情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

本稿では，コード遷移のビート位置依存性を考慮した隠れセミマルコフモデル（HSMM）に基づくコード認識について述べる．従来は，音楽音響信号からクロマベクトルを抽出し，ビート同期した隠れマルコフモデル（HMM）を用いてコードの種類と区間を推定するのが一般的であった．しかし，コードの遷移確率はすべてのビートで一定であり，同じコードが数ビート継続する確率は指数減衰してしまう問題あった．この問題を解決するため，本研究では，小節内のビート位置でコードの遷移確率が変化すること，コードの継続時間長には偏りがあることに着目し，ビート同期したHSMMを用いてコード認識する手法を提案する．