.
- 2013-08-24
著者
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