| 大会名称 |
|---|
| 2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2010 |
| 発行日 |
| 2010/8/20 |
| セッション番号 |
| 3G |
| セッション名 |
| 音楽情報科学(1) |
| 講演日 |
| 2010/09/07 |
| 講演場所(会議室等) |
| G会場（総合学習プラザ1F 第11講義室） |
| 講演番号 |
| E-017 |
| タイトル |
| 独立成分分析を用いた楽曲ジャンル分類 |
| 著者名 |
| 松田 拓也, 六井 淳, |
| キーワード |
| 独立成分分析, 楽曲ジャンル分類, LPCケプストラム係数, Support Vector Machine |
| 抄録 |
| 膨大に存在する楽曲の中から、ユーザの聞きたい楽曲をわずらわしい操作なしに選曲する研究が行われてきた。 本研究は、各楽曲をジャンルごとに分類・識別するための手法を提案する。本研究では、これまでの研究において、音響的特徴量が様々な音源から成っている楽曲に対して使われていることに着目した。音源分離を行ってから特徴量抽出を行う手法を提案する。本研究では、音源分離を行う手法として、独立成分分析を採用した。 |
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