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J-GLOBAL ID：201802246897937180   整理番号：18A0615342

パラメトリック音楽システムの知覚カテゴリーモデリング【Powered by NICT】

Modeling perceptual categories of parametric musical systems

著者 (4件)： Paz Ivan (Computer Science Department BarcelonaTech, C/ Jordi Girona 1-3. Omega 005, Barcelona 08034, Spain) ,  Nebot Angela (Computer Science Department BarcelonaTech, C/ Jordi Girona 1-3. Omega 005, Barcelona 08034, Spain) ,  Mugica Francisco (Computer Science Department BarcelonaTech, C/ Jordi Girona 1-3. Omega 005, Barcelona 08034, Spain) ,  Romero Enrique (Computer Science Department BarcelonaTech, C/ Jordi Girona 1-3. Omega 005, Barcelona 08034, Spain)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 105  ページ： 217-225  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータ音楽,アルゴリズム的組成と生符号化などでは,パラメータの組合せの耳探査は,システムの能力が学習されるプロセスであり,異なる音楽タスクのための材料を選択し,分類される。その重要性にもかかわらず,このプロセスのモデルはほとんど提案されている。,ルール抽出アルゴリズムを提案した。パラメータのユーザ聴覚探査中に得られたデータと,特定の知覚カテゴリーを検索した。抽出されたルールは,複雑であるが一般的な関係を発現し,パラメータ値とカテゴリーである。その形成はデータグループ化を支配する機能により制御される。これらは発見的考察を通してユーザにより与えられる。ルールは二種のより一般的なモデル:「拡張されたまたは推論規則」の集合とユーザーが拡張した規則から及び探索したパラメータ空間の限界の間の予め選択したカテゴリーと一致パラメータの前代未聞の組合せを推定することを可能にするファジィ分類器を構築するために用いた。モデルを評価するために,ユーザテストを行った。構築したモデルは,システムの運転の複雑さを減少させ,異なるカテゴリーの「プリセット」のセットを提供することにより可能にすると,推定された組み合わせにより組成容量を拡大し,情報の構造化表現と共に。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 聴覚 ,  構造形成 ,  *音楽 ,  符号化 ,  *モデリング ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ファジィ分類 ,  パラメータ空間 ,  推論規則 ,  ルール抽出 ,  コンピュータミュージック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 音楽システム ,  モデリング ,  分類 ,  ルールベースシステム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音楽 ,  知覚 ,  カテゴリー ,  モデリング