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J-GLOBAL ID:201902249586717251   整理番号:19A0488854

SYMCHM-構成階層モデルを用いた記号音楽におけるパターン発見のための教師なしアプローチ【JST・京大機械翻訳】

SymCHM-An Unsupervised Approach for Pattern Discovery in Symbolic Music with a Compositional Hierarchical Model
著者 (3件):
資料名:
巻:号: 11  ページ: 1135  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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本論文は,記号音楽におけるパターン発見のための構成階層モデルを提示した。このモデルは透明構造を持つ深いアーキテクチャと見なすことができる。それは,パターン発生の統計に依存して,教師なしの方法で個々の作業またはより大きなコーパスの中で繰り返されたパターンの集合を学習することができて,新しい,未知の研究において学習されたパターンをロバストに推論することができた。学習されたモデルは,より低い層の単純な短い構造から,より高い層のより長いより複雑な音楽構造まで,異なる層上のパターンの表現を含んでいる。パターン選択手順を用いて,モデルから最も頻繁なパターンを抽出した。公開されているJKU Paterns Datasettandに関するモデルを評価し,結果を他のアプローチと比較した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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楽器音響  ,  パターン認識 
引用文献 (44件):
  • Lerdahl, F.; Jackendoff, R. A Generative Theory of Tonal Music; MIT Press: Cambridge, MA, USA, 1983.
  • Hamanaka, M.; Hirata, K.; Tojo, S. Implementing “A Generative Theory of Tonal Music”. J. New Music Res. 2006, 35, 249-277.
  • Hirata, K.; Tojo, S.; Hamanaka, M. Techniques for Implementing the Generative Theory of Tonal Music. In Proceedings of the International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR), Vienna, Austria, 23-30 September 2007.
  • Marsden, A. Schenkerian Analysis by Computer: A Proof of Concept. J. New Music Res. 2010, 39, 269-289.
  • Todd, N. A Model of Expressive Timing in Tonal Music. Music Percept. Interdiscip. J. 1985, 3, 33-57.
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