音楽感性空間における非線形判別分析を用いた曲印象別グループの分割

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  • オンガク カンセイ クウカン ニ オケル ヒセンケイ ハンベツ ブンセキ オ モチイタ キョク インショウ ベツ グループ ノ ブンカツ
  • Classification of Group According to Tune's Impression Using Nonlinear Distinction Analysis in the Music Sensibility Space
  • 音楽への応用

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抄録

本論文では 非線形判別分析を用いて 計算機に与えた楽譜情報からその曲の特徴や印象を自動的に抽出し 任意のグループに分割する手法を提案する. 特定の演奏者による演奏の個性や芸術性を抽出する際 情報処理的な観点からのアプローチを行うとして 演奏者がどのように楽譜を解釈し 演奏に至るかという命題の解決策は (1)楽譜に記述されている情報や音楽理論を考慮したプロダクションシステムによるルール生成法 (2)ニューラルネットワークを用いた解法 (3)重回帰分析を用いた解法などが報告されている. これらの一問題点として 演奏者は楽曲の特徴や印象に応じて奏法を変える事実が存在するにもかかわらず 処理を行ううえで明示的に考慮されたものが存在しないことがあげられる. 本論文ではその問題点を解決すべく まず 因子分析やSD法を用い 実際のリスナーの立場に立った心理聴取実験を行う. そして ニューラルネットワークによる非線形判別分析を用い その楽曲はどのような印象を持つかをコンピュータが自動的に判別し その印象にふさわしいグループに振り分ける手法を提案する. なお このシステムでは未知の楽曲においても88%の精度でその曲印象を判別させることに成功した.

In this paper, we propose a method which can extract tune's characteristic and impression automatically and classify into the arbitrary groups only from score information given to computer using the nonlinear distinction analysis. In these researches, the following methods are reported as a solution of the proposition how the player interprets a score, and gives the performance; (1) The rule generation method by production system considering the information described in the score and musical theory. (2) The method using neural network. (3) The method using multiple regression analysis. However, in spite of the fact that the skilled player changes his or her playing style according to the characteristic and impression of the tune, the system considering the fact has not existed yet. Therefore in this paper, in order to settle up the problem, the psychological listening experiment based on the standpoint of actual listeners is done using the SD method and the factor analysis at first. And applying the nonlinear distinction analysis by the neural network to the result, the computer automatically distinguishes what impression the tune has, and distributes the tune to a suitable according to the impression. Furthermore, in an unknown tune, this system succeeded in the distinction of the impression of the tune by high accuracy of 88%.

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