エレキギターの音色調整のためのベイズ最適化アプローチ―複数パラメータ調整のための拡張―

カテゴリ：部門大会

論文No：OS7-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：A Bayesian Optimization Approach to Tone Adjustment for Electric Guitars - Function Expanding for Multi-Parameter Adjustments

著者名：山口 英音（東洋大学）,山田 和明（東洋大学）

著者名(英語)： Ayato Yamaguchi (Course of Advanced Mechatronics Systems, Graduate School of Science and Engineering, Toyo University),Kazuaki Yamada (Associate Professor, Department of Mechanical Engineering, Faculty of Science and Engineering, Toyo University)

キーワード：ベイズ最適化,エレキギター,アンプ・パラメータアンプ・パラメータ,Bayesian Optimization,Electric Guitar,Amplifier parameters

要約(日本語)：本研究では，エレキギター奏者が，理想とする音色を簡単に作れるように支援するために，エレキギターの音色を決定するアンプ・パラメータをベイズ最適化により最適化する手法の開発を目指している．エレキギターの音色は幅広いジャンルに合った調整が可能である．しかし，所望の音作りには経験と感性が必要であり，初心者には困難である．本研究において開発するアンプ・パラメータ最適化手法では，まずベイズ最適化によりアンプ・パラメータを自動生成する．演奏者は，生成されたパラメータを用いてエレキギターの音を聴き，所望の音色に近いか1〜5点で評価する．そして，評価が5点に近づくようにベイズ最適化によりパラメータを繰り返し調整する．本稿ではアンプ・パラメータ最適化手法を開発する前段階として，被験者実験で，被験者に予め演奏したエレキギターの音を聴かせ，その音をベイズ最適化により複数のパラメータを調整し推定できるか検証する．

本誌掲載ページ：1047-1052p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,372Kバイト