著者
白井 亨 谷口 忠大
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.25, 2011

近年,自動作曲の分野で言語モデルであるn-gramモデルを用いた研究が多くなされている.しかし,メロディーの持つn-gram長は未知であり明確な答えは存在しない.そこで,本研究では階層Pitman-Yor言語モデルを拡張した可変長n-gram言語モデルを用い,推定したn-gram長に基づいて新たなメロディーを生成する手法を提案する.また,被験者実験を行い,その有効性を従来手法と比較・検証する.

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持橋さんの可変長Pitman-Yor言語モデル(Infinite MM) ってメロディーのスムージングをするのにちょうどいいよねって話(自動作曲) http://t.co/c5eGQQOR appeared at jsai2011 コードへの適応はunigram リスケーリング

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