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Study on Automatic Music Transcription Based on the Hierarchical Integration of Theoretical Models of Music Production Process and Deep Learning
About This Project
- Japan Grant Number
- JP25H01148 (JGN)
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding Organization
- Japan Society for the Promotion of Science
Kakenhi Information
- Project/Area Number
- 25H01148
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
- Allocation Type
-
- Single-year Grants
- Review Section / Research Field
-
- Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
- Research Institution
-
- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2025-04-01 〜 2029-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 46,280,000 Yen (Direct Cost: 35,600,000 Yen Indirect Cost: 10,680,000 Yen)
Research Abstract
音楽情報処理の基盤技術である自動採譜（音響データから演奏・楽譜情報を認識する技術）の実用化を実現すべく、多種多様な音楽データに対する深層学習手法の汎用性を向上させる体系的方法を研究する。当該分野の根本的課題である、大規模データに依存する研究方法の限界を突破するため、本研究では音楽の多様性を音楽制作過程のレイヤ（楽譜・演奏・音響）に分けて整理し、各レイヤで定式化する理論モデルを深層学習の制約化・転移学習・データ拡張などに統合利用する方法を調べる。
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040022457872269824
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN