(日本語) 人工知能第一研究室

 
(日本語) 楽器の音響信号に対してクロマベクトルを利用した音高推定の研究

(日本語) 楽器の音響信号に対してクロマベクトルを利用した音高推定の研究

研究の背景

  • 音楽経験者であれば自分の好きな曲を演奏してみたいと思うであろう。もしも音楽の音響信号波形からコンピュータを用いて楽譜を書き起こす自動採譜が実現すれば、楽譜が手に入るだけでなく、リスナーの要求に合わせて音響信号をカスタマイズして一歩踏み込ん だ音楽鑑賞をすることができるなど、様々な効用がある。

研究の目的

  • しかし、音高推定の問題 やリズム・拍節構造の認識の問題、雑音が混在していることが原因で、自動採譜は容易ではない。本研究では、音高推定に絞って研究を行い、自動採譜の支援をすることが目的である。

従来研究

  • ピアノの単音に対してクロマベクトルを使用して音高推定を行う手法がある。クロマベクトルについては上の通りである。

解決したい課題

  • 上の図はピアノのF4の音について計算したクロマベクトルを表しており、下の図はトランペットのF4の音について計算したクロマベクトルを表している。トランペットに関しては、どのフレームにおいても「F」ではなく「C」という音が最も大きい特徴を示していることがわかる。このことから、倍音成分の方がパワーが大きい楽器では正解率が低下してしまう。

提案手法

  • 提案手法の全体の流れについては上の通りである。
  • 提案手法においての音名推定部分の流れは上の通りである。
  • 音名推定部分においての類似度評価の方法については上の通りである。
  • 提案手法においての音高推定部分の流れは上の通りである。
  • 類似度評価に用いた類似度は上の通りである。

実験

  • 提案手法の音高推定の精度を調べるための実験であり、実験条件は上の通りである。

実験結果

  • 実験結果は上の通りである。

まとめ

  • 様々な楽器の音高推定の精度を向上させ、自動採譜の支援をすることが目的である。
  • クロマベクトル同士の類似度評価、振幅スペクトル同士の類似度評価を用いた音高推定を提案した。
  • 提案手法によって、どの楽器も音高正解率が向上した。

今後の課題

  • データベースに使用する音を変更した場合の検証
  • 楽器音の強弱によって周波数成分がどう変わるか調査

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