Query by Phrase:半教師あり非負値行列因子分解を用いた音楽信号中のフレーズ検出

増田太郎; 吉井和佳; 後藤真孝; 森島繁生

文献

J-GLOBAL ID：201502297615178200 整理番号：15A0315507

Query by Phrase:半教師あり非負値行列因子分解を用いた音楽信号中のフレーズ検出

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資料名：
巻： 2014 号： MUS-102 ページ： VOL.2014-MUS-102,NO.25 (WEB ONLY) 発行年： 2014年02月16日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本稿では,楽曲群の中から,ユーザがクエリとして与えたフレーズが演奏されている時刻を検出する新たな音楽情報検索手法「Query by Phrase(QBP)」を提案する。本研究において,「フレーズ」とは,何らかの楽器(通常は単一の楽器)による短時間の演奏(音響信号)を指すものとする。QBPでは,様々な楽器音が重なり合って構成されている音楽音響信号から所望のクエリを検出する必要がある。この問題を解決するため,本稿では,クエリと楽曲の一部の構成要素との距離を計算することができる手法を提案する。まず,ガンマ過程非負値行列因子分解(GaP-NMF)を用いて,クエリのスペクトログラムを適切な個数の基底スペクトルと対応するアクティベーションとの積に分解する。同様に,楽曲のスペクトログラムもGaP-NMFを用いて分解を行う。このとき,楽曲中にクエリが含まれているという仮定のもと,基底スペクトルの一部にクエリから得られた基底スペクトルをそのまま再利用する(半教師ありGaP-NMF)。こうすることで,クエリにおける基底スペクトルのアクティベーションと楽曲におけるアクティベーションとの類似度を計算することができる。実験により,提案手法は従来の単純なマッチング手法より優れたQBP精度を達成できることを確認した。(著者抄録)

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その他の情報工学基礎理論 , パターン認識 , 検索技術

引用文献 (14件)：

Li T. and Ogihara M.: Content-based Music Similarity Search and Emotion Detection, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 5:705-708, 2004.
Logan B. and Salamon A.: A Music Similarity Function Based on Signal Analysis, International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp. 745-748, 2001.
Ramona M. and Peeters G: AudioPrint: An efficient audio fingerprint system based on a novel cost-less synchronization scheme, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 818-822, 2013.
Haitsma J. and Kalker T.: A Highly Robust Audio Fingerprinting System, International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR), pp. 107 115, 2002.
McNab R. J., Smith L. A., Witten I. H., Henderson C. L., and Cunningham S. J.: Towards the Digital Music Library: Tune Retrieval from Acoustic Input, in Proceedings of the first ACM international conference on Digital libraries, pp. 11-18, 1996.

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