GTTM分析器「PyGTTM」の試作,及び, ディープラーニングを用いた精度向上の試み
Fuente:
Zenodo
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Recurso digital |
| Lingua: | giapponese |
| Pubblicazione: |
Zenodo
2022
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1866901532404875264 |
|---|---|
| author | 山川峻 |
| author_facet | 山川峻 |
| contents | <p>人間が楽曲のジャンルや年代の推定を行うとき,使われている楽器などからだけ でなく,楽曲内の構造を無意識に感じとり,行っているのではないかという仮説か ら,楽曲中には構造的に何らかの特徴があり,それを抽出することができれば,よ り精緻な楽曲分析が行えるだろう.楽曲から構造を取り出す手法として,GTTM が挙げられる.音楽の認知過程から階層的な構造の分析を目的とした理論である.</p> <p>本研究は,音楽を階層的な構造で表すことができる GTTM を利用して,楽曲の 構造を自動で取り出すシステムの開発を目指している.既に浜中らによって自動 GTTM 分析器の ATTA が公開されているが,コードを確認しながらの構造分析が できないといったことから,ATTA に基づいた GTTM 分析器「PyGTTM」の試 作を行った.</p> <p>ATTA との比較実験では,GTTM データベースに収められてる楽曲データを用 いて,グルーピング構造,拍節構造,タイムスパン木の三つの出力結果の比較を 行った.グルーピング構造分析では ATTA よりも高い精度を示したが,拍節構造分 析とタイムスパン分析では低い値となった.これは,PyGTTM と ATTA で GTTM の曖昧な部分をどう解釈したかによる,処理のコーディングの違いが原因だと考 えられる.しかしながら,ATTA と結果に差異はあったが,ある程度の精度で階 層構造を獲得できることを確認した.また,PyGTTM のタイムスパン木には精度 に問題があったため,deepGTTM を参考にして,ディープラーニングを用いて精 度の向上させる機能の拡張の検討を行っている.</p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_6015096 |
| institution | Zenodo |
| language | jpn |
| publishDate | 2022 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | GTTM分析器「PyGTTM」の試作,及び, ディープラーニングを用いた精度向上の試み 山川峻 GTTM Melody Analysis ATTA Deep Learning Melody Structure Timespan <p>人間が楽曲のジャンルや年代の推定を行うとき,使われている楽器などからだけ でなく,楽曲内の構造を無意識に感じとり,行っているのではないかという仮説か ら,楽曲中には構造的に何らかの特徴があり,それを抽出することができれば,よ り精緻な楽曲分析が行えるだろう.楽曲から構造を取り出す手法として,GTTM が挙げられる.音楽の認知過程から階層的な構造の分析を目的とした理論である.</p> <p>本研究は,音楽を階層的な構造で表すことができる GTTM を利用して,楽曲の 構造を自動で取り出すシステムの開発を目指している.既に浜中らによって自動 GTTM 分析器の ATTA が公開されているが,コードを確認しながらの構造分析が できないといったことから,ATTA に基づいた GTTM 分析器「PyGTTM」の試 作を行った.</p> <p>ATTA との比較実験では,GTTM データベースに収められてる楽曲データを用 いて,グルーピング構造,拍節構造,タイムスパン木の三つの出力結果の比較を 行った.グルーピング構造分析では ATTA よりも高い精度を示したが,拍節構造分 析とタイムスパン分析では低い値となった.これは,PyGTTM と ATTA で GTTM の曖昧な部分をどう解釈したかによる,処理のコーディングの違いが原因だと考 えられる.しかしながら,ATTA と結果に差異はあったが,ある程度の精度で階 層構造を獲得できることを確認した.また,PyGTTM のタイムスパン木には精度 に問題があったため,deepGTTM を参考にして,ディープラーニングを用いて精 度の向上させる機能の拡張の検討を行っている.</p> |
| title | GTTM分析器「PyGTTM」の試作,及び, ディープラーニングを用いた精度向上の試み |
| topic | GTTM Melody Analysis ATTA Deep Learning Melody Structure Timespan |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.6015096 |