| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 10:00 異弦同音を考慮したエレキギターの畳み込みニューラルネットワークに基づく自動採譜 ○松井俊暁・松本哲也・工藤博章（名大）・竹内義則（大同大）  PRMU2020-86 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，エレキギターにおけるタブ譜の採譜を支援することを目的とし，音響信号とテンポ情報を入力として楽譜情報を出力するシステムを提案する．システムの利用者は，訓練データとして，あらかじめ単音の演奏のみを録音しておく．本システムでは和音の訓練データを単音データの合成によって作成し，単音データと合わせて訓練を行う． 実際のギター演奏に対して実験を行った．単音演奏については，音高推定と発音弦推定を組み合わせた単音のみ推定可能なベースライン手法との比較実験を行った． 提案手法の単音演奏における音高推定のF値は0.988となり，押弦ポジション推定のF値は0.844となった．提案手法は単音の押弦ポジション推定において，ベースライン手法より高いF値となった．また，提案手法の和音演奏における音高推定のF値は0.939，押弦ポジション推定のF値は0.780となり，和音演奏訓練データの収録無しに比較的高いF値を実現している． |
| （英） | In this research, we propose a system that outputs tablature notation of an electric guitar performance from acoustic signals and tempo information. The user of the proposed system records only single note performances for all frets on each string as training data in advance. For training this system, we use single note data and chord data created by synthesis of the recorded single notes. We conducted an experiment using actual guitar performances. For monophonic guitar performances, we conducted a comparison experiment with a baseline method that can only estimate single tones combining pitch estimation and string classification. For monophonic guitar performances, the F-value of the proposed method were 0.988 for the pitch estimation and 0.844 for the fret and string position estimation. The proposed method resulted in a higher F-value than the baseline method in fret and string position estimation of monophonic performances. For polyphonic guitar performances, the F-value of the proposed method were 0.939 for the pitch estimation and 0.780 for the fret and string position estimation. The proposed method achieved a relatively high F-value without recording chord data. |
|
| キーワード | （和） | 自動採譜 / 畳み込みニューラルネットワーク / エレキギター / タブ譜 / 発音弦推定 / / / |
| （英） | automatic music transcription / convolutional neural network / electric guitar / tablature / string detection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-86, pp. 97-102, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-86 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2020-86 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異弦同音を考慮したエレキギターの畳み込みニューラルネットワークに基づく自動採譜 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic music transcription system based on convolutional neural network for electric guitar considering sounds of same pitch and different strings |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動採譜 / automatic music transcription |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | エレキギター / electric guitar |
| キーワード(4)（和/英） | タブ譜 / tablature |
| キーワード(5)（和/英） | 発音弦推定 / string detection |
| 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） | 松井 俊暁 / Toshiaki Matsui / マツイ トシアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 哲也 / Tetsuya Matsumoto / マツモト テツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 博章 / Hiroaki Kudo / クドウ ヒロアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 義則 / Yoshinori Takeuchi / タケウチ ヨシノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大同大学 (略称： 大同大) Daido University (略称： Daido Univ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-86 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.97-102 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]