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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-23 13:00 ［ポスター講演］要素選択を用いた楽器音分類の計算軽量化についての検討 ○加藤 瑠・植野夏樹・小野順貴（都立大）・松田 遼・近藤多伸（ヤマハ）  EA2023-37 EMM2023-68 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた楽器音分類において，要素選択の導入による計算量の削減を検討する．楽器音分類は，自動採譜や音楽検索，他にも自動エフェクト適用など様々な場面で重要な要素技術であり，応用によって低演算量化が求められている．一方，要素選択とは，特徴ベクトルの一部の要素を抽出することで低次元表現を得る手法であり，主成分分析等，他の次元削減と異なり，乗算を必要としない利点がある．本研究では，入力特徴量に対して要素選択による次元削減を適用することで，CNN及び次元削減自体の処理における低演算量化を試みる．選択される要素は，平均再構成誤差を最小化するように最適化する．楽器音のデータセットを用いて次元削減による計算時間や推定精度の変化を実験的に評価した．提案法はランダムな要素選択と比較して，次元削減による推定性能の劣化が抑制されていることを確認した．また，要素選択による次元削減手法は，少ない計算時間で楽器音分類が可能であることを確認した． |
| （英） | In this study, we propose complexity reduction in convolutional-neural-network (CNN)-based music instruments classification by incorporating an element selection method. Classification of musical instruments is a fundamental technic in various applications such as automatic transcription, musical information retrieval, and automatic application of audio effects. Reducing computational costs is desired in some of these applications. In contrast, element selection is a method that extracts specific components from a feature vector to achieve a lower-dimensional representation. Unlike other dimension reduction techniques like Principal Component Analysis, it offers the advantage of not requiring multiplication. In our study, we aim to reduce the computational complexity in both CNN and the dimension reduction process itself by applying element selection to the input features. The selected elements are optimized to minimize the mean reconstruction error. We experimentally evaluated the changes in computation time and estimation accuracy using a dataset of musical instrument sounds. Our proposed method showed lower degradation in estimation performance compared to random element selection. Additionally, we confirmed that the dimension reduction technique using element selection enables instrument sound classification in a shorter computation time. | |
| キーワード | （和） | CNN / 楽器音分類 / 次元削減 / 要素選択 / / / / |
| （英） | convolutional neural network / musical instruments classification / dimensyonality reduction / element selection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 278, EA2023-37, pp. 51-56, 2023年11月. | |
| 資料番号 | EA2023-37 | |
| 発行日 | 2023-11-16 (EA, EMM) | |
| 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 | EA2023-37 EMM2023-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM EA ASJ-H |
| 開催期間 | 2023-11-23 - 2023-11-24 |
| 開催地（和） | 大学コンソーシアム富山「駅前キャンパス」研修室1 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ＜ビギナーズセッション＞応用／電気音響，コンテンツ処理，情報ハイディング，聴覚，一般 |
| テーマ（英） | [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Content Processing, Digital Watermarking, Psychological and Physiological 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 | 2023-11-EMM-EA-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 要素選択を用いた楽器音分類の計算軽量化についての検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Complexity Reduction for Classification of Musical Instruments Using Element Selection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / convolutional neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 楽器音分類 / musical instruments classification |
| キーワード(3)（和/英） | 次元削減 / dimensyonality reduction |
| キーワード(4)（和/英） | 要素選択 / element selection |
| 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） | 加藤 瑠 / Ryu Kato / カトウ リュウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Matropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 植野 夏樹 / Natsuki Ueno / ウエノ ナツキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Matropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 順貴 / Nobutaka Ono / オノ ノブタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Matropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松田 遼 / Ryo Matsuda / マツダ リョウ |
| 第4著者 所属（和/英） | ヤマハ株式会社 (略称： ヤマハ) Yamaha Corporation (略称： Yamaha Corp.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 多伸 / Kazunobu Kondo / コンドウ カズノブ |
| 第5著者 所属（和/英） | ヤマハ株式会社 (略称： ヤマハ) Yamaha Corporation (略称： Yamaha Corp.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-23 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2023-37, EMM2023-68 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.278(EA), no.279(EMM) |
| ページ範囲 | pp.51-56 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-16 (EA, EMM) |
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