田中 啓太郎

Deep clusteringを用いた入力楽器を限定しない楽器アクティベーション特定

第19回ビジュアル情報処理研究合宿 ウサギィ賞最優秀賞

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Vscode Hangul

楽器アクティベーション特定(Music Instrumental Activation Detection : MIAD)とは,入力楽曲中の各時刻において,演奏されている楽器を推定・分析することを指す.MIADは音楽情報処理の分野において,楽曲のクエリ検索や推薦,自動採譜などに応用されている.Wuらは,データセットとして用意された11種類の楽器に対してMIADを行う手法を提案した.Wuらの手法では,楽器名をラベルとして事前に指定することで,ラベルに対応する楽器のアクティベーション特定を実現した.しかしながら,対象となる楽器を事前に指定する必要があるため,指定されていない楽器が含まれる楽曲に対してアクティベーション特定を行うことができないという問題点がある.そのため,ポップスに代表されるような,様々な種類の楽器が使用されている近年の楽曲に対して,Wuらの手法を直接適用することは難しい.加えて,イコライザ等の加工により,ソースは同じ楽器であっても全く異なる音を発する場合がある.そのため,近年の楽曲を入力とする際には楽器を事前に指定しても,精度の低いMIADとなってしまう場合がある.本研究では,入力楽器を限定しないMIADを提案する.提案手法では,従来手法のようにラベルを用いた分類ではなく,クラスタリングを用いた分類を行うことにより,入力楽器を限定しないアクティベーション特定を目指す.

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