著者

田中 耕平 堂薗 浩

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.108, no.281, pp.43-48, 2008-10-31

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音楽情報の自動分類の1つとして,MIDIによって作られた楽曲を,時系列情報のモデル化に有効である隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model,HMM)を用いて表現し,HMMをノードとする自己組織化マップを用いて分類する実験を行った.MIDIは楽曲の譜面情報を電子化したもので,楽曲を再生するためのすべての情報を表現することができる.本研究においては,MIDIのデータから1小節毎の音高列を,発音時刻モデルにおいて尤度が最大となるHMMを持つノードを勝者ノードとし,自己組織化マップをバッチ学習させることで,音楽情報の特徴を抽出し,複数の音楽ジャンルごとに分類されるように学習することが可能であるか,実験を行った.