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J-GLOBAL ID：201502264424995238   整理番号：15A0557500

音量軌跡の遷移型状態空間表現に基づくダイナミックスとアーティキュレーションへの分解

著者 (3件)： 小泉悠馬 (法政大 情報科学) ,  小泉悠馬 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  伊藤克亘 (法政大 情報科学)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J98-D  号： 3  ページ： 492-500 (WEB ONLY)  発行年： 2015年03月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 連続励起振動楽器の演奏音の音量変化を,音量記号などに起因するベースラインの大局的変化であるダイナミックスと,発想記号などに起因する局所的変化であるアーティキュレーションに分解する手法を提案する。ダイナミックスとアーティキュレーションの生成過程をそれぞれ和分プロセスと遷移型自己回帰モデルで表現し,遷移型線形動的システムを用いて音量軌跡を分解する。評価実験では,MIDIを用いて作成した人工データと,プロ奏者とアマチュア奏者の音量軌跡の分解実験を行った。人工データの分解実験では分解の標準絶対誤差が1.06dBであり,MIDIでのメゾピアノからメゾフォルテの音量差約4dBよりも小さい誤差で分解できることを確認した。また実演奏音の分解実験では,演奏技術による2要素のバリエーションやばらつきなどの演奏/習熟度解析が行えることが示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *音量 ,  軌跡 ,  *表現 ,  空間 ,  人間 ,  *音楽 ,  *楽器 ,  励起 ,  動力学 ,  *音声合成 ,  楽器音響 ,  *調音 ,  *明瞭度 ,  自己回帰モデル ,  評価試験 ,  実験 ,  インタフェイス ,  規格 ,  *分解 ,  誤差 ,  行為 ,  学習曲線 ,  確率過程 ,  バイオリン ,  標本抽出 ,  変化 ,  変動
準シソーラス用語： 音量軌跡 ,  演奏者 ,  ダイナミクス ,  楽音合成 ,  アーティキュレーション ,  評価実験 ,  MIDI ,  絶対誤差 ,  演奏 ,  習熟度 ,  Dirichlet過程 ,  音楽表現 ,  演奏表現 ,  Gibbsサンプリング ,  動的変動

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  楽器音響  (BB03070Y)

引用文献 (19件)：

• D. Deutsch 編, The Psychology of Music second edition, Academic Press, 1999.
• K. Teramura, H. Okuma, Y. Taniguchi, S. Makimoto, and S. Maeda, "Gaussian process regression for rendering music performance," Proc. ICMPC, pp.167-172, 2008.
• R. Ramirez, E. Maestre, and X. Serra, "Automatic performer identification in commercial monophonic jazz performances," Pattern Recognition of Non-Speech Audio, vol.31, no.12, pp.1514-1523, 2010.
• 三浦雅展,江村伯夫,秋永晴子,柳田益造,"ピアノによる1オクターブの上下行長音階演奏に対する熟達度の自動評価,"音響誌,vol.66,no.5,pp203-212,2010.
• E. Maestre and E. Gomez, "Automatic characterization of dynamics and articulation of expressive monophonic recordings," Proc. 118th Audio Eng. Society Convention, 2005.

タイトルに関連する用語 (7件)： 音量 ,  軌跡 ,  遷移 ,  状態空間 ,  表現 ,  ダイナミックス ,  分解