- 著者
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赤羽 慎
藤田 侑介
王 龍標
甲斐 充彦
- 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 = IEICE technical report : 信学技報 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.114, no.52, pp.99-104, 2014-05-24
近年IT技術の発展により,デジタル音楽は様々なメディアから入手可能となった.その音楽の量は膨大であるため,何らかの手がかりにより効率的に音楽にアクセスすることが必要である.それは音楽情報検索(MIR)により実現することができる.本研究ではMIRのタスクの一つである楽曲のジャンル分類に関して取り扱う.ジャンル分類は,デジタル化された楽曲データの音情報から特徴量を抽出し,あらかじめジャンルのタグ付けされた事例データから識別器を構築することで実現できる.音声認識において有効な特徴量は通常,10-100[ms]程のフレームから抽出されるため,音楽の短期的な性質しか捉えることが\できない.音楽に使われている楽器などの情報を得るためには,音楽をもっと長期的なスパンで捉えることが必要である.先行研究[1],[3]では,統計量に基づく楽曲レベル特徴量を用いることで音楽を長期的に捉える事を試みている.本研究では,フレームより長い楽曲より短いセグメントレベルの特徴量を用いた楽曲ジャンル推定方法を提案する.