| 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 |
| 5G |
| セッション名 |
| 音楽情報科学(2) |
| 講演日 |
| 2010/09/08 |
| 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-029 |
| タイトル |
| 状態共有型HMMに基づく音楽音響信号からの自動和音認識の検討 |
| 著者名 |
| 伊藤 綾, 酒向 慎司, 北村 正, |
| キーワード |
| 音楽情報処理, 和音認識, 隠れマルコフモデル |
| 抄録 |
|
音響信号からの自動和音認識は，近年盛んに研究が行われている分野であり， 自動採譜や音楽情報検索など様々な応用が考えられる． 従来和音認識では，連続音声認識の枠組みを適用し， 和音進行を隠れマルコフモデル（HMM）でモデル化する手法が多く取られてきた． 本研究では，音声認識で広く用いられる環境依存HMMに倣い， 前後関係を考慮した和音HMMを作成する．その際， 全ての和音連鎖を表現するために必要な状態は非常に多いため， 学習データ不足による過学習が起こり得る．そこで，状態をクラスタリングすることで モデルパラメータを共有化し，和音HMMの学習効率化を図る． |
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