ニューラルネットワークを用いた楽曲のジャンル推定とその教育利用
2000 年 24 巻 3 号 p. 183-191
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2000 年 24 巻 3 号 p. 183-191
本研究は,スタンダードMIDIファイル形式の楽曲に対してその部分情報からその楽曲のジャンルを推定し,特徴をフィードバックするジャンル学習支援システムを構築することを最終目的としている.現在までに,4ジャンル計120曲をニューラルネットワークに学習させ,その学習させた曲のジャンルを同定させることができた.さらに,評価実験として被験者にジャンル推定を行わせ,本研究の学習させたニューラルネットワークとの,推定率の比較を行い,本システムの方が高い推定率を得た.続いて,学習させたニューラルネットワークに対して,中間層の各ノードと連結しているリンクの重みを見比べることにより,専門家による意味解釈を行った.その結果,5つの中間層に対して,因子を抽出でき,これにより教育利用のためのジャンル学習支援システム構築の可能性が示された.
