音学シンポジウム2024発表（阿部研学生・共著）
2024年6月14日から15日にかけて開催された 情報処理学会 音学シンポジウム 2024 （第140回MUS・第152回SLP合同研究発表会）において， 阿部研究室修士学生による研究発表が行われました．
廣畑和音, 阿部匡伸, 原直,
``撥弦楽器特有のアーティキュレーションを考慮したDNNによる楽器音合成の検討,’'
情報処理学会研究報告, Vol.2024-MUS-140 (2024-SLP-152), No.56, pp.1–6, June 2024.
— ポスター発表[2024.6.15], 情報処理学会 音学シンポジウム2024（第140回MUS・第152回SLP合同研究発表会）, 2024.6.14-15
概要
本報告では，Deep Neural Network (DNN) を用いたエレクトリックギターにおけるアーティキュレーションと呼ばれる奏法を表現可能な楽器音合成方式を提案する．提案方式モデルは楽器音合成システムであるDeepPerformerを踏襲し，奏法および弦の情報を入力部に付与する拡張をおこなう．この拡張によって，奏法による音色や音程の変化の捕捉と合成楽器音の品質向上を試みる．評価実験の結果，提案方式ではメルスペクトログラムの推定精度が向上し，5段階評価のMOSテストにおいてもDeepPerformerより高い評価が得られた．
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