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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-29 15:45 ディープニューラルネットワーク(DNN)による和太鼓のリズム再現 ○岡本和巳・田村 裕（中大）  CAS2020-69 ICTSSL2020-54 |
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| 抄録 | （和） | 近年，音楽の自動生成など，人工知能が音楽に利用されている．本稿では，自動生成の対象にされることの少ないリズムを DNN で再現する手法を提案し，これによって，伝統音楽を維持することを目指した.DNN の一つである CNN を用いて，秩父屋台囃子の和太鼓を題材とし，そのオンセットからリズムを再現した.さらに，再現されたリズムを BPM という指標を用いて評価した結果，予測データのオンセットから合成された波形と正解データのオンセットから合成された波形の BPM をそれぞれ推定し，値が近いことを確認できた. |
| （英） | Recently, artificial intelligence has been applied to music, such as automatic music generation. In this paper, we proposed a method to reproduce rhythms, which are rarely used for automatic generation, using DNNs, and aimed to maintain traditional music by using this method. We used CNN, one of the DNNs, to reproduce the rhythms of Chichibu yatai-bayashi drums from their onsets, and evaluated the reproduced rhythms. Using the BPM index, we estimated the BPM of the waveform synthesized from the onset of the predicted data and the waveform synthesized from the onset of the correct data, respectively, and confirmed that the values were close. | |
| キーワード | （和） | ディープニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / 音声信号処理 / / / / / |
| （英） | Deep Neural Network / Convolutional Neural Network / Audio Signal Processing / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 347, ICTSSL2020-54, pp. 158-161, 2021年1月. | |
| 資料番号 | ICTSSL2020-54 | |
| 発行日 | 2021-01-21 (CAS, ICTSSL) | |
| ISSN | 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 | CAS2020-69 ICTSSL2020-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS ICTSSL |
| 開催期間 | 2021-01-28 - 2021-01-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 学生セッション，一般 |
| テーマ（英） | Students session, General session |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICTSSL |
| 会議コード | 2021-01-CAS-ICTSSL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ディープニューラルネットワーク(DNN)による和太鼓のリズム再現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reproduction of Japanese drumming rhythm by Deep Neural Network(DNN) |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープニューラルネットワーク / Deep Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 音声信号処理 / Audio Signal Processing |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 和巳 / Kazumi Okamoto / オカモト カズミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田村 裕 / Hiroshi Tamura / タムラ ヒロシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-29 15:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICTSSL |
| 資料番号 | CAS2020-69, ICTSSL2020-54 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.346(CAS), no.347(ICTSSL) |
| ページ範囲 | pp.158-161 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-01-21 (CAS, ICTSSL) |
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