深層学習を用いた琉球古典音楽の実時間推論に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): A Study of Real-time Inference of Ryukyuan Classical Music Using Deep Learning

著者名: 長濱 嗣志(沖縄工業高等専門学校),上原 一朗(沖縄工業高等専門学校),宮城 桂(沖縄工業高等専門学校),山田 親稔(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Tsugushi Nagahama|Ichirou Uehara|Kei Miyagi|Chikatoshi Yamada

要約(日本語): 琉球王朝時代から歌い継がれてきた古典音楽において，その技能は口伝による伝承が一般的であるため，指導者の感覚的かつ難解な表現が多い。また，高齢化に伴う担い手の減少や，楽譜の分かりづらさなどが継承や復興の妨げになっている。本研究は，琉球古典音楽と深層学習を融合する事により，歌三線独特の歌唱法の特徴を抽出して分かりやすく伝え知る事のできるシステムの研究開発を目的としている。そこで，歌三線における発声時の喉の音響的特徴に着目し，それを反映した学習データセットを作成して深層ニューラルネットワークにより，歌唱法の識別評価を行った。

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