セマンティック・ウェブのための音楽情報検索システムに関する研究

语义Web音乐信息检索系统研究

• 批准号: 05J02175
• 负责人: 吉井 和佳
• 金额: $ 1.66万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2007
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05J02175/
• 关键词: 音楽情報処理; 音楽情報検索; セマンティック・ウェブ

採用第3年度ではまず、開発した音楽推薦システムを実用化する上での重大な問題点を克服することに取り組んだ。また、音楽の内容として音色だけでなくリズムを考慮できるようにシステムを拡張した。さらに、ドラム音認識技術を音楽ロボット開発に応用することを試みた。これはホンダ・リサーチ・インスティテュート・ジャパンとの共同研究である。(1)ハイブリッド型楽曲推薦システム我々はこれまで、確率モデルを用いて楽曲評価と音響的特徴とを統合し、ユーザの嗜好にあった楽曲を精度良く選択できるシステムを開発した。しかし、データ変化に対する適応性やデータサイズに対するスケーラビリティが欠如していた。そこで、確率モデルをデータ変化に合わせて逐次的に更新可能にするインクリメンタル学習法を提案し、適応性の問題を解決した。さらに、インクリメンタル学習法をクラスタリング手法と統合することで、巨大なデータに対しても確率モデルを効率的に学習できる手法を提案した。この成果は音楽情報処理分野で最難関の会議であるISMIR2007にて発表し、好評を得た。(2)音楽ロボット開発本研究では、音楽を自らの耳で聴きながらリズムに合わせて自律的に足踏みできる二足歩行ロボット(ASIMO)の開発を行った。近年、テレビや博覧会で目にする音楽ロボットは一見音楽に合わせて動作しているように見えるが、実際はロボット自身が音楽を聞いているわけではなく、人間が事前にすべての動作および動作タイミングをプログラミングしている。我々は、頭部ヘッドフォンにより録音された音響信号中のビート時刻を検出・予測し、フィードバック制御に基づいて足踏みをコントロールするロボットを開発した。ビート検出・予測部は我々のドラム音検出術を応用して実装した。この成果はロボティクス分野で最難関の会議であるIROS2007にて発表した。ロボティクス分野ではこれまでハードウェア面での改良が主な興味であったが、ロボットの知的能力開発の重要性を指摘した我々の研究発表は多くの聴衆を集めた。

Using 3 annual で は ま ず, open 発 し た sound joy recommended シ ス テ ム を be in turn す る on で の important な problems を overcome す る こ と に group take り ん だ. Youdaoplaceholder0, the content of the music piece と て て timbre だけでなくリズムを consider で るようにシステムを拡 るようにシステムを拡 zhang た た. Youdaoplaceholder0, ドラム sound recognition technology を music ロボット development に応 use する する とを to try みた. こ れ は ホ ン ダ · リ サ ー チ · イ ン ス テ ィ テ ュ ー ト · ジ ャ パ ン と の joint research で あ る. Type (1) ハ イ ブ リ ッ ド joy song recommend シ ス テ ム I 々 は こ れ ま で, probabilistic モ デ ル を with い て joy song review 価 と sound of 徴 と を integration し, ユ ー ザ の hobby に あ っ た joy song を good precision く sentaku で き る シ ス テ ム を open 発 し た. し か し, デ ー タ variations change に す seaborne る pleasant to 応 や デ ー タ サ イ ズ に す seaborne る ス ケ ー ラ ビ リ テ ィ が owe such as し て い た. そ こ で, probabilistic モ デ ル を デ ー タ variations change に close わ せ て successive に update may に す る イ ン ク リ メ ン タ ル learning method proposed を し, optimum 応 の を solve し た. さ ら に, イ ン ク リ メ ン タ ル learning method を ク ラ ス タ リ ン グ integration technique と す る こ と で, huge な デ ー タ に し seaborne て も probabilistic モ デ ル を sharper rate に learning で き る technique proposed を し た. The <s:1> results of で music information processing are divided. Youdaoplaceholder0 The most challenging <s:1> conference であるISMIR2007にて received a report で and received favorable reviews を and た. (2) the sound joy ロ ボ ッ ト open 発 this study で は, joy を since ら の ear で 聴 き な が ら リ ズ ム に close わ せ て self-discipline に foot み で き る two-legged step line ロ ボ ッ ト (ASIMO) の open 発 を line っ た. In recent years, テ レ ビ や will bo 覧 で mesh に す る sound joy ロ ボ ッ ト は saw the sound joy に close わ せ て action し て い る よ う に see え る が, be interstate は ロ ボ ッ ト が sound itself joy を smell い て い る わ け で は な く, human が prior に す べ て の action お よ び action タ イ ミ ン グ を プ ロ グ ラ ミ ン グ し て い る. I 々 は, head ヘ ッ ド フ ォ ン に よ り recording さ れ た sound signal in の ビ ー ト moment を 検 · be し, フ ィ ー ド バ ッ ク suppression に base づ い て foot み を コ ン ト ロ ー ル す る ロ ボ ッ ト を open 発 し た. Youdaoplaceholder0 ビ ト検 ト検 out · pretest department ト検 I 々 ドラム ドラム sound 検 out を応 use て て to act た. The most difficult <s:1> conference であるIROS2007にて schedule た た ロ ボ テ ィ ク ス eset で は こ れ ま で ハ ー ド ウ ェ ア surface で の improved が main interests で な あ っ た が, ロ ボ ッ ト の known ability to open 発 の importance を blame し た I 々 の research 発 table は more く の 聴 the を set め た.

项目成果

Drumix:ドラムパートのリアルタイム編集機能付きオーディオプレイヤー

Drumix：具有鼓声部实时编辑功能的音频播放器

• 发表时间: 2006
• 期刊: インタラクション2006
• 作者: Iwaki;T.;Tsukamoto;J.;Y.Kitatsuji;吉井 和佳
• 通讯作者: 吉井 和佳

音響信号処理方式, 音響信号処理装置, 音響信号処理システム及びコンピュータプログラム

声学信号处理方法、声学信号处理装置、声学信号处理系统以及计算机程序

• 发表时间: 2004

A biped robot that keeps steps in time with musical beats while listening to music with its own ears

• DOI: 10.1109/iros.2007.4399244
• 发表时间: 2007-12
• 期刊: 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
• 作者: Kazuyoshi Yoshii;K. Nakadai;Toyotaka Torii;Yuji Hasegawa;H. Tsujino;Kazunori Komatani;T. Ogata;HIroshi G. Okuno

楽曲推薦システムの効率性とスケーラビリティの改善のための確率的推薦モデルのインクリメンタル学習法

概率推荐模型的增量学习方法提高音乐推荐系统的效率和可扩展性

• 发表时间: 2007
• 作者: S. Kabuki;et. al.;R.Enomoto;中森 健之;中森 健之;中森 健之;T. Nakamori;Kazuyoshi Yoshii;Kazuyoshi Yoshii;Kazuyoshi Yoshii;奥乃博;Kazuyoshi Yoshii;Kazuyoshi Yoshii;吉井 和佳;Kazuyoshi Yoshii;Kazuyoshi Yoshii;Kazuyoshi Yoshii;Kazuyoshi Yoshii;Kazuyoshi Yoshii;吉井 和佳
• 通讯作者: 吉井 和佳

音楽推薦方法、音楽推薦システム及びコンピュータプログラム(仮称)

音乐推荐方法、音乐推荐系统及计算机程序（暂名）

• 发表时间: 2007