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J-GLOBAL ID：201802232751822833   整理番号：18A0244464

オーディオベースのラベル付きデータにより訓練したクラリネットビデオ記録の視覚的音楽転写【Powered by NICT】

Visual Music Transcription of Clarinet Video Recordings Trained with Audio-Based Labelled Data

著者 (4件)： Gomez Emilia ,  Arias Pablo ,  Zinemanas Pablo ,  Haro Gloria
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 463-470  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 自動転写は音楽情報検索(MIR)領域における良く知られた課題であり,オーディオ記録から記号音楽表現(例えばMIDI)の計算に構成されている。本研究では,音声モダリティが失われているときのビデオ記録の自動転写に取り組むか,十分な品質を持たず,このようにして視覚情報を解析した。開口/ホールと鍵のセットを閉じることにより演じられる,クラリネットに焦点を当てた。選手の指先を検出し,クラリネットの穴と鍵に関してそれらの変位を測定することにより自動視覚ノート推定のための方法を提案した。この目的のために,著者らはクラリネットを追跡し,各フレーム上の位置を決定した。指先の相対的位置は,ノートピッチ分類のための訓練された機械学習アルゴリズムの特徴として使用されている。この目的のために,九つの異なる選手により行われた六種類の歌から4.5時間ビデオ記録の既存の収集における音声信号からのピッチ情報を推定することにより半自動方法で構築したデータセット。著者らの結果は,主に単一目的で解決できない運動ぼけ,オクルージョンのために視覚と音声自動採譜を行うことが困難なことを確認した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *転写 ,  音声信号 ,  オクルージョン ,  *視覚 ,  *オーディオ機器 ,  学習アルゴリズム ,  *音楽 ,  *録画
準シソーラス用語： 自動採譜 ,  指先 ,  運動選手 ,  視覚情報 ,  モダリティ ,  MIDI ,  *クラリネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  検索技術  (AC06020S) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： オーディオ ,  ラベル ,  訓練 ,  クラリネット ,  ビデオ記録 ,  視覚 ,  音楽 ,  転写