深層学習モデルによる古琴譜の部首認識

カテゴリ：部門大会

論文No：TC8-2-3

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)：Recognition of Radicals of Guqin Music Notion by YOLOs

著者名：呉本 尭（日本工業大学）,早見 めぐる（日本工業大学）,呉本 舜（山口大学）,間普 真吾（山口大学）,小柴 満美子（人間総合科学大学）

著者名(英語)： Takashi Kuremoto (Nippon Institute of Technology),Meguru Hayami (Nippon Institute of Technology),Shun Kuremoto (Yamaguchi University),Shingo Mabu (Yamaguchi University),Mamiko Koshiba (University of Human Arts and Sciences)

キーワード：機械学習,古琴,減字譜,春暁吟,YOLO深層学習,Machine Learning,Guqin,Jian-Zi-Pu,Chun-Xiao-Yin,YOLODeep Learning

要約(日本語)：古琴（Guqin）は、3,000年以上の歴史を持つ伝統的な中国の楽器であり、その音楽記譜法は現代の人々には理解が難しいとされている。本研究では、伝統的な古琴の音楽記譜法「簡字譜」の部首（ラディカル）をYOLOv8およびYOLOv11を用いて認識することを試みた。まずは、6種類の古琴曲「春暁吟」の減字譜を収集し、その減字譜に含まれる26個の単字に対応する20クラスの部首の2,352枚の画像データを作成した。次に、深層学習モデルYOLOv8とYOLOv11を用いて、部首認識を行い、それぞれの学習性能に関する比較実験を行った。実験結果として、YOLOv11は99.3%の平均認識率（mAP50）を達し、YOLOv8は99.2%であった。

本誌掲載ページ：354-359p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,709Kバイト