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J-GLOBAL ID：201902236706272856   整理番号：19A0604842

深層ドラム譜事前分布に基づく畳み込み非負値行列因子分解を用いたドラム採譜

著者 (6件)： 上田舜 (京大 大学院情報学研究科) ,  柴田健太郎 (京大 大学院情報学研究科) ,  和田雄介 (京大 大学院情報学研究科) ,  錦見亮 (京大 大学院情報学研究科) ,  中村栄太 (京大 大学院情報学研究科) ,  吉井和佳 (京大 大学院情報学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： EC-51  ページ： Vol.2019-EC-51,No.26,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2019年02月15日 
JST資料番号： U0451A  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： 本稿では,ポピュラー音楽音響信号からあらかじめ分離されたドラム音響信号に対して,ビート時刻が既知であるという前提のもとで,バスドラム・スネアドラム・ハイハットの楽譜を推定する自動ドラム採譜について述べる。主な従来法の一つに,畳み込み非負値行列因子分解(NMFD)を用いて各時刻でのアクティベーションを推定した後,閾値処理を行うことでドラム譜を推定する方法が知られている。しかし,この手法で推定されるドラム譜は,音楽的に不自然となることを避けられなかった。この問題を解決するため,ドラム音響信号の振幅スペクトログラムに対してドラム譜の尤度を評価するNMFDに基づく音響モデルと,ドラム譜の音楽的な妥当性を評価する深層言語モデルを統合した統一的なベイズモデルを提案する。ドラム譜に対する深層言語モデルは,マルコフモデルなどの従来の確率モデルより高い表現力と汎化能力を持ち,既存のドラム譜から変分自己符号化器の枠組みで教師なし学習をすることができる。ドラム音響信号が与えられたとき,この統一的なベイズモデルとギブスサンプリングを用いてドラム譜を推定することができる。実験により,深層言語モデルの導入により採譜精度が上昇し,推定される楽譜の音楽的な自然さが改善することを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *楽器 ,  *楽譜 ,  *記録 ,  *自動化 ,  *因数分解 ,  *アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  言語モデル ,  *符号器 ,  モデル
準シソーラス用語： *ドラム【楽器】 ,  *自動採譜 ,  非負行列因子分解 ,  *畳み込み非負値行列因子分解 ,  *自動ドラム採譜 ,  *自己符号化器 ,  深層言語モデル ,  *変分自己符号化器 ,  音響モデル

分類 (2件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (24件)：

• C. Wu, C. Dittmar, C. Southall and R. Vogl: A Review of Automatic Drum Transcription, Journal of IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 26, No. 9, pp. 1457-1483 (2018).
• C. Raphael: A Hybrid Graphical Model for Rhythmic Parsing, Artificial Intelligence, Vol. 137, pp. 217-238 (2002).
• E. Nakamura, K. Yoshii and S. Sagayama: Rhythm transcription of polyphonic piano music based on merged-output HMM for multiple voices, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 25, No. 4, pp. 794-806 (2017).
• J. Paulus and T. Virtanen: Drum transcription with non-negative spectrogram factorisation, 13th European Signal Processing Conference, (EUSIPCO), pp. 1-4 (2005).
• C. Dittmar and D. Gärtner: Real-Time Transcription and Separation of Drum Recordings Based on NMF Decomposition, Proceedings of the International Conference on Digital Audio Effects (DAFX), pp. 187-194 (2014).

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層 ,  ドラム ,  事前分布 ,  畳み込み ,  非負値行列因子分解 ,  採譜