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J-GLOBAL ID：201102215763870819   整理番号：11A1444600

スペクトログラムのベイジアンノンパラメトリックモデリングに基づく音楽信号の解析

Bayesian nonparametric spectrogram modeling for music signal analysis

著者 (6件)： 中野允裕 (東大) ,  LE ROUX Jonathan (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  亀岡弘和 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  中村友彦 (東大) ,  小野順貴 (東大) ,  嵯峨山茂樹 (東大)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2011  号： 2  ページ： ROMBUNNO.MUS-91,NO.6  発行年： 2011年08月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本報告では,音楽信号のような多重音を解析するための手法として,Bayesian nonparametricsに基づく音響信号スペクトログラムのモデル化方法を提案し,その構成法と推論について議論する。近年,非負値行列分解に代表されるようなスパース表現基づく音楽信号のモデル化が盛んに研究されている。その中で解決すべき二つの問題が注目を集めている。一つ目は楽器音が時間変化する多様なスペクトルを持つ点であり,もう一点は観測信号中に含まれる音源の数が一般的には未知なことである。さらに,楽器音の多様なスペクトルは音源数の推定を困難にし,また逆に音源数が未知であることによって一音一音がどの程度多様なスペクトルを持つか推定することを困難にしている。本報告では,これら二つの課題を同時に解消するために,信号の重畳を表す非負値行列分解型のスパース表現と時系列パターンを表現する隠れマルコフモデルをBayesian nonparametrics上で融合させたスペクトログラムモデルを提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *音楽 ,  *信号解析 ,  *音響分析 ,  図表 ,  *Bayes推定 ,  ノンパラメトリック法 ,  *数値解析 ,  楽器 ,  経時変化 ,  音源 ,  隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： スペクトログラム ,  *非負値行列分解

分類 (4件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： スペクトログラム ,  音楽 ,  解析