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るあらゆる仮想楽器音源を収集することができれば, その中には任意の楽曲で使われている楽器音に十分に類似した音を演奏できるものがあると言える. これらの仮想楽器音源で演奏される楽器音には音源分離 [1 5] に起因する歪みやノイズが全く含まれない. したがって, 仮想楽器音源を用いた分離音や混合音に対

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Academic year: 2021

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図

図 1 Overview of the proposed method.
図 2 19 temporal subregions. 値と 10/90 パーセンタイル値は平均や最大値，最小値 よりも外れ値の影響を受けにくい．さらに，これらの 値の位置（時刻）も計算する． 離散コサイン変換係数 この統計量は，特徴量の楽器音全 体にわたる時間変化を表現する．本研究では 10 次ま での係数を用いた． 振幅エンベロープの ADSR （アタック，ディケイ，サス テイン，リリース）に代表されるように，楽器音は異なる 特徴をもついくつかの区間の組み合わせからなるものがあ る．このような区間的な特
表 2 実験 1 の結果 # of parameters 1 2 4 8 # of training sounds 9 90 900 9 90 900 9 90 900 9 90 900 4Front R-Piano 0.047 0.008 0.005 0.149 0.017 0.012 0.185 0.062 0.042 0.251 0.131 0.098 DSK AkoustiK KeyZ 0.102 0.011 0.005 0.196 0.076 0.061 0.282 0.107 0.078 0.2

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