深層学習による琉球古典音楽の特徴抽出法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19009

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/03/10

タイトル(英語): A study on feature extraction method of classical Ryukyu music by 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),市川 周一(豊橋技術科学大学)

著者名(英語): Tsugushi Nagahama(National Institute of Technology, Okinawa College),Ichiro Uehara(National Institute of Technology, Okinawa College),Kei Miyagi(National Institute of Technology, Okinawa College),Chikatoshi Yamada(National Institute of Technology, Okinawa College),Syuichi Ichikawa(Toyohashi University of Technology)

キーワード: 琉球古典音楽|深層学習|フォルマント|classical Ryukyu music|Deep Learning|Formant

要約(日本語): 『沖縄２１世紀ビジョン』において伝統文化の継承や復興が求められており、その一つに歌三線がある。しかし、その技能は口伝式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ことや、高齢化に伴う担い手の減少、楽譜（工工四）の分かりづらさなどが継承や復興の妨げになっていると考えられる。本研究は、ディープラーニングを用いて歌唱技能を可視化し、伝承支援基盤技術の確立を目指す。

要約(英語): The classical music “uta-sanshin” has been sung since the Ryukyu Kingdom period, and its skills commonly depend on folklore method by bush telegraph. Accordingly, there exist much sensibilities and esoteric expressions of the uta-sanshin expert in passing down the skill. Also, the decrease in number of successors accompanying aging and the difficulty in understanding the musical score are hindering the inheritance and the reconstruction of the music. In this paper, we apply the deep learning to Ryukyuan classical music and develop a system that identifies vocalism by real-time processing. The results of the evaluation, compared with the conventional method, show that the execution time is reduced to 98%, and the identification accuracy is improved by 6%.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,615 Kバイト