フルートの材質による演奏者実感と音響特性の差異に関する研究 | 九大コレクション | 九州大学附属図書館
第1章 序論……1 1.1 はじめに……1 1.2 先行研究……1 1.3 本研究の目的……2 1.4 フルートの構造および材質について……3 第2 章 シェッフェの一対比較法を用いた主観評価実験……4 2.1 使用楽器……4 2.2 評価手法の決定……6 2.3 評価内容の決定……6 2.4 演奏内容……7 2.5 実験参加者……8 2.6 実験装置……9 2.7 提示順表の作成……10 2.8 実験方法……12 第3 章 主観評価実験-分析方法……23 3.1 データ整理……23 3.2 母数の推定……24 3.3 一元配置分散分析……24 第4 章 主観評価実験-結果と考察……26 4.1 結果……26 4.1.1 実験1（吹奏感）……26 4.1.2 実験2（音色）……34 4.1.3 アンケート……41 4.2 考察……42続きを見る
混ざった楽器の音を演奏者の動きで分離 米MITなど研究
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米マサチューセッツ工科大学（MIT）とMIT-IBM Watson AI Labの研究チームが開発した「Music Gesture for Visual Sound Separation」は、楽器を演奏する複数人の動きを深層学習で分析し、個々の楽器の音を分離する手法だ。ピアノ、フルート、トランペットなどの楽器を複数人で同時演奏した場合に、その映像から演奏者それぞれのメロディーを抜き出す。 映像解析ネットワークと視覚音声分離ネットワークの2つからなる「自己教師あり学習」を採用。映像解析ネットワークでは、人体のキーポイント18点、手のキーポイント21点を抽出。次に身体の動きと前後関係を統合し、
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