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講演抄録/キーワード
講演名 2016-11-16 15:00
[ポスター講演]深層学習によるWavelet解析画像を用いた楽器音の識別
江口 脩田中 勝藤木 淳福岡大)・栗田多喜夫広島大
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抄録 (和) 音楽情報処理において,楽曲解析をするために楽器音の計算機による解析は重要な研究課題である.楽曲は正の値により重みづけをされた複数の楽音の足し合わせにより構成されると考えることが出来る.楽曲中の楽音の解析は,楽器音辞書を用いて楽曲の非負値分解により実現できる.その際,楽器音辞書を楽音のどのような特徴量に従って作成するかが重要となる.本研究では楽器音のWavelet解析による結果を可視化した画像データを特徴量とし,機械学習による画像認識を行う.まず,楽器音をWavelet解析し,縦軸をウェーブレット係数,横軸を時間として可視化した画像データを特徴量として用いる.これらのことより単純に従来の入力情報よりも多くの情報を得ることができる.これを入力として深層学習のツールであるChainerで実装されたImagenetを用いて学習を行う.このようなシステムで,フルート,オーボエ,ファゴットの3種類の楽器で作成した楽器音を対象とした実験を行い本手法の有効性を確認した. 
(英) In music information processing, the instrument sounds analysis using a computer is an important research theme to analyze a musical composition. We know that the musical sounds are constructed by sum of some musical single tones weighted by a positive number. The analysis of musical sounds of musical composition can be realized by NMF(Non-negative Matrix Factorization) using a pre-trained dictionary. At this time, it is important to select well-posed features for making a pre-trained dictionary. This study assumed that the image data that visualized a result by the wavelet analysis of the instrument sounds as features of input data in this paper and performed image recognition by the machine learning. At first I make image data of the vertical axis is wavelet coefficient and the horizontal axis is time of a result by the wavelet analysis of the instrument sounds. Then this study implemented Imagenet as input in Chainer which is a tool of the deep learning. By such a system, this study performed an experiment for the instrument sound that made with the flute, the oboe, three kinds of musical instruments of the fagott and confirmed the effectiveness of this technique.
キーワード (和) 楽器音 / 和音 / ウェーブレット解析 / Chainer / Imagenet / / /  
(英) instrument sounds / musical chords / wavelet analysis / chainer / imagenet / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-51, pp. 45-49, 2016年11月.
資料番号 IBISML2016-51 
発行日 2016-11-09 (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 2016-11-16 - 2016-11-18 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2016-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習によるWavelet解析画像を用いた楽器音の識別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Musical Instrument Sound Classification through CNN with Wavelet Analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 楽器音 / instrument sounds  
キーワード(2)(和/英) 和音 / musical chords  
キーワード(3)(和/英) ウェーブレット解析 / wavelet analysis  
キーワード(4)(和/英) Chainer / chainer  
キーワード(5)(和/英) Imagenet / imagenet  
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) 江口 脩 / Shu Eguchi / エグチ シュウ
第1著者 所属(和/英) 福岡大学 (略称: 福岡大)
Fukuoka University (略称: Fukuoka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 勝 / Masaru Tanaka / タナカ マサル
第2著者 所属(和/英) 福岡大学 (略称: 福岡大)
Fukuoka University (略称: Fukuoka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤木 淳 / Jun Fujiki / フジキ ジュン
第3著者 所属(和/英) 福岡大学 (略称: 福岡大)
Fukuoka University (略称: Fukuoka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 栗田 多喜夫 / Takio Kurita /
第4著者 所属(和/英) 広島大学 (略称: 広島大)
Hiroshima University (略称: Hiroshima Univ.)
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講演者
発表日時 2016-11-16 15:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2016-51 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.300 
ページ範囲 pp.45-49 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-IBISML-2016-11-09 


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