バンド編曲に向けたギター音源からベース音源を生成するCNNモデル

情報処理学会

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抄録

本稿では、ギター音源からバンド編曲する第一歩として、ギター音源入力からベース音源を生成するモデルを提案する。従来の自動編曲研究の多くは、MIDIデータや楽譜データを入出力とする場合が多かった。そのような前提で作られたシステムを利用するには、ギター音源をMIDIデータに変換する必要があるが、精度よく変換するのは簡単ではない。本稿では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とオートエンコーダ(AE)を組み合わせたモデルを用いて、ギター音源からオーディオベースでベース音源を生成する手法を検討する。具体的には、CNNを用いてギター音源のスペクトログラムから特徴量を抽出し、ベース音源のスペクトログラムを出力するよう、モデルを学習する。

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