著者

大石康智 亀岡 弘和 柏野 邦夫 武田 一哉

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.2008, no.78, pp.89-96, 2008-07-30

被引用文献数

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歌声の基本周波数 (F0) 軌跡から,歌唱者が意図する旋律概形と歌声の動的変動成分を同時推定する手法を提案する.これまで,旋律概形を表す区分的に一定な階段状の入力信号に、ビブラートやオーバーシュートなどの動的変動因子を表す 2 次系のインパルス応答を畳み込むことによって,F0 軌跡を生成するための制御モデルが提案された.しかし,観測される F0軌跡だけから,それぞれの信号を推定する逆問題は不良設定問題であるため,従来のモデルではこの問題を解くことができなかった.そこで,我々は階段状の拘束をもつ特殊な入力信号を隠れマルコフモデル (HMM) でモデル化し,2 次系を含むシステムの伝達関数を全極モデルで表現することで,Viterbi 学習と線形予測分析 (LPC) 的な解法の反復により,モデルパラメータを効率的に推定するアルゴリズムを提案する.本稿ではその定式化と実装を行い,観測される F0 軌跡から旋律概形と動的変動成分をともに推定できること,さらに推定されたパラメータによって F0 軌跡を生成可能であることを確認する.In this paper, we propose a novel representation of F0 contours that provides a computationally efficient algorithm for automatically estimating the parameters of a F0 control model for singing voices. Although the best known F0 control model, based on a second-order system with a piece-wise constant function as its input, can generate F0 contours of natural singing voices, this model has no means of learning the model parameters from observed F0 contours automatically. Therefore, by modeling the piece-wise constant function by Hidden Markov Models (HMM) and approximating the transfer function of the system by the all-pole model, we estimate model parameters optimally based on iteration of Viterbi training and an LPC-like solver. Our representation is a generative model and can identify both the target musical note sequence and the dynamics of singing behaviors included in the F0 contours. Our experimental results show that the proposed method can separate the dynamics from the target musical note sequence and generate the F0 contours using estimated model parameters.