ACOUSTIC SIGNAL ANALYZER, SOUND VOLUME LOCUS PREDICTION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM

• Main Authors: MOCHIHASHI DAICHI, OISHI YASUTOMO, KAMEOKA HIROKAZU, KASHINO KUNIO
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 26.02.2015
• Subjects: ACOUSTICS; MUSICAL INSTRUMENTS; PHYSICS; SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH RECOGNITION

PROBLEM TO BE SOLVED: To enable a sound volume locus to be predicted with high accuracy.SOLUTION: A sound volume locus y^ is extracted from an acoustic signal by a sound volume extraction unit 22. An aggregation X to an input variable x^ representing the context data of each musical note is extracted from inputted musical score data by a musical note context extraction unit 24. A conditional expectation value for the auto-correlation of complete data comprising a set of M probability variables uand probability variables ufor M kernel functions decomposed from the sound volume locus y^ is calculated by a Gaussian process parameter inference unit 30. Assuming that a function representing an expectation value for the logarithmic likelihood function of the complete data is an object function, a Gaussian process parameter is updated so that the object function is maximized with respect to the Gaussian process parameter on the basis of the Gaussian process parameter , and the Gaussian process parameter is inferred by repeating the updating. Then, a Gaussian distribution parameter is inferred by an input variable space parameter inference unit 34. 【課題】音量軌跡を精度よく予測することができるようにする。【解決手段】音量抽出部２２によって、音響信号から音量軌跡ｙ＾を抽出する。音符コンテキスト抽出部２４によって、入力された楽譜データから、各音符のコンテキストデータを表す入力変数ｘ＾の集合Ｘを抽出する。ガウス過程パラメータ推論部３０によって、音量軌跡ｙ＾を分解したＭ個のカーネル関数に対するＭ個の確率変数ｕ１，ｍと確率変数ｕ１，Ｍ＋１との組からなる完全データの自己相関の条件付き期待値を計算し、完全データの対数尤度関数の期待値を表わす関数を、目的関数とし、ガウス過程パラメータ １ＧＰに基づいて、目的関数をガウス過程パラメータ １ＧＰに関して最大化するようにガウス過程パラメータ １ＧＰを更新することを繰り返して、ガウス過程パラメータ １ＧＰを推論する。そして、入力変数空間パラメータ推論部３４によって、ガウス分布のパラメータ １ｘを推論する。【選択図】図３