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J-GLOBAL ID：202002241436440784   整理番号：20A1440157

音楽における知覚感情を検出するためのコクログラムベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Cochleogram-based approach for detecting perceived emotions in music

著者 (4件)： Russo Mladen (University of Split, FESB Laboratory for Smart Environment Technologies, Split, Croatia) ,  Kraljevic Luka (University of Split, FESB Laboratory for Smart Environment Technologies, Split, Croatia) ,  Stella Maja (University of Split, FESB Laboratory for Smart Environment Technologies, Split, Croatia) ,  Sikora Marjan (University of Split, FESB Laboratory for Smart Environment Technologies, Split, Croatia)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 57  号： 5  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音楽の知覚された感情コンテンツを同定することは,メディアの容易かつ効率的な検索,検索および管理の重要な側面を構成する。音楽組織の最も有望な使用事例の1つは感情ベースプレイリストであり,そこでは,自動音楽感情認識が感情関連情報の提供において重要な役割を果たし,そうでなければ,一般的に利用できない。感情認識と処理における聴覚システムの重要性に基づいて,本研究では,感情的音楽コンテンツを検出するための新しいコケログラムベースシステムを提案した。人間の聴覚周辺の応答を効果的にシミュレートするために,音楽音声信号を詳細な生物物理学的蝸牛モデルによって処理し,その結果,人間の聴覚の特性に密接に適合する出力を得た。この提案した手法では,脳底膜の応答から直接構築するコケログラム画像に基づいて,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,関連する音楽特徴を抽出した。異なるディジタル音楽ライブラリにおける可能な統合に関して提案した手法の実際的含意を検証するために,音楽感情認識の異なる側面における著者らのアプローチの予測性能を評価するために,広範な研究を行った。提案手法は,公的に利用可能な1000歌のデータベース上で評価し,実験結果は,同じ参照データベースに関する公式「MediaEval」チャレンジ結果と同様に,一般的な音楽特徴(テンポ,モード,ピッチ,明瞭度,知覚的に動機づけられたメル周波数ケプストラム係数(MFCC))と比較して,より良好に機能することを示した。また,その実験結果は,通常の音楽特徴(例えば,テンポ,モード,ピッチ,明瞭度,および知覚的に動機づけられたメル周波数ケプストラム係数(MFCC))と比較して,より良好に機能することを示した。著者らの知見は,提案した方式が,より良い音楽感情認識性能につながり,最先端の音楽情報検索システムの部分として使用できることを明確に示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 聴覚 ,  *音楽 ,  データベース ,  蝸牛 ,  明瞭度 ,  音声信号 ,  ディジタル方式 ,  生物物理学 ,  含意 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 感情認識 ,  MFCC ,  音楽情報検索 ,  ケプストラム係数 ,  音楽コンテンツ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 音楽情報検索 ,  感情内容予測 ,  か牛 ,  コンビネット

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 音楽 ,  知覚 ,  感情