| 講演名 | 2019-05-10 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | complex networks / inter-network distance / marked point process / visibility graph / classical multidimensional scaling |
| 資料番号 | NLP2019-9 |
| 発行日 | 2019-05-03 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2019/5/10(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 高橋 規一(岡山大) |
| 委員長氏名（英） | Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 山内 将行(広島工大) / 木村 貴幸(日本工大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 真之(京大) / 島田 裕(埼玉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) / Yutaka Shimada(Saitama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 毛 福佳 / Fujia Mao |
| 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） | 島田 裕 / Yutaka Shimada |
| 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） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 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) |
| 発表年月日 | 2019-05-10 |
| 資料番号 | NLP2019-9 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-19 |
| ページ範囲 | pp.47-52(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-03 (NLP) |