| 研究課題/領域番号 |
25880029
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 明治大学 (2014)
国立情報学研究所 (2013) |
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研究代表者 |
中村 栄太 明治大学, 研究・知財戦略機構, 研究推進員(ポスト・ドクター) (10707574)
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| 研究協力者 |
嵯峨山 茂樹 明治大学, 総合数理学部, 教授 (00303321)
小野 順貴 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (80334259)
渡邊 健二 東京藝術大学, 音楽学部, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2013-08-30 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 出力合流隠れマルコフモデル / 統計的音楽モデル / 統計的演奏モデル / 自動伴奏 / 自動採譜 / ピアノ運指 / 自動編曲 / 音楽情報処理 |
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| 研究成果の概要 |
複数の楽器や声部が合わさった音楽の構造「多声部音楽構造」を適切に記述する統計モデル「出力合流HMM」を構築し、複数の音楽情報処理へ応用して声部を捉えた情報処理手法の有効性を確認した。各楽器・声部を一つのHMM（隠れマルコフモデル）で記述し、複数の楽器に対応するHMMからの出力を合流することにより、多声部音楽の統計モデルを構成した。またこのモデルの学習・推論アルゴリズムを導出した。これを自動伴奏・自動採譜・ピアノ運指決定・声部分離・自動ピアノ編曲などの情報処理課題に適用して、従来よりも高精度・高性能な情報処理手法を開発した。
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