著者

岡 明也 橋本 学

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.21, pp.1-6, 2011-07-20

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ピアノ運指の認識は,ピアノ初心者の演奏スキル向上や,熟練アーティストの技の記録のために重要な技術である.本稿では,レンジセンサを用いて演奏者の手指の動きを連続的に撮影することにより,特別なマーカを用いることなく運指認識する手法を提案する.まず学習時には,あらかじめ辞書データベースとして正しい運指情報が付与された大量の手指の距離画像特徴ベクトルを登録しておく.次に認識時には,入力された距離画像を辞書内のデータと照合することで運指を判定する.このとき,ピアノから得られた音名信号を利用して探索範囲を限定し,速度向上と信頼性向上を図る.解の探索には ANN を用いる.実験の結果,音名を利用して打鍵指のみを認識した場合には 100%,音名と打鍵指両方を同時に認識させた場合でも約 85% の認識率,さらに実際の楽曲による実験では約 80% の認識率となり,本手法の有効性が示された.Automatic recognition of the piano fingering is an important technique for skill up of beginners or recording and archiving of performance by skillful artists. In this paper, we propose a method for recognizing piano fingering without any markers by utilizing sequential range images. In the phase of learning, a lot of range feature vectors are enrolled with correct fingering information as the dictionary data. Next, in the phase of recognition, an acquired unkown range image is compared to all data in the dictionary, and fingering pattern will be decided. Here, the note name from a electronic piano keyboard is utilized for efficient search of the best-match data in high-dimensional feature space. The ANN(Approximated Nearest Neighbor) searching algorithm is used. As for experimental results, we have proved that the recognition success rate was 100% when the note name signal was used. In another experiment using actual easy and short piano music for beginners, 80% recognition success rate has been achieved.