情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

自動採譜の研究は数多く行われているが、打楽器を対象としたものは少ない。ドラムの自動採譜を試みた研究例もあるが、噪音であるドラム音を周波数分析により識別することは難しい。そこで、音響情報に加え、発音ピーク時の画像からスティック頭部の位置を検出し、発音候補を絞ってから音響情報による自動採譜を試みたが、十分な絞り込みを行うことが出来なかった。今回、発音ピーク時前後のスティック頭部の動きと、発音ピーク時以降の周波数帯域毎の減衰の様子を用いた所、発音候補楽器の絞込み精度が大幅に向上した。その結果、従来法では難しかったスネアドラムの認識率が約50%から約80%に向上するなど、認識率が大幅に改善した。