著者

武藤 誠 半田 伊吹 坂井 修一 田中 英彦

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.2000, no.76, pp.25-30, 2000-08-05

参考文献数

14

被引用文献数

5

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楽曲の感性情報抽出の従来研究では主に相関分析の手法が用いられてきたが、有効な特徴量の設定が困難であることなどの問題から十分な抽出精度が得られていない。本研究では人間の音楽認知と情緒反応をモデル化し、そのモデルに適切な計算手法と考えられるニューラルネットワークモデルを用いて感性の計算モデルを得た。その際、音楽の段階的構成構造の特性や人間の知覚特性を考慮してニューロン間の結合に適当な制約を設け、また中間層に適切な競合系を設けた。この計算モデルが通常のニューラルネットワークモデルに比べ、より正確で効率的な学習能力を有することと、感性情報処理一般に有効であることを示す。To detect sentimental-information of musical songs, multivariant analysis or neural network model have been used for analyzing the correlation between musical parameters and music listener's subjective report. But these methods are improper for Sentimental-information detection. So we use a music cognition model for sentimental information detection. The computational model is 3 layer neural network model - input layer represents perception of musical components, output layer represents the sentimental reaction evoked by the musical songs. Network structure is properly organized as to learn more precisely and effectively. In this paper, we discuss the modeling of music cognition and computational model of sentimental reactions.