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J-GLOBAL ID：201602271054715242   整理番号：16A0406413

非負値行列因子分解による実演奏音に対する電子透かし法

Digital wateramrk for real musical inistrument sounds based on non-negative matrix factorization

著者 (2件)： 村田晴美 (中京大 工) ,  荻原昭夫 (近畿大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 479(EMM2015 76-95)  ページ： 111-116  発行年： 2016年02月24日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 音楽を対象とした電子透かし法のうち,音楽理論の和音に着目してホスト信号と協和音の関係になるように透かしを埋め込む手法が提案されている。この手法では,モノラル信号の分離手法の一つである非負値行列因子分解(NMF)を透かしの埋め込みに利用している。NMFでは,観測音響信号の振幅スペクトログラムを一つの行列とみなし,頻出するスペクトルパターンをモデル化したスペクトル基底行列と,それらの基底の時間的な強度変化をモデル化したアクティベーション行列との積に近似的に分解する。この分離されたアクティベーション行列の係数から発音時刻と消音時刻を推定して各音の発音区間を求める。推定された音を根音とした和音を決定し,和音の構成音である中音と属音の関係にある音階に対応するアクティベーション行列の係数を操作することで透かしを埋め込んでいる。NMFの事前学習として,ホスト信号で演奏されている楽器音のみが含まれる教師音源信号に対してNMFを適用する。事前学習で得られた基底行列を用いてホスト信号の振幅スペクトログラムからアクティベーション行列を計算する。一般に,ホスト信号で演奏されている楽器を推定することは可能だが,楽器の音色を特定することは難しい。そのため,ホスト信号と同じ楽器で音色が異なる楽器音を教師音源信号とした場合であっても透かしの埋め込みが可能であることが望ましい。本稿では,実演奏音を対象とし,音色の異なる楽器音を教師音源信号とした場合について透かしを埋め込むことで本手法の有効性を確認する。(著者抄録)

シソーラス用語： *電子透かし ,  *因数分解 ,  *音階 ,  判断 ,  音楽 ,  信号特性 ,  周波数領域 ,  エントロピー ,  教師つき学習 ,  誤り率
準シソーラス用語： BER【誤り率】 ,  Kullback-Leiblerダイバージェンス ,  *音楽電子透かし ,  時間領域 ,  実演奏音 ,  判定 ,  *非負行列因子分解

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  データ保護  (JD01020V) ,  代数学  (AB02000R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非負値行列因子分解 ,  演奏 ,  電子透かし