講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-07-17 14:50
特徴量に基づいた楽曲の自動要約に関する一検討 ○菊池雄大・青木直史・土橋宜典(北大) EA2019-19 |
抄録 |
(和) |
本稿では,自動で楽曲の要約を行う手法について述べる.楽曲には繰り返しの構造が存在し,特徴量の変化の様子をもとにその繰り返しの構造を検出し,繰り返される部分の中から1つのみを取り出すことで要約を実現する.このとき用いる特徴量はメル周波数ケプストラム係数(MFCC)である.従来研究として,楽曲の音響信号から最も繰り返し現れ,最も記憶に残る部分を抽出する研究が存在するが,そのような手法で抽出されたものは楽曲の中でもただ一つのパートを代表するものであり,要約としては不適当である.そこで,本研究では,単一の部分ではなく複数の部分を抽出することを目的とする.本稿では,実際に楽曲を要約した結果について述べたのち,将来的な課題についても述べる. |
(英) |
This paper describes the method of automatic music summarization. Music has a repetitive structure, so we detect the repeated part based on the change of feature quantity first and summarize music by taking only one part out of the detected repeated parts. Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) is used as the feature quantity. There is a method for obtaining repetitive and memorable section of an acoustic signal of music. However, a section obtained using the method represents only one part of music data and it is inappropriate as its summary. Therefore, this research aims to obtain multiple sections, not just one section. After explaining the result that summarized the music, future tasks are described. |
キーワード |
(和) |
楽曲要約 / メル周波数ケプストラム係数(MFCC) / k 平均法によるクラスタリング / / / / / |
(英) |
Summarization of Music / Mel-Frequency Cepstrum Coefficients(MFCC) / k-means clustering / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 115, EA2019-19, pp. 99-102, 2019年7月. |
資料番号 |
EA2019-19 |
発行日 |
2019-07-09 (EA) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
EA2019-19 |
研究会情報 |
研究会 |
EA ASJ-H ASJ-AA |
開催期間 |
2019-07-16 - 2019-07-17 |
開催地(和) |
札幌市民交流プラザ(札幌市) |
開催地(英) |
SAPPORO COMMUNITY PLAZA |
テーマ(和) |
応用/電気音響,聴覚,建築音響,音響教育,一般 |
テーマ(英) |
Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, Architectural Acoustics, Education in Acoustics, and Related Topics |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
EA |
会議コード |
2019-07-EA-H-AA |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
特徴量に基づいた楽曲の自動要約に関する一検討 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
A Study on Automatic Summarization of Music Data Based on Its Acoustic Features |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
楽曲要約 / Summarization of Music |
キーワード(2)(和/英) |
メル周波数ケプストラム係数(MFCC) / Mel-Frequency Cepstrum Coefficients(MFCC) |
キーワード(3)(和/英) |
k 平均法によるクラスタリング / k-means clustering |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
菊池 雄大 / Yudai Kikuchi / キクチ ユウダイ |
第1著者 所属(和/英) |
北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
青木 直史 / Naofumi Aoki / アオキ ナオフミ |
第2著者 所属(和/英) |
北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
土橋 宜典 / Yoshinori Dobashi / ドバシ ヨシノリ |
第3著者 所属(和/英) |
北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-07-17 14:50:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
EA |
資料番号 |
EA2019-19 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.115 |
ページ範囲 |
pp.99-102 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2019-07-09 (EA) |