田中 啓太郎, 中塚 貴之, 錦見 亮, 吉井 和佳, 森島 繁生
スペクトログラムとピッチグラムの深層クラスタリングに基づく複数楽器パート採譜
情報処理学会 第128回音楽情報科学研究会
Dancetown
本稿では，任意の複数楽器で演奏された音楽音響信号に対し，各楽器パートのピアノロールを推定するための深層クラスタリングに基づく採譜手法について述べる．採譜対象の楽曲が常に特定の楽器で演奏されている場合，各ピアノロールを得るための直接的な方法は，深層ニューラルネットワーク(deep neural network, DNN) を用いて各楽器ごとのピッチグラム（音高サリエンシースペクトログラム）を推定する手法である．しかしながらこの手法には，事前指定外の楽器を含む楽曲を取り扱うことができないという致命的な限界がある．本研究では，楽器に依存しない音高推定器を用いてコンデンスピッチグラムを推定した後，深層球面クラスタリングによって指定した数の楽器パートに分離する．採譜精度向上のため，各楽器の音色特徴量と音高特徴量に基づくスペクトログラムとピッチグラムの同時クラスタリングを提案する．実験では，提案手法により事前指定外の未知楽器を含む楽曲に対しても，既知楽器のみで構成される楽曲とほぼ同程度かつ最先端の精度で採譜を行うことができることを確認した．
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