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講演抄録/キーワード
講演名 2019-05-10 16:50
マーク付点過程に対する拡張Visibility Graphの提案と楽曲構造解析への応用
毛 福佳東京理科大)・島田 裕埼玉大)・池口 徹東京理科大
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抄録 (和) 時系列解析の手法としてVisibility Graph (以下,VG法) がある.VG法を用いることにより,時系列データをネットワークに変換することができる.変換されたネットワークは時系列データの特徴を反映しているため,ネットワークを解析することで時系列データの構造が解析できる.本報告では,楽曲データをマーク付点過程として扱い,VG法に基づいた新しいネットワーク変換手法を用いて解析する.拡張したVG法は音符の高さだけではなく,音符の継続時間も考慮しているため,従来のVG法よりも楽曲データの解析に適していることが明らかとなった.また,島田らが提案したネットワーク間距離を用いて,拡張したVG法より得られた楽曲のネットワーク間の距離を算出し,古典的多次元尺度法を用いて楽曲間の距離関係を可視化した.その結果,異なる楽曲の構造の差異が示された. 
(英) Visibility Graph (VG) is a method of time series analysis.By using VG, time series data can be tansformed to a network that partially preserves structural features of corresponding time series data. We can analyze the structures of the time series data through the corresponding network. In this study, to analyze musical composition data, we propose a new method for transforming marked point process data to a network on the basis of VG. We then treat musical composition data as marked point process data and analyze them by using the proposed method. We show that the proposed method is more suitable for analyzing musical composition data than the conventional VG because the proposed method treats not only heights of notes but also duration of notes. We further apply the inter-network distance proposed by Shimada et al. to networks of musical composition data and visualize inter-network distances between musical composition data by the classical muti-dimensional scaling.As a result, structural differences between musical composition are clarified.
キーワード (和) 複雑ネットワーク / ネットワーク間距離 / マーク付点過程 / ヴィジビリティグラフ / 古典的多次元尺度法 / / /  
(英) complex networks / inter-network distance / marked point process / visibility graph / classical multidimensional scaling / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 19, NLP2019-9, pp. 47-52, 2019年5月.
資料番号 NLP2019-9 
発行日 2019-05-03 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2019-05-10 - 2019-05-11 
開催地(和) J:COM ホルトホール大分 
開催地(英) J:COM HoltoHALL OITA 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2019-05-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) マーク付点過程に対する拡張Visibility Graphの提案と楽曲構造解析への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Visibility Graph for marked point process and its application to analyzing structural features of musical composition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 複雑ネットワーク / complex networks  
キーワード(2)(和/英) ネットワーク間距離 / inter-network distance  
キーワード(3)(和/英) マーク付点過程 / marked point process  
キーワード(4)(和/英) ヴィジビリティグラフ / visibility graph  
キーワード(5)(和/英) 古典的多次元尺度法 / classical multidimensional scaling  
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) 毛 福佳 / Fujia Mao / モウ フクカ
第1著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 島田 裕 / Yutaka Shimada / シマダ ユタカ
第2著者 所属(和/英) 埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: SU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル
第3著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS)
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講演者
発表日時 2019-05-10 16:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2019-9 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.19 
ページ範囲 pp.47-52 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2019-05-03 


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