Identification of Music Performance Rules Based on Iterated Multiple Regression Analysis

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  • 重回帰分析のイタレーションによる演奏ルールの抽出と解析
  • ジュウ カイキ ブンセキ ノ イタレーション ニ ヨル エンソウ ルール ノ チュウシュツ ト カイセキ

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本論文では，重回帰分析を応用した手法によって，音楽演奏ルールを抽出するシステムについて述べる．説明変数の従属性を排除する形でイタレーション処理を実施することで，帰納学習法などでは実現されているアンド結合のルールを効果的に抽出できるようにし，また，クロージャなどを説明変数として扱うことにより，重回帰分析と比べて20%?50%，先に提案したイタレーション処理と比べ5%?10%，抽出した演奏ルールの精度が上がることが確認された．さらに，未知楽曲への適応度を扱うものとして，教師演奏データ前半で学習を行い，演奏後半についてシステムが生成したデータと教師演奏の比較を行った．また，同じ楽曲に対する3人の演奏から平均的なルールを抽出した結果，本手法により，フレーズ演奏表現に関するパラメータを定量的に抽出できることが確認できた．

This paper describes a system which extracts music performance rules based on multiple regression analysis. The new iteration algorithm eliminating the dependent explanation variables contributed to capability of AND-rules extraction. Fitting rate was 20%--50% improved compared with the normal multiple regression analysis, and 5%--10% compared with our earlier algorithm.This paper shows the comparison of the human performance and the system generation using the rules extracted from the given human former-half performance. This paper also shows the extraction of average rules from multiple performances of a piece. We verified the system can extract the quantitative parameters regarding phrase expression.

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