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J-GLOBAL ID：201602263015308324   整理番号：16A1353641

音楽旋律パターンの繰返しと修飾の階層的ベイズモデリングに基づいたMIDI性能のリズム転写【Powered by NICT】

Rhythm transcription of MIDI performances based on hierarchical Bayesian modelling of repetition and modification of musical note patterns

著者 (3件)： Nakamura Eita (Kyoto University, Kyoto 606-8501, Japan) ,  Itoyama Katsutoshi (Kyoto University, Kyoto 606-8501, Japan) ,  Yoshii Kazuyoshi (Kyoto University, Kyoto 606-8501, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EUSIPCO  ページ： 1946-1950  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： 音符の反復構造を記述するBayes音楽言語モデルに基づくリズム転写(すなわち,音楽信号の音価の自動認識)の手法を提案した。採譜のための音楽言語モデルは,楽曲のデータセットを用いて訓練した。典型的な楽曲は,限られた数のノートパターンから成る反復を持っているので,個々の片を適合させるより良いモデルはコンパクトな文法を誘導することにより得ることができた。主な課題は性能を介して間接的に観察されるスコアのための適切な文法を誘導し,不完全反復,方法を変えた反復として表現できるを捕捉した。における言語モデルの発生はDirichlet過程で記述され,音符の生産は,ノートパターンを修正する事のプロセスを組み込んだ階層的隠れMarkovモデル(HMM)で記述される階層的ベイズモデルを提案した。スコアとその背後にある個々の言語モデルを性能信号から推定する同時にGibbsサンプリングに基づく効率的なアルゴリズムを導出した。評価は,提案したモデルが以前に研究したHMMベースモデルより優れていることを示した。Copyright 2016 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： 言語モデル ,  隠れMarkovモデル ,  *音響 ,  *音楽 ,  文法
準シソーラス用語： Gibbsサンプリング ,  Bayes法 ,  Dirichlet過程 ,  スコア ,  楽曲 ,  採譜 ,  音符 ,  *リズム ,  *MIDI ,  *旋律 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 音楽 ,  旋律 ,  修飾 ,  ベイズモデリング ,  MIDI ,  リズム ,  転写