著者

武田 晴登 西本 卓也 篠田 浩一 嵯峨山 茂樹

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.48, pp.21-26, 2003-05-16

参考文献数

12

被引用文献数

4

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多重音を含む楽曲の演奏のMIDI(Musical Instruments Digital Interface)信号からの自動採譜に確率モデルを用いる。MIDI信号を対象とした場合は演奏の音高情報は既知であるので、リズム推定が必要である。演奏の速度が一定である場合は量子化によるリズム推定が容易であるが、演奏中にテンポが変動する曲では難しい。我々は、多声部に跨るIOI(発音時刻の間隔)から得られる相対的な音長情報であるリズムベクトルを確率モデルの特微量とし、モデルのパラメータ値を楽譜や演奏から学習する。実際の採譜手順は、同時発音の検出の後にIOIの時系列を求め、HMM(隠れマルコフモデル)を用いてIOIの時系列から最適なリズム譜を推定し、そしてリズム譜をもとに各音価の推定する。5人の奏者による電子ピアノの演奏に対して性能評価実験を行い、音価復元率として「フーガ」に対して92.2%、「トロイメライ」に対して52.1%を得た。This paper proposes an automatic transcription method for polyphonic musical performances in MIDI signals. Pitches and rhythms are basic information which is necessary to write scores. From the MIDI signals of human performance, we just need to recognize rhythms from time information in MIDI signals because pitches are already known in MIDI signals. We propose a method on rhythm recognition, especially targeting at polyphonic music performances. In the proposed probabilistic models for rhythm recognition, we use rhythm vectors, which are obtained from IOI(Inter- Onset Interval) sequence across the multi voices, as a feature of probabilistic models. Thevalues of parameters in our model can be optimized by the learning from scores and human performances. In experiments on performances by 5 piano players with an electronic piano, we obtained score restoration rates of 92.2% for"Fuga"and 52.1% for "Traumerai".