Masataka Goto: Recent studies on music information processing (in Japanese)
後藤 真孝, 平田 圭二: 解説 "音楽情報処理の最近の研究", 日本音響学会誌, Vol.60, No.11, pp.675-681, November 2004. 解説 (日本音響学会誌60巻11号 (2004), pp.675-681 小特集---音楽音響における最近の話題---) PACS number: 43.75.-z English version is here. 1. 音楽情報処理が実世界と結び付く 最近，音楽情報処理の産業応用が急激に拡大している． 古くから研究されていた，シンセサイザに代表される楽音合成， MIDIシーケンサを基盤としたデスクトップミュージック(DTM)， 各種作曲・演奏・録音支援のような音楽家向けの技術は実用化され， 既に音楽制作に不可欠なものとなっている． そうした従来技術に対し， 近年，音楽家でないエンドユーザが直接恩恵を受けるような技術に 注目
標本化定理（サンプリング定理、ナイキストノ定理）について
標本化定理（サンプリング定理、ナイキストノ定理）について教えてください。 ”あるアナログ的な信号をデジタルデータにサンプリングする場合、原信号の各周波数成分をすべて正確にサンプリングするためには、原周波数の2倍以上のサンプリング周波数が必要となる。これを標本化定理という。”というのが基本的な説明だと思います。 この中で『2倍以上の』という表現がありますが、この点が疑問になっています。 例えば、20kHzのSin波を40kHzでサンプリングしたとして、サンプリングする点が丁度サイン波の振幅0の点だった場合、元のSin波の周波数は分かりますが、振幅は一意に決められないと思います。原信号を振幅も含めて復元するには、『2倍より大きい』周波数でサンプリングする必要があると考えるべきでしょうか？『2倍以上』という表現は厳密には正しくないと考えて良いのでしょうか？ また、そもそもサンプリング定理は振幅情
ネット上の違法な音楽や映像を自動で1日あたり数千件から数万件を見つけ出す「ロバストメディア探索技術」
NTTの発表によると、音や映像の特徴どうしを照合することにより、インターネット上の投稿コンテンツなどの音や映像の中に、予め登録された特定の音楽や映像が含まれるかどうかを高速に検出できる「ロバストメディア探索(RMS: Robust Media Search)技術」を開発したとのこと。 この技術を使ってネット上の投稿サイトやブログサイトなどで使用された音楽や映像コンテンツのタイトルを特定する実証実験を、2008年4月22日(米国時間)から9月30日までの予定で開始するそうです。 一体どういう仕組みでこんな事が可能なのかという詳細は以下から。 インターネット上での音楽・映像コンテンツの 使用を特定する実証実験を開始 ～大量の投稿コンテンツを処理できる「ロバストメディア探索技術」を開発～ このRMS技術はメディア探索技術の一つで、これまでの一般的なメディア探索技術に比べて高いロバスト性を持ってい
隠れマルコフモデルのためのEMアルゴリズム 正田 備也 平成 19 年 10 月 4 日 隠れマルコフモデル (hidden markov model) について，EM アルゴリズムを用いた最尤推定をどのように行うか，自 分用の
隠れマルコフモデルのためのEMアルゴリズム 正田 備也 平成 19 年 10 月 4 日 隠れマルコフモデル (hidden markov model) について，EM アルゴリズムを用いた最尤推定をどのように行うか，自 分用の研究メモとしてまとめてみました．以下の内容は，Beal, M.J. (2003) Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference. PhD. Thesis, Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London. の 3.2 節のほぼ翻訳ですが，かなり説明を補足してあります．ただし，記号は変えてあります． 1 隠れマルコフモデルの定式化 隠れマルコフモデルは，観察データの列 y1:T をモデル化するために用いる．なお，各
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http://www.mech.tohoku-gakuin.ac.jp/rde/contents/course/controlII/digicont.html
http://www.ntt-tec.jp/technology/A404.html
