2016 Fiscal Year Annual Research Report
Proposal of Representation Method for Time-Series Media Based on Tree Structure and Realization of its Calculus
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26280089
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
平田 圭二 公立はこだて未来大学, システム情報学部, 教授 (30396121)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東条 敏 北陸先端科学技術大学院大学, 情報学研究科, 教授 (90272989)
浜中 雅俊 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 研究員 (30451686)
長尾 確 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (70343209)
北原 鉄朗 日本大学, 文理学部, 准教授 (00454710)
松原 正樹 筑波大学, 図書館情報メディア研究科(系), 特任助教 (90714494)
吉井 和佳 京都大学, 情報学研究科, 講師 (20510001)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 知能情報処理 / 時系列メディア |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(a)理論的基盤の構築：前年度までに確立した演算系を統合するため，タイムスパン木の構造(トポロジーとノードの高さ)を行列によって表現することを提案した．これより，簡約, join, meet, flipなどの演算が行列演算として実現できる．また，スペクトログラムから音楽的な知識を殆ど使わずに，直接タイムスパンセグメンテーションを生成する手法を提案した．
(b1)旋律概形を用いた作曲システムの実現：旋律概形を採用し幾つかのアプリケーションを実装したが，中でも非専門家向けの直感的な作曲支援ツールの有用性評価は高かった．また，その作曲支援ツールとの融合を想定して，カラオケを盛り上げるためのタンバリン演奏支援システムおよび複数人が同一空間で音楽を聴くための選曲・再生システムを実現した．
(b2)ポリフォニの声部数を縮約する編曲システムの実現：声部数の縮約には楽曲構造の分析が欠かせず，特にケーデンス同定が重要なため，Tonal Pitch Spaceを利用したCadential Retentionの発見アルゴリズムを提案した．
(b3)音楽分析器の機能拡張：音楽を記述する楽譜に関してその音楽の識別に最適な基本特徴量を自動獲得することを狙い，深層学習を用いた局所グルーピング構造抽出器deepGTTM-IIIをプロトタイピングした．GPRやMPRの結果を生成する中間ノードを学習(pre-training)させてから最終的なグルーピング構造と拍節構造を生成する新学習法を提案し，80%から90%の高い正解率を達成した．
(c1)Q&A議事録システムの実現：会議における発話どうしの関係が音楽におけるピッチイベントどうしの関係と適切に対応づけられるという仮説に則って，議論タイムスパン木を提案しその妥当性や評価方法について関連研究を調査し，ISM法や主成分分析(PCA)を用いて定量的な妥当性評価を行った．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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