トピックモデルを用いた歌声特徴量の分析

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説明

本稿では、複数の歌声から得られる音響特徴量をトピックモデルによって分析することで、歌声の特性を説明する新しい手法を提案する。従来、歌手の特性 (性別や声種等)、歌い方の特性 (声区やF0軌跡のモデル化等)、聴取印象 (明るさ等)、楽曲の特性 (楽曲ジャンルや歌詞等) を分析・推定したりする研究はあったが、複数の歌声から分かるような潜在的な意味を分析する研究はなかった。本稿では、伴奏と歌声を含む音楽音響信号から、歌声の線形予測メルケプストラム係数 (LPMCC) と ΔF0 を特徴量として自動推定した後、潜在的ディリクレ配分法 (LDA) で分析を行う。LDA によって得られた潜在意味 (トピック) の混合比が歌手名同定にも適用可能であることを示し、声道長の正規化に相当する処理を導入することで、性別を超えた類似歌手検索を実現することも示す。また、トピックの混合比を用いて、各トピックにおいて支配的な曲の歌手名をタグクラウドのように提示することで、トピックや歌声の意味を可視化する方法を提案する。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1571417127880339840
  • NII論文ID
    110009599052
  • NII書誌ID
    AN10438388
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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