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［招待講演］階層ベイズ音響·言語モデルに基づく教師なし音楽理解

机译：[特邀演讲]基于声学和语言模型的贝叶斯无老师贝叶斯音乐理解

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摘要

本稿では，教師なし音楽理解のための統計的アプローチについて述べる．我々の目標は，言語モデルと音響モデルとを内包する統一的な階層ベイズモデルを定式化することにより，音楽音響信号に対して自動採譜を行う，すなわち音符配置を推定すると同時に，音符配置の背後に存在する音楽文法を同時に推論することである．このアプローチは，音楽信号だけから自己組織的に音響モデル·言語モデルを教師なし学習するという点で，一般的な音声認識システムの枠組みよりは，音声信号からの言語獲得と関連が深い．したがって，音響信号に含まれる音符の個数や音楽文法の複雑さなどを，データに合わせて自動調節できる仕組みが不可欠である．本稿では，音響モデルや言語モデルの一例として，多重基本周波数解析やコード進行解析のためのノンパラメトリックベイズモデルを紹介する．さらに，これらを階層ベイズモデルとして統合する試みについて紹介する．
机译：本文介绍了一种统计方法，用于了解无监督音乐。我们的目标是通过制定一个统一的分层贝叶斯模型（包括语言模型和声学模型）对音乐声信号执行自动转录，即估计音符排列并同时落后于音符排列。它是推断其中存在的音乐语法。与一般语音识别系统的框架相比，此方法与从语音信号中获取语言更紧密相关，因为它可以自组织并仅从音乐信号中学习声学和语言模型，而无需监督。因此，具有一种能够根据数据自动调节包含在声信号中的音符的数量和音乐语法的复杂性的机制是必不可少的。本文以声学模型和语言模型为例，介绍了一种用于多基本频率分析和和弦进行分析的非参数贝叶斯模型。此外，我们尝试将它们集成为分层贝叶斯模型。

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