深層学習を用いた自動楽器同定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT17078

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2017/09/23

タイトル(英語): Automatic Musical Instrument Identification Using Deep Learning

著者名: 小島 諒佑(長岡技術科学大学),杉田 泰則(長岡技術科学大学)

著者名(英語): Ryosuke Kojima(Nagaoka University of Technology),Yasunori Sugita(Nagaoka University of Technology)

キーワード: 深層学習|ニューラルネットワーク|楽器同定|音楽情報処理|Deep Learning|Neural Network|Musical Instrument Identification|Music Information Processing

要約(日本語): 本稿は、深層学習を用いた楽器同定の新手法を提案する。本手法は従来のように1つのニューラルネットワークで楽器を同定するのではなく、それぞれの楽器に対する判別子を個別に複数学習し、判別する際にはこれらを並列に並べて判別を行う。実験では提案法により平均9割を越える認識精度が実現できることを示す。

要約(英語): This paper presents a musical instrument identification method using Deep Learning. The proposed method learns the discriminants of musical instruments to be identified individually and uses the parallel structures of their discriminants in identification phase. The experimental results show that the proposed method has an average recognition accuracy exceeding 90%.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 711 Kバイト