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COMJ_a_00286.pdf | 406.63 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | Bayesian Audio-to-Score Alignment Based on Joint Inference of Timbre, Volume, Tempo, and Note Onset Timings |
著者: | Maezawa, Akira Okuno, Hiroshi G. |
著者名の別形: | 奥乃, 博 |
発行日: | 24-Mar-2015 |
出版者: | MIT Press |
誌名: | Computer Music Journal |
巻: | 39 |
号: | 1 |
開始ページ: | 74 |
終了ページ: | 87 |
抄録: | This article presents an offline method for aligning an audio signal to individual instrumental parts constituting a musical score. The proposed method is based on fitting multiple hidden semi-Markov models (HSMMs) to the observed audio signal. The emission probability of each state of the HSMM is described using latent harmonic allocation (LHA), a Bayesian model of a harmonic sound mixture. Each HSMM corresponds to one musical instrument’s part, and the state duration probability is conditioned on a linear dynamics system (LDS) tempo model. Variational Bayesian inference is used to jointly infer LHA, HSMM, and the LDS. We evaluate the capability of the method to align musical audio to its score, under reverberation, structural variations, and fluctuations in onset timing among different parts. |
目次: | © 2015 Massachusetts Institute of Technology. |
著作権等: | 許諾条件により本文ファイルは2015-09-24に公開. |
URI: | http://hdl.handle.net/2433/198553 |
DOI(出版社版): | 10.1162/COMJ_a_00286 |
出現コレクション: | 学術雑誌掲載論文等 |
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