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J-GLOBAL ID：201702271049713660   整理番号：17A0142670

ケプストラム特徴およびマルチタスク学習を用いた和音認識における強調根ノート【Powered by NICT】

Highlighting root notes in chord recognition using cepstral features and multi-task learning

著者 (3件)： Yang Mu-Heng (Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica, Taipei, Taiwan) ,  Su Li (Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica, Taipei, Taiwan) ,  Yang Yi-Hsuan (Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  ページ： 1-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音楽コードは通常,その根と弦型により記述した。相当量の研究が弦認識を自動化するための音楽情報検索(MIR)の分野で行われているが,この作業における根の役割は殆ど特異的注目を集めている。本論文では,新しいアプローチと根の情報を適切にコード認識における改善された精度を実証する経験的研究を提示した。信号レベルでは,ケプストラムから導出した特徴とスペクトル特徴を組み合わせた低ピッチの同定,根ノートに通常対応を改善するために提案した。モデルレベルにおいて,筆者らは訓練における弦認識と根ノート認識を統合して考えることニューラルネットに基づくマルチタスク学習フレームワークを提案した。改善された精度は,音符の分数調波についてのより良い情報,コード認識における根の中心に帰することができることを見出した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  音楽 ,  信号レベル ,  *ケプストラム ,  分数調波 ,  自動化
準シソーラス用語： 音符 ,  スペクトル特徴 ,  音楽情報検索 ,  *和音認識 ,  *マルチタスク学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ケプストラム ,  マルチタスク学習 ,  和音認識 ,  根 ,  ノート