深層学習を用いた古琴譜の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC18-1

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Recognition of Guqin Music by Deep Learning Methods

著者名: 楊 博文（日本工業大学）,佐藤 真琴（日本工業大学）,呉本 舜（山口大学）,小柴 満美子（山口大学）,間普 真吾（山口大学）,稗田 浩雄（未来工学研究所）,呉本 尭（日本工業大学）

著者名(英語): Bowen Yang (Nippon Institute of Technology),Makoto Sato (Nippon Institute of Technology),Shun Kuremoto (Yamaguchi University),Mamiko Koshiba (Yamaguchi University),Shingo Mabu (Yamaguchi University),Hiroo Hieda (Institute for Future Engineering),Takashi Kuremoto (Nippon Institute of Technology)

キーワード: 古琴|減字譜|深層学習|VGG16|サポートベクトルマシン仙翁操|Guqin|Guqin Music Score|Deep Learning|VGG16|Support Vector MachineSen-Ou-Sou

要約(日本語): 3000年以上の歴史を持つ七絃琴（古琴）の楽譜は「減字譜」と呼ばれ，これまで専門家の「打譜」によって五線譜に変換されるが，多くの古代琴譜は打譜されていない。本研究では，深層学習モデルVGG16, VGG16&SVMを用いて，減字譜の自動識別を行うことを提案し，AI打譜の試みを行った。最も簡単な「仙翁操」の減字譜データベースを作成する上，各深層学習モデルの識別性能を比較する実験を行った。その結果として，未学習データに対し，14クラスの平均識別精度がそれぞれ85.07%, 88.33%であった。