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J-GLOBAL ID：200902282848647192   整理番号：08A1229021

自動採譜技術の展望

著者 (2件)： 嵯峨山茂樹 (東大) ,  亀岡弘和 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 日本音響学会誌  (Journal of the Acoustical Society of Japan)
巻： 64  号： 12  ページ： 715-720  発行年： 2008年12月01日 
JST資料番号： G0162A  ISSN： 0369-4232  CODEN： NIOGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 音楽の自動採譜は音声の自動認識と対をなす概念と言え,知能的な音響信号処理を象徴する目標と言えよう。音声認識が音声分析,符号化,合成,加工などの技術と連動して進歩したのと同様に,自動採譜も音楽情報処理全般に及ぼす恩恵が大きい。ここでは,自動採譜について,以下の点から解説した。1)何が難しいか,2)自動採譜と音の群化(基本周波数推定ー周波数方向の群化,計算論的聴覚情景分析ー時間方向の群化,スパース成分分析ー記憶に基づく群化),3)リズム認識とテンポ推定,4)今後の自動採譜への展望。

シソーラス用語： *楽譜 ,  規格 ,  自動化 ,  音声認識 ,  信号処理 ,  情報処理 ,  基本振動数 ,  聴覚 ,  音楽 ,  *採譜 ,  *自動採譜 ,  リズム ,  電子楽器ディジタルインタフェイス ,  改変
準シソーラス用語： MIDI ,  音響信号 ,  群化 ,  スパース性

分類 (1件)： 楽器音響  (BB03070Y)

引用文献 (36件)：

• 長嶋洋一編. コンピュータと音楽の世界-基礎からフロンティアまで-. 1999
• KLAPURI, A. Eds. Signal Processing Methods for Music Transcription. 2006
• 片寄晴弘. 知能採譜システム. 人工知能学会会誌. 1990, 5, 59-66
• MOORER, J. A. On the segmentation and analysis of continuous musical sound by digital computer. Ph.D. Thesis, Stanford University. 1975
• KATAYOSE, H. The Kansei music system. Comput. Music J. 1989, 13, 4, 72-77

タイトルに関連する用語 (2件)： 自動採譜 ,  展望