文献

J-GLOBAL ID：201502209309730522   整理番号：15A0946514

全極スペクトルモデルと擬似周期信号モデルのウェーブレット変換を用いた多重音スペクトログラムの調波時間因子分解

著者 (3件)： 中村友彦 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  亀岡弘和 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  亀岡弘和 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： MUS-107  ページ： VOL.2015-MUS-107,NO.50 (WEB ONLY)  発行年： 2015年05月16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： 多重音解析では,観測振幅スペクトログラムを非負値行列とみなし非負値行列因子分解を適用するアプローチと,計算論的聴覚情景分析に基づくアプローチが主に用いられてきた。本報告では,この2つのアプローチの利点を兼ね備えた新たなスペクトログラムモデルを導出し,それに基づく多重音解析手法である調波時間因子分解について述べる。音源の連続時間信号モデルとして擬似周期信号から出発し,各音源のウェーブレット変換を導出した後,それらを重畳したもので音楽音響信号のスペクトログラムを表現する。さらに,離散時間信号領域で定義された自己回帰モデルをスペクトログラムモデルに導入にできることを示す。このモデルに対し,ビブラートやポルタメントで起こる基本周波数の時間変動や,調による音高の出現頻度の偏りなどの音楽特有の性質を補助情報として組み込んだ,効率的なパラメータ推論アルゴリズムを導出する。(著者抄録)

シソーラス用語： *スペクトルモデル ,  周期 ,  図表 ,  ウェーブレット変換 ,  回帰分析 ,  *パラメータ ,  分解 ,  推論 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： スペクトログラム ,  因子分解 ,  自己回帰

分類 (2件)： 振動・音響一般  (BB01000L) ,  音響一般  (BB03010K)

引用文献 (22件)：

• Hu, G. and Wang, D. L.: An auditory scene analysis approach to monaural speech segregation, Topics in Acoust. Echo and Noise Contr., pp. 485-515 (2006).
• Kameoka, H., Nishimoto, T. and Sagayama, S.: A Multipitch Analyzer Based on Harmonic Temporal Structured Clustering, IEEE Trans. Acoust., Speech, and Language Process., Vol. 15, No. 3, pp. 982-994 (2007).
• Kameoka, H.: Statistical Approach to Multipitch Analysis, PhD Thesis, The University of Tokyo (2007).
• Bregman, A. S.: Auditory scene analysis: The perceptual organization of sound, MIT press (1994).
• Smaragdis, P. and Brown, J. C.: Non-negative matrix factorization for polyphonic music transcription, Proc. IEEE Workshop Applications Signal Process. Audio Acoust., IEEE, pp. 177-180 (2003).

タイトルに関連する用語 (8件)： 極 ,  スペクトルモデル ,  信号モデル ,  ウェーブレット変換 ,  多重 ,  スペクトログラム ,  調波 ,  因子分解