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自動採譜システムに関する研究

音乐自动转录系统的研究

基本信息

批准号：
09J10015
负责人：
藤枝大
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Meiji University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

平成22年度は、以下の内容を実施した。1、サポートベクターマシン(SVM)を用いた多重音高推定の理論的検証提案の主たる部分は、サポートベクターマシンで単音だけを学習し、和音を識別することである。この提案に対して、音楽音響的な立場から考察した。この結果、提案法の妥当性を示し、多少の制約を加えればその仮説が数学的に成立することを示した。この妥当性は、実験でも示されている。学習と認識を大幅に向上させ、3和音以下で93.4%以上、4和音で88、1%の正解率という、現存する手法とほぼ同等の精度を得た。2、SVMを用いた多重音高推定における同時発音数の推定理論的な検証を行ったことにより、評価値の振る舞いが明瞭になった。この結果を利用して、選択する評価値を決定するための閾値を同時発音数によって変更させることを提案した。閾値を決めるためには目的である同時発音数が必要となるが、これは評価値の分布の統計量から暫定的に決定する。以上の閾値を導入したSVMによる多重音高推定は、閾値導入前よりも正解率が3%程度向上した。3、ヒトの感覚に基づいた周波数解析の検討ヒトの感覚の特性を利用した新しい周波数解析手法を検討した。聴覚;フーリエ変換は些細な成分も見逃すことなく分析するが、ヒトは弱すぎる周波数成分を感じられないため,そのような弱い成分は無視できるとした。視覚:ヒトは、紙面に印刷された周波数スペクトルを見て、調波構造に対応する大まかな特徴を見極めることができる。これと同じことをするために、本手法ではスペクトル密度を混合正規分布とみなし、EMアルゴリズムを用いてパラメータの推定を試みた。この手法を定量的に評価するために、推定したパラメータを用いた3和音の多重音高推定を試みた結果、98%前後の精度が得られた。このことから、主要なピーク周波数を適切に推定できていることがわかる。さらに、推定したパラメータを用いた結合音のパワーの推定を試みた結果、該当する周波数のパワーを得ることができた。

In 2012, the following contents were implemented. 1. The main part of the proposal for multiple pitch estimation is to learn the basic pitch and identify the basic pitch. The position of this proposal is to investigate the situation of sound and music. The result, the appropriateness of the proposal, the number of constraints, the number of constraints, the The appropriateness of the proposal is not, and it is not, the intention of the proposal. The accuracy of learning is 93.4% or more, the accuracy of learning is 88% or more, and the accuracy of learning is equal to that of learning. 2. SVM uses multiple pitch estimation to estimate the number of simultaneous sounds. The result is that the selection threshold is determined by the number of simultaneous entries. The threshold value is determined by the number of simultaneous sounds. The threshold value is introduced into SVM, and the multiple pitch estimation ratio is increased to 3% before the threshold value is introduced. 3. The basic frequency analysis and the characteristics of the sensor are discussed by using the new frequency analysis method. For example, if you want to change the color of the image, you can change the color of the image. The main features of the system are as follows: the number of cycles printed on paper, the frequency modulation structure and the frequency modulation structure. This method is based on the mixed normal distribution and the estimation of the density. This method is used to estimate the accuracy of the multiple pitch estimation before and after 98% The number of cycles is estimated correctly. In addition, the estimation of the frequency of