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講演抄録/キーワード
講演名 2014-11-18 15:00
[ポスター講演]音楽音響信号解析のためのガンマ過程に基づく無限重畳離散全極モデル
吉井和佳糸山克寿京大)・後藤真孝産総研
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抄録 (和) 本稿では,多数の楽器音が重畳している音楽音響信号を,音の三要素である音高(基本周波数)・音色(スペクトル包絡)・音量に分解するための確率モデルについて述べる.楽器音がソース・フィルタ理論に従うとすると,そのフーリエスペクトルは音源信号に対応するスペクトル微細構造と音色を表すスペクトル包絡との積で表現できる.この仮定のもとで,短時間フーリエ変換 (STFT) で得られる混合音スペクトログラムを音の三要素に分解するには,複合自己回帰モデルを用いることができる.しかし,音高を持つ楽器音に対してスペクトル包絡を推定する際に,調波構造のピークのみに着目するのではなく,全周波数帯域が等しく考慮に入れられていた.また,人間の聴覚特性に則した対数周波数スペクトログラムを扱うことができなかった.これらの問題を解決するため,本研究では,離散全極モデルを複合自己回帰モデルの枠組みに組み入れることで,連続ウェーブレット変換で得られる混合音スペクトログラムを分解できる無限重畳離散全極モデルを提案する.本モデルはガンマ過程を用いたノンパラメトリックベイズモデルであり,観測データに合わせて適切な個数のスペクトル包絡と調波構造スペクトルを推定できる. 
(英) This paper presents a probabilistic model that is used for decomposing music audio signals into the three elements of sound: pitches (fundamental frequencies: F0s), timbres (spectral envelopes), and volumes. Conventional composite autoregressive models cannot deal with log-frequency spectrograms that match the characteristics of human auditory perception. When pithed sounds are analyzed, it is inappropriate to focus on all the frequency bands not limited to harmonic partials for estimating the spectral envelopes. To solve these problems, we propose a nonparametric Bayesian model based on gamma processes called an infinite superimposed discrete all-pole model by incorporating the idea of discrete all-pole modeling into a composite autoregressive model.
キーワード (和) 音楽音響信号解析 / 非負値行列分解 / 音源分離 / ガンマ過程 / ノンパラメトリックベイズ / / /  
(英) music signal analysis / NMF / source separation / gamma process / nonparametric Bayes / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-60, pp. 191-198, 2014年11月.
資料番号 IBISML2014-60 
発行日 2014-11-10 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-11-17 - 2014-11-19 
開催地(和) 名古屋大学 
開催地(英) Nagoya Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 音楽音響信号解析のためのガンマ過程に基づく無限重畳離散全極モデル 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Infinite Superimposed Discrete All-pole Model based on Gamma Processes for Music Signal Analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音楽音響信号解析 / music signal analysis  
キーワード(2)(和/英) 非負値行列分解 / NMF  
キーワード(3)(和/英) 音源分離 / source separation  
キーワード(4)(和/英) ガンマ過程 / gamma process  
キーワード(5)(和/英) ノンパラメトリックベイズ / nonparametric Bayes  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉井 和佳 / Kazuyoshi Yoshii / ヨシイ カズヨシ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 糸山 克寿 / Katsutoshi Itoyama / イトヤマ カツトシ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 後藤 真孝 / Masataka Goto / ゴトウ マサタカ
第3著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
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講演者
発表日時 2014-11-18 15:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2014-60 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.306 
ページ範囲 pp.191-198 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2014-11-10 


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