文献
J-GLOBAL ID:201702222405494614
整理番号:17A1277856
ディープラーニングによるループ音源の自動生成
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著者 (4件):
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資料名:
巻:
2017
号:
MUS-116
ページ:
Vol.2017-MUS-116,No.11,1-4 (WEB ONLY)
発行年:
2017年08月17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:
抄録/ポイント
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本研究では音楽や効果音のような生の音データを生成することを目的としている。ここでは,ディープラーニングの一種である,敵対的生成ネットワーク(generative adversarial network,GAN)を用いて,ループ音源と呼ばれる短い音楽データの生成を行う。実験として2秒のループ音源4つを訓練データとして学習に使用し,ランダムに生成したデータと訓練データと比較した。生成データはそれぞれの訓練データから一部を模倣したようなものとなり,かつ完全に同一のものは生成されなかった。(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
楽器音響
, 音響信号処理
引用文献 (8件):
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L. Hiller and L. M. Isaacson, Illiac suite, for string quartet. New Music Edition, 1957, vol. 30, no. 3.
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A. van den Oord, S. Dieleman, H. Zen, K. Simonyan, O. Vinyals, A. Graves, N. Kalchbrenner, A. Senior, and K. Kavukcuoglu, “WaveNet: A Generative Model for Raw Audio,” sep 2016. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1609.03499
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I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative Adversarial Nets,” Advances in Neural Information Processing Systems 27, pp. 2672-2680, 2014. [Online]. Available: http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf
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G. E. Hinton and R. R. Salakhutdinov, “Reducing the Dimensionality of Data with Neural Network,” vol. 313, no. July, pp. 504-507, 2006.
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A. Radford, L. Metz, and S. Chintala, “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” pp. 1-16, nov 2015. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1511.06434
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