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講演抄録/キーワード
講演名 2022-11-24 14:50
[招待講演]音楽波形および点過程としてのMIDIの階層的リカレンスプロット解析
吹野美和パナソニックホールディングスNLP2022-64
抄録 (和) リカレンスプロット(RP)を音楽の解析に用いるための方法を紹介する.音楽波形データを解析する場合は,1曲分のデータが長すぎるためそのままでは1枚のRPに収まりきらないという課題があった.まず,この課題を解決するために我々が提案した,階層的なRP(RPofRPs)について紹介する. 次に,電子楽器同士の演奏情報を記録するための標準フォーマットMIDIで記録された音楽データのような離散的な値をRPで用いるために点過程として扱う方法について説明する.最後に,これら2つの手法を用いて求めた同じ楽曲のRPについて考察を加える. 
(英) A method for using recurrence plots (RPs) for music analysis is introduced. When analyzing music waveform data, one song's data is too long to fit on a single RP. First, I introduce hierarchical RPs (RPofRPs) that we have proposed to solve this problem. Next, I explain how to treat discrete values such as music data recorded by MIDI, a standard format for recording performance information between electronic instruments, as point processes in order to use them in RP. Finally, I discuss comparing the two RPs of the same song obtained by these two methods.

, marked point process, , , , MIDI, hierarchical
キーワード (和) リカレンスプロット / 時系列解析 / 点過程 / 音楽 / 音響 / 波形 / MIDI / 階層的  
(英) recurrence plot / time series analysis / marked point process / music / sound / waveform / MIDI / hierarchical  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 280, NLP2022-64, pp. 35-35, 2022年11月.
資料番号 NLP2022-64 
発行日 2022-11-17 (NLP) 
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 NLP2022-64

研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2022-11-24 - 2022-11-25 
開催地(和) 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス 
開催地(英)  
テーマ(和) Recurrence Plots,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2022-11-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 音楽波形および点過程としてのMIDIの階層的リカレンスプロット解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Hierarchical recurrence plot analysis for music waveform and MIDI as marked point process 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) リカレンスプロット / recurrence plot  
キーワード(2)(和/英) 時系列解析 / time series analysis  
キーワード(3)(和/英) 点過程 / marked point process  
キーワード(4)(和/英) 音楽 / music  
キーワード(5)(和/英) 音響 / sound  
キーワード(6)(和/英) 波形 / waveform  
キーワード(7)(和/英) MIDI / MIDI  
キーワード(8)(和/英) 階層的 / hierarchical  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 吹野 美和 / Miwa Fukino / フキノ ミワ
第1著者 所属(和/英) パナソニックホールディングス株式会社 (略称: パナソニックホールディングス)
Panasonic Holdings Corporation (略称: Panasonic Holdings)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-11-24 14:50:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 NLP2022-64 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.280 
ページ範囲 p.35 
ページ数
発行日 2022-11-17 (NLP) 


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