情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

本研究では，音楽音響信号に対してピアノロールを推定する手法について述べる．近年，End-to-End型の自動採譜手法が提案されているが，学習に大量のペアデータが必要である．この問題を解決するため，音響信号から楽譜を推定するネットワークと，楽譜から音響信号を生成するネットワークを統合することにより，Cycle-Consistency基準のもとで全体を半教師あり学習する枠組みを提案する．具体的には，小規模なペアデータを用いて各ネットワークを事前学習したのち，大量の音楽音響信号のみを用いて全体のさらなる最適化を行う．実験により，提案手法の有効性を確認する．