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| ■論文No. |
CT21037 |
| ■ページ数 |
5ページ |
■発行日
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2021/01/25 |
| ■タイトル |
楽曲特徴を考慮したDNNベース楽器音分離モデルに関する一検討 |
| ■タイトル(英語) |
A DNN-based music source separation model considering music characteristics |
| ■著者名 |
田野﨑 蓮(長岡技術科学大学),杉田 泰則(長岡技術科学大学) |
| ■著者名(英語) |
Ren Tanozaki(Nagaoka University of Technology),yasunori Sugita(Nagaoka University of Technology) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 制御研究会 |
| ■本誌 |
2021年1月28日制御研究会
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| ■本誌掲載ページ |
7-11ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
楽器音分離|ブラインド音源分離|ＤＮＮ|music source separation|blind source separation|DNN |
| ■要約(日本語) |
近年，様々な楽器音が混ざった音源から各楽器音を抽出する楽器音分離は重要なタスクとなっている．楽器音分離の手法としてはDNNを用いた分離モデルが良く使われているが，一般には振幅スペクトログラム以外の楽曲特徴量は使われていない．
本稿では振幅スペクトログラムに加え入力楽曲のジャンル情報を楽曲特徴量として付加した分離モデルを提案し，その効果を検討した．
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| ■要約(英語) |
Recently, music sound separation which extract each instrument sound from a mixed source has become an important task. Although DNN-based separation models are often used, they usually don’t use music features other than amplitude spectrogram.
We proposed a separation model used the amplitude spectrogram and the genre information as music features, and examined its effects.
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
385Kバイト |
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