音楽音響信号の構造解析では，セクションの境界推定とイントロ・Aメロ・Bメロ・サビといったラベル付けを行う必要があるが，これらを同時に扱っている研究はほとんどなかった．本稿では，階層隠れセミマルコフモデルと深層学習に基づく音楽構造解析手法について述べる．具体的には，まず，我々がすでに提案した階層隠れセミマルコフモデルを用いて，セクションの境界推定とクラスタリングを行う．次に，深層ニューラルネットワークを用いて，音響特徴量系列からセクションラベル系列の推定を行う．最後に，これら解析結果を統合して最終的な結果を得る．提案手法の有効性を，ポピュラー音楽を用いた実験により検証する．