上へ: 隠れマルコフモデルによる音楽演奏からの音符列の推定齋藤直樹 戻る: 文献目録

この文書について...

	あらまし本稿では、隠れマルコフモデルを用いて人間によって、鍵盤演奏された音符音長系列情報(スタンダードMIDIファイル)から意図された音符列を推定する手法を提案し、実験によりその有効性を実証する。人間が音楽演奏するときの各音符の物理的長さは、音符の正規の音長から意識的・無意識的に揺らぐため、楽譜投入・自動採譜などでは、意図された各音符の音価を正しく推定するのは容易ではない。本研究では、連続音声認識の定式化に倣って、演奏入力を音楽的に理解する原理を隠れマルコフモデル(HMM)によりモデル化し、意図された音符列を推定する。更に、同じ原理によりテンポ変化推定・小節線推定・拍子推定を提案する。評価実験により、一般に用いられている閾値処理より良好な結果が得られることを示す。

	Abstract This paper proposes the use of Hidden Markov Model (HMM) for restoration of a music note sequence from the music performance by human (reprenseted by a standard MIDI file). Successful experimental results are also presented. As the physical duration of a musical note in a human music performance fluctuates, intentionally or unintentionally, from the nominal length of the note, it is not easy to estimate the intended sequence of notes in autonmatic music transciption or music entry to computers. In the present paper, utilizing the formulation of continuous speech recognition, we use Hidden Markov Model (HMM) for modeling the process of the human understanding music performances and estimate the intended sequence of musical notes. We also apply the same principle to tempo estimation, bar line allocation, and beat estimation. Through experimental evaluation, we show the proposed method outperfoms existing methods.

隠れマルコフモデルによる音楽演奏からの音符列の推定

齋藤直樹中井満下平博嵯峨山茂樹

北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科

〒923-1292 石川県能美郡辰口町旭台1-1

URL: http://www-ks.jaist.ac.jp/index-j.html

あらまし    本稿では、隠れマルコフモデルを用いて人間によって、鍵盤演奏された音符音長系列情報(スタンダードMIDIファイル)から意図された音符列を推定する手法を提案し、実験によりその有効性を実証する。人間が音楽演奏するときの各音符の物理的長さは、音符の正規の音長から意識的・無意識的に揺らぐため、楽譜投入・自動採譜などでは、意図された各音符の音価を正しく推定するのは容易ではない。本研究では、連続音声認識の定式化に倣って、演奏入力を音楽的に理解する原理を隠れマルコフモデル(HMM)によりモデル化し、意図された音符列を推定する。更に、同じ原理によりテンポ変化推定・小節線推定・拍子推定を提案する。評価実験により、一般に用いられている閾値処理より良好な結果が得られることを示す。

キーワード   ●隠れマルコフモデル ●リズム認識 ●テンポ・小節線・拍子推定 ●自動採譜

Hidden Markov Model for Restoration of
Musical Note Sequence from the Performance

Naoki Saitou Mitsuru Nakai

Hiroshi Shimodaira Shigeki Sagayama

Japan Advanced Institute of Science and Technology

1-1 Asahi-dai, Tatsu-no-kuchi, Ishikawa 923-1292

URL: http://www-ks.jaist.ac.jp/

Abstract    This paper proposes the use of Hidden Markov Model (HMM) for restoration of a music note sequence from the music performance by human (reprenseted by a standard MIDI file). Successful experimental results are also presented. As the physical duration of a musical note in a human music performance fluctuates, intentionally or unintentionally, from the nominal length of the note, it is not easy to estimate the intended sequence of notes in autonmatic music transciption or music entry to computers. In the present paper, utilizing the formulation of continuous speech recognition, we use Hidden Markov Model (HMM) for modeling the process of the human understanding music performances and estimate the intended sequence of musical notes. We also apply the same principle to tempo estimation, bar line allocation, and beat estimation. Through experimental evaluation, we show the proposed method outperfoms existing methods.

Key words   ● hidden Markov model ● automatic rhythm recognition ● tempo, bars, and beat estimation ● automatic music transcription

この文書はLaTeX2HTML 翻訳プログラム Version 2002-2-1 (1.70)

を日本語化したもの( 2002-2-1 (1.70) JA patch-1.6 版)

を用いて生成されました。

コマンド行は以下の通りでした。:
latex2html Saito99MUS-2004.tex.

翻訳はによって平成16年9月15日に実行されました。

上へ: 隠れマルコフモデルによる音楽演奏からの音符列の推定齋藤直樹 戻る: 文献目録

平成16年9月15日

Naoki Saitou	Mitsuru Nakai
Hiroshi Shimodaira	Shigeki Sagayama