文献

J-GLOBAL ID：202002222752619184   整理番号：20A2613434

ソフトウェアエフェクタを利用した同一機材を必要としない機械学習によるエレキギター音色の自動再現手法の検討

Investigation of Automatic Reproduction Method of Electric Guitar Tones by Machine Learning Using Software Effectors without the Need of the Same Equipment

著者 (3件)： 有山大地 (東京都大 大学院システム研究科) ,  安藤大地 (東京都大 大学院システム研究科) ,  串山久美子 (東京都大 大学院システム研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 61  号： 11  ページ： 1729-1740 (WEB ONLY)  発行年： 2020年11月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  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： エレキギターの音作りは一般的にアナログのアンプ,エフェクタなどを用いて行われ,その組合せは膨大な数にのぼり,演奏者やエンジニアが求めている音色を得るために大きな労力を必要とする.たとえば,憧れのギタリストの音色を再現したいという場合,まず同一の機材の入手,加えてステージセッティングの画像などからエフェクタのつまみの位置を推測する必要があり,手動での再現のプロセスは困難なものである.そこで音色再現の問題を解決するため,ユーザが所持している1つのソフトウェアエフェクタのみを用いて,ユーザが目標とする音になるべく近い音作りができることを目標として,エフェクタの複数のパラメータを機械学習により探索する手法の開発を行った.本研究は現在までにギターエフェクトの1つである「歪み系エフェクト」を中心に,開発したシステムによって再現された音色について調査・実験を行い,再現度の評価において一定の成果を得た.また,本研究で開発した手法がエレキギター音色の再現において有効であることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *楽器 ,  *音色 ,  *機械学習 ,  *試験 ,  *実験 ,  *再生 ,  音場 ,  *音響効果 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *音響特性 ,  *数値 ,  特徴抽出 ,  周波数特性 ,  *エレキギター ,  *再現実験 ,  *音響特徴量 ,  音場再生 ,  *進化的計算
準シソーラス用語： *音色再現 ,  音場再現 ,  *ギターエフェクト ,  歪み系エフェクト

分類 (5件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  趣味娯楽用品  (ZB05000L) ,  音声処理  (JE05000E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (22件)：

• The History Of EDM, JMC Academy, available from https://www.jmcacademy.edu.au/news/the-history-of-edm (accessed 2015-11-21).
• 馬場貴之,山田武志,北脇信彦:HMMとMFCCを用いた楽器音の音源同定の検討,情報処理学会研究報告, Vol.2005, No.82, pp.79-84 (2005).
• 北原聡志,甲藤二郎:楽器の階層的分類を考慮したSVM による音源同定,電子情報通信学会総合大会講演論文集, Vol.2006, p.152 (2006).
• Gouyon, F., Pachet, F. and Delerue, O.: On the Use of Zero-Crossing Rate for an Application of Classification of Percussive Sounds, Digital Audio Effects Conference (DAFx) (2000).
• Kulkarni, N. and Bairagi, V.: EEG-Based Diagnosis of Alzheimer Disease, pp.47-59, Academic Press (2018).

タイトルに関連する用語 (7件)： ソフトウェア ,  エフェクタ ,  機材 ,  機械学習 ,  エレキギター ,  音色 ,  手法