ASJ2日目午後 音楽音響 まとめ | aitoの日記 | スラド

前半は嵯峨山研セッション。 ☆打楽器・低音旋律パターン特徴とクロマベクトルの相互相関特徴量を用いた自動ムード認識(東大) 角尾さん。以前からやっているリズムマップと、クロマベクトルの相互相関を特徴量として、音楽のムードを認識する。ムードはaggressive, passionate, fun, sadの４つ。Aggressiveとpassionateって何が違うんだろう。特徴量を全部使って58%ぐらい。ムード分類はジャンルより難しいというけれど、「人間の感じ方」という定義がはっきりしているので（判断の揺れはあるが）、ジャンルよりもわかりやすいんじゃないだろうか。 ☆和音認識のためのスペクトル特徴量の検討(東大) 和音認識と言いつつ、やっているのは和音系列の認識。クロマベクトルのフーリエ変換か、スペクトルのPCAを特徴量として、和音進行をHMMで表現する。PCAのほうがやや良い。クロマベクト