オートエンコーダを用いた琉球古典音楽の音響的特徴量の可視化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20014

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: 2020/03/02

タイトル(英語): Visualization of Acoustic Feature of Ryukyuan Classical Using Auto-encoder

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),Shuichi Ichikawa(Toyohashi University of Technology)

要約(日本語): 本研究では，深層学習のデータ分析力を活用し， 師範・教師ら 熟練者の音響的特徴（フォルマント）を抽象化した ベクトル潜在変数 を導入することで， 歌唱時の音響的特徴を分かりやすく「見える化」する ための 基盤技術を構築する。

要約(英語): The ryukyuan 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. In this paper, we apply the deep learning to acoustic feature of ryukyuan classical music and develop a system that visualization of singing skills.

原稿種別: 日本語

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