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J-GLOBAL ID：201002200756404964   整理番号：10A0869476

詳細化音響特徴を利用した音符自動検出のためのHMM利用手法

HMM-BASED APPROACH FOR AUTOMATIC CHORD DETECTION USING REFINED ACOUSTIC FEATURES

著者 (5件)： UEDA Yushi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  UCHIYAMA Yuki (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  NISHIMOTO Takuya (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  ONO Nobutaka (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  SAGAYAMA Shigeki (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.7  ページ： 5518-5521  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 音符自動検出は音楽解析における重要課題の一つであり,音楽情報検索や自動音楽転写など様々な応用が考えられる。本論文は,音楽音響信号から打楽器音抑圧を使用して音符系列を検出する,HMM利用手法を述べた。まず音符進行の確率モデルに関する研究を概観した。次にオーディオ入力からの特徴抽出について,ポピュラ音楽における打楽器音が生じる干渉効果を軽減するため,調波/打楽器音分離技法を利用して打楽器音を抑圧し,調波音成分を強調した。またクロマベクトルはオーディオ信号の効果的な特徴であることを考慮し,クロマのFourier変換を利用して,特徴パラメータの共分散行列の対角化を近似し,モデルのパラメータ数を性能劣化なしに低減した。この新しい機能を備えたHMMにより,MIREX音符認識タスクで高い認識率が得られることを実験により実証した。

シソーラス用語： 音楽 ,  情報検索 ,  楽器 ,  検出 ,  隠れMarkovモデル ,  特性 ,  特徴抽出 ,  音響分析 ,  音の高さ ,  Fourier変換 ,  行列 ,  対角化 ,  比率 ,  実証実験 ,  *楽器音響
準シソーラス用語： *音符 ,  打楽器 ,  *自動検出 ,  音響特徴 ,  調波 ,  共分散行列 ,  認識率

分類 (1件)： 楽器音響  (BB03070Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 詳細化 ,  音響特徴 ,  音符 ,  自動検出 ,  HMM ,  手法