リカレントニューラルネットワークのカオスダイナミクスによる楽音合成の研究
基于循环神经网络混沌动力学的乐音合成研究
基本信息
- 批准号:09750444
- 负责人:
- 金额:$ 1.47万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
- 财政年份:1997
- 资助国家:日本
- 起止时间:1997 至 1998
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
リカレントニューラルネットワークによる楽音合成モデルをSGI社のワークステーション02上にソフトウェアにより構築することができた。各パラメータのセットによる応答をリアルタイムに「音」として出力するシステムを開発した。システムはC言語で開発し、GUIとしてはX Window SystemにおけるX Toolkitを用いた。システムの内部は、連立微分方程式を解くための数値計算となっている。楽音合成の歴史は古く、これまでにさまざまな手法が提唱されてきたが、リカレントニューラルネットワークを用いることの利点の一つは、非線型ダイナミクスの学習が可能になるということである。これにより、自然楽音から出る波形に特徴的なゆらぎなどについても、その背後にある非線型も含めて波形を学習できる。また、もう一つの利点は、学習されたリカレントニューラルネットワークは連立微分方程式の系であるため、学習データの時間によらない長時間の波形出力を得られるということである。楽音合成のためのリカレントニューラルネットワークのアーキテクチャについては、まず比較的少数のニューロンから構成されるものが考えられ、これは楽音合成のリアルタイム性に優れていることが示された。また、比較的多数のニューロンから構成されるネットワークは、学習則により汎用の楽音合成に適していると考えられるが、ヴァイオリンの定常音でさえもかなりの複雑度を有しているということが今回明らかになり、APOLONNよりもさらに強力なアーキテクチャが必要なことが示された。
リ カ レ ン ト ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に よ る joy sound synthesis モ デ ル を SGI club の ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン on 02 に ソ フ ト ウ ェ ア に よ り build す る こ と が で き た. Each パ ラ メ ー タ の セ ッ ト に よ る 応 answer を リ ア ル タ イ ム に "sound" と し て output す る シ ス テ ム を open 発 し た. シ ス テ ム は C language で open 発 し, GUI と し て は X Window System に お け る X Toolkit を with い た. Youdaoplaceholder0 システム internal, を solution of continuous differential equation くため <s:1> numerical value calculation となって となって る る. Joy sound synthesis は ancient く の history, こ れ ま で に さ ま ざ ま な gimmick が mention sing さ れ て き た が, リ カ レ ン ト ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を with い る こ と の tartness の a つ は, linear ダ イ ナ ミ ク ス の learning が may に な る と い う こ と で あ る. こ れ に よ り, natural joy か ら out る waveform is に 徴 of な ゆ ら ぎ な ど に つ い て も, そ の behind に あ る contains linear も め て waveform を learning で き る. A つ ま た, も う の tartness は, learning さ れ た リ カ レ ン ト ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク は particsun differential equations の is で あ る た め, learning デ ー タ の time に よ ら な い long time の waveform output を ら れ る と い う こ と で あ る. Joy sound synthesis の た め の リ カ レ ン ト ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の ア ー キ テ ク チ ャ に つ い て は, ま ず compare minority の ニ ュ ー ロ ン か ら constitute さ れ る も の が exam え ら れ, こ れ は joy sound synthesis の リ ア ル タ イ ム sex に optimal れ て い る こ と が shown さ れ た. ま た, comparison of most の ニ ュ ー ロ ン か ら constitute さ れ る ネ ッ ト ワ ー ク は, learning に よ り domestic の joy sound synthesis に optimum し て い る と exam え ら れ る が, ヴ ァ イ オ リ ン の stationary sound で さ え も か な り の complex 雑 を some し て い る と い う こ と が today HuiMing ら か に な り, APOLONN よ り も さ ら に powerful な ア ー キ テ ク チ Youdaoplaceholder0 necessary な とが とが show された.
项目成果
期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
大矢健一: "リカレントニューラルネットワークによる楽音合成" 情報処理学会研究報告(IPSJ SIG Notes). Vol.98,No.15. 13-18 (1998)
Kenichi Oya:“使用循环神经网络的音乐声音合成”日本信息处理学会研究报告(IPSJ SIG Notes)(IPSJ SIG Notes)。
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- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
大矢健一: "リカレントニューラルネットワークによる楽音合成" 情報処理学会研究報告(IPSJ SIG Notes). Vol.98,No.15. 15-20 (1998)
Kenichi Oya:“使用循环神经网络进行音乐声音合成”日本信息处理学会研究报告(IPSJ SIG Notes)(第 98 卷,第 15-20 期)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
Ken'ichi OHYA: "Sound Variations by Recurrent Neural Network Synthesis" Proc.of the 1998 International Computer Music Conference. 280-283 (1998)
Kenichi OHYA:1998 年国际计算机音乐会议的“循环神经网络合成的声音变化”Proc.。
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- 作者:
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大矢 健一其他文献
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