文献

J-GLOBAL ID：200902225432010272   整理番号：09A0105895

ビートトラッキングロボットの構築と評価

著者 (7件)： 村田和真 (東京工大) ,  中臺一博 (東京工大) ,  中臺一博 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  武田龍 (京大) ,  奥乃博 (京大) ,  長谷川雄二 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  辻野広司 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)
資料名： 人工知能学会AIチャレンジ研究会  (JSAI Technical Report)
巻： 28th  ページ： 13-20  発行年： 2008年 
JST資料番号： L1884C  資料種別： 会議録 (C)
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： ビートトラッキングロボットは音楽から抽出したビートを基に人とのインタラクションを行う。本論文では,リアルタイムにテンポ変化に対応できるビートトラッキング手法として,STPM(Spectro-Temporal Pattern Matching)ベースアルゴリズムを提案した。本手法は,1)音楽音響信号とロボットの自己発生音信号に対する周波数解析,2)時間-周波数領域でのパターンマッチングに基づくビート間隔推定,3)ビート時刻予測からなる。1)では2つの信号それぞれに短時間フーリエ変換を行い,セミブラインドICA(Independent Component Analysis)に基づくボイスキャンセル法を用いた周期性のある自己発生音のキャンセル,メルフィルタバンクによるスペクトル圧縮,ソーベルフィルターによるエッジ強調,オンセット時刻ベクトルの抽出という手順をとる。本手法をHonda ASIMOに実装し,i)音楽区間検出と曲名検索機能からなる音楽認識,ii)足踏み,口ずさみ,歌唱機能からなるロボット制御を備え,音楽と挙動のテンポとビート時刻のずれを最小化するフィードバック制御を導入した。評価実験を行ってテンポ変化への追従速度,ビート予測のノイズロバスト性能,ノイズかでの音楽認識性能を確かめた。

シソーラス用語： *知能ロボット ,  実時間処理 ,  *パターンマッチング ,  *音楽 ,  音波信号 ,  周波数領域 ,  Fourier変換 ,  独立成分分析 ,  フィルタバンク ,  画像強調 ,  フィードバック制御 ,  実験 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： エッジ強調 ,  *ビートトラッキングロボット ,  音響信号 ,  評価実験

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  楽器音響  (BB03070Y)

タイトルに関連する用語 (2件)： 構築 ,  評価