Yuya Takenaka, ''Error Minimization Learning of HSMM in Score Alinment"

2016/12/21 18:25 に 後藤太一 が投稿

本研究では,自動伴奏を想定した50ms以下での楽譜アライメント精度の向上を目的とし,
楽譜アライメントモデルのパラメータの最適化を行う.
具体的にはWuらによるHMMの誤差最小化学習を,HSMMに拡張することによってこれを実現する.
RWC研究用音楽データベースを用いて実験を行った結果,
更新を行うごとにより短い時間での誤差許容範囲において性能が向上することが確認された.
今後の課題として,更なるアライメント制度の確認が挙げられる.
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