| 講演名 | 2021-01-29 ディープニューラルネットワーク(DNN)による和太鼓のリズム再現 岡本 和巳(中大), 田村 裕(中大), |
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| 抄録(和) | 近年，音楽の自動生成など，人工知能が音楽に利用されている．本稿では，自動生成の対象にされることの少ないリズムを DNN で再現する手法を提案し，これによって，伝統音楽を維持することを目指した.DNN の一つである CNN を用いて，秩父屋台囃子の和太鼓を題材とし，そのオンセットからリズムを再現した.さらに，再現されたリズムを BPM という指標を用いて評価した結果，予測データのオンセットから合成された波形と正解データのオンセットから合成された波形の BPM をそれぞれ推定し，値が近いことを確認できた. |
| 抄録(英) | Recently, artificial intelligence has been applied to music, such as automatic music generation. In this paper, we proposed a method to reproduce rhythms, which are rarely used for automatic generation, using DNNs, and aimed to maintain traditional music by using this method. We used CNN, one of the DNNs, to reproduce the rhythms of Chichibu yatai-bayashi drums from their onsets, and evaluated the reproduced rhythms. Using the BPM index, we estimated the BPM of the waveform synthesized from the onset of the predicted data and the waveform synthesized from the onset of the correct data, respectively, and confirmed that the values were close. |
| キーワード(和) | ディープニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / 音声信号処理 |
| キーワード(英) | Deep Neural Network / Convolutional Neural Network / Audio Signal Processing |
| 資料番号 | CAS2020-69,ICTSSL2020-54 |
| 発行日 | 2021-01-21 (CAS, ICTSSL) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS / ICTSSL |
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| 開催期間 | 2021/1/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 学生セッション，一般 |
| テーマ（英） | Students session, General session |
| 委員長氏名（和） | 高島 康裕(北九州市大) / 田村 裕(中大) |
| 委員長氏名（英） | Yasuhiro Takashima(Univ. of Kitakyushu) / Hiroshi Tamura(Chuo Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 佐藤 弘樹(ソニーLSIデザイン) / 行田 弘一(芝浦工大) / 井ノ口 宗成(富山大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroki Sato(Sony LSI Design) / Koichi Gyoda(Shibaura Inst. of Tech.) / Munenari Inoguchi(Toyama Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 佐藤 隆英(山梨大) / 下田 真二(ソニーLSIデザイン) / 遠藤 邦夫(Synspective) / 大塚 晃(事業創造大) |
| 幹事氏名（英） | Takahide Sato(Yamanashi Univ.) / Shinji Shimoda(Sony LSI Design) / Kunio Endo(Synspective) / Akira Otsuka(Jigyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 基(テクノプロ) / 中村 洋平(日立) / 横山 俊一(防災科学技術研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Motoi Yamaguchi(TECHNOPRO) / Yohei Nakamura(Hitachi) / Shunichi Yokoyama(NIED) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Circuits and Systems / Technical Committee on Information and Communication Technologies for Safe and Secure Life |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ディープニューラルネットワーク(DNN)による和太鼓のリズム再現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reproduction of Japanese drumming rhythm by Deep Neural Network(DNN) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープニューラルネットワーク / Deep Neural Network |
| 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） | 音声信号処理 / Audio Signal Processing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡本 和巳 / Kazumi Okamoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中央大学(略称：中大) Chuo University(略称：Chuo Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田村 裕 / Hiroshi Tamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 中央大学(略称：中大) Chuo University(略称：Chuo Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-01-29 |
| 資料番号 | CAS2020-69,ICTSSL2020-54 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | CAS-346,ICTSSL-347 |
| ページ範囲 | pp.158-161(CAS), pp.158-161(ICTSSL), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-01-21 (CAS, ICTSSL) |