人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第36回 (2022)
セッションID: 1O5-GS-7-03
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情報量計算と楽曲分割による作曲者分類
*高本 綺架梅村 恭司
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抄録

楽曲をジャンルや作曲者に分類するタスクは,音楽分類のなかでも古典的なタスクである.我々は楽曲の作曲者分類を行うための新しい手法を提案する.通常,楽曲の判定は楽曲全てのデータを使用して判定されるが,細かく分割した後その結果を統合する方が良いと考えた.そこで本研究では,楽曲を短い区間に分割したあと判定を行い,さらにそれらの結果について多数決を用いて判定を行う.判定を行う手法には,先行研究にて分類実績のある,文字列の情報量を計算する手法を用いた.実験は5人の作曲者からピアノ楽曲を15曲ずつを集め,計75曲のMIDIデータを使用した.実験により,我々の提案手法が楽曲全ての情報を用いた先行研究の結果より高い正解数を得ることができた.また,本提案手法を用いることで,楽曲についての詳細な分析が可能である可能性を示す.

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© 2022 人工知能学会
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