| 大会名称 |
|---|
| 2018年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018-09-12 |
| セッション番号 |
| 5e |
| セッション名 |
| 音楽情報処理 |
| 講演日 |
| 2018/09/20 |
| 講演場所(会議室等) |
| D棟D22 |
| 講演番号 |
| E-023 |
| タイトル |
| Residual CNNを用いた楽曲コード進行推定法 |
| 著者名 |
| 中山翔太, 荒井秀一, |
| キーワード |
| ディープラーニング, コード進行推定, 音楽情報検索, Residual Network, Convolutional Neural Network, 機械学習 |
| 抄録 |
| 音楽情報検索の課題の一つにコード進行推定があり, 盛んに研究されている.近年，コード進行推定に対して多くのディープラーニングのモデルが提案されている.しかし提案されているどのモデルもネットワークの層が浅く，ディープラーニング本来の性能を引き出していないと考える.そこで本稿では，Residual Network(Res Net)に着目し，深いネットワークの学習を可能にする．ResNetは隠れ層を深くするほど精度が上がると言われる手法であり，ResNetとConvolutional Neural Network(CNN)を組合せたコード進行モデルを提案することで、更なる精度向上を目指す. |
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