クラスタリングと統計的学習に基づく音楽理論σGTTM?:局所的グルーピング境界の検出
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概要
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本稿では,楽曲をクラスタリングし統計的学習を行うことで,音楽理論 GTTM の局所的グルーピング構造を自動検出する方法について述べる.音楽理論 GTTM に基づく楽曲の構造分析の際,ルールの競合が生じるため計算機上への実装が困難となる問題が生じていた.この問題に対し,従来の研究では,ルールの優先順位を制御するパラメータの導入や,統計的手法によるルールの優先順位の学習により,計算機上への実装を可能にしていたが,楽曲により適切なパラメータの値や適切な優先順位が異なるという問題があった.そこで本研究では学習曲をクラスタリングし,クラスタごとに統計的学習を行うことで,各楽曲に適した分析を行うことを試みた.
- 2014-02-16
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