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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-01 15:25 ピアノ音に対する音階と残響のモーフィング ○箱田由馬・土屋隆生（同志社大）  EA2023-121 SIP2023-168 SP2023-103 |
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| 抄録 | （和） | ゲーム音響では，動的に変化するシーン内の音響をサウンドデザイナーが手動で操作している場合が多く，その自動化が望まれている。本研究では，その第一歩として機械学習を用いた音声データの生成について検討する。学習対象は，簡易的に生成が可能なピアノ音とする。学習データとなる音階ごとのピアノ音を短時間フーリエ変換した後，音圧の実部と虚部を同時に実数型オートエンコーダにより学習させた。損失関数としていくつかの誤差関数を用いて，ピアノ音を学習・生成させた結果，生成音の音質や音階の分類精度が変化することが示された。また，学習されたモデルを用いて，音階や残響を徐々に変化させる音響モーフィングを試みた結果，本手法では学習データに近いピアノ音は生成できたが，中間音については良好な結果が得られなかった。 |
| （英） | In game audio, it is common for sound designers to manually express game sounds that change dynamic in game scenes. They desire automatic sound generation. Therefore, in this study, we focus on sound generation using machine learning. Initially, we use piano sounds that can be generated simply as input. After performing short-time Fourier transform on piano sounds, the real and imaginary parts of the sound pressure were simultaneously trained using autoencoder. Results comparing various machine learning methods for sound generation revealed differences in the quality of generated sounds and the classification accuracy for different musical scale. Furthermore, researching on how sounds gradually change for piano scale and reverberation using this method indicated the difficulty of generating sounds except the training data. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / オートエンコーダ / モーフィング / / / / / |
| （英） | Machine learning / Autoencoder / Morphing / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 401, EA2023-121, pp. 346-351, 2024年2月. | |
| 資料番号 | EA2023-121 | |
| 発行日 | 2024-02-22 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2023-121 SIP2023-168 SP2023-103 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP SP EA IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2024-02-29 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響, 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2024-02-SIP-SP-EA-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ピアノ音に対する音階と残響のモーフィング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Acoustic morphing based on autoencoder for piano scale and reverberation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | オートエンコーダ / Autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | モーフィング / Morphing |
| 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） | 箱田 由馬 / Yuma Hakoda / ハコダ ユウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Doshisha Univ. (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土屋 隆生 / Takao Tsuchiya / ツチヤ タカオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha Univ. (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-01 15:25:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2023-121, SIP2023-168, SP2023-103 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.401(EA), no.402(SIP), no.403(SP) |
| ページ範囲 | pp.346-351 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-22 (EA, SIP, SP) |
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