パラメータ共有HMMに基づく音響信号からの自動和音認識の検討 A Study on Automatic Chord Recognitiono Using Tied Parameters HMM from Musical Acoustoic Signal

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抄録

本稿では,隠れマルコフモデルに基づいた自動和音認識において,和音に依存した音響特徴を精密にモデル化する試みについて報告する.観測されるクロマベクトルの系列が,該当の和音だけでなく,一連の和音連鎖に依存していると考え,単独の和音だけでなく,前後の和音に依存した詳細な環境依存の和音連鎖 HMM を考える.このようなモデルの詳細化によって,統計モデルの学習が困難になるため,クラスタリングによるモデルパラメータの共有化を行う手法を提案し,その有効性を検討する.In this paper, we propose a technique for detail acoustic modeling of HMMbased auto chord recognition from music signals. In our approach, we use a context dependent chord unit that models dependently the previous and successive part of a chord. However, this strategy often result in over-fitting because of short of the training data. To avoid such problem, we use decision-tree state clustering technique that aims to tying parameter of HMM.

収録刊行物

  • 研究報告音楽情報科学(MUS)

    研究報告音楽情報科学(MUS) 2010-MUS-88(4), 1-5, 2010-11-27

    情報処理学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007997454
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10438388
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Technical Report
  • ISSN
    1884-0930
  • NDL 記事登録ID
    025115330
  • NDL 請求記号
    YH247-911
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS  IPSJ 
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