講演・口頭発表等

2020年2月20日

深層学習を用いたピアノ学習者の練習時間分析

情報処理学会第82回全国大会
  • 島谷 翼
  • ,
  • 峯 恭子
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  • 土江田 織江
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  • 山田 昌尚

記述言語
日本語
会議種別
口頭発表(一般)

本稿は,保育士あるいは幼稚園教諭を目指しており練習しているピアノ学習者が,どの曲にどの程度の練習時間を使っているかを深層学習の手法で推定するものである。学習者は電子キーボードで練習しており,演奏情報はMIDIで取得できるが,そのデータは長時間(のべ1000時間)にわたるため,人間がこれを分析することは現実的でない。そこで本研究ではリカレントニューラルネットワークを用いて,どの学習者がどの曲により多くの時間をかけているかを推定する。これにより,学習者個人ごとの特性に合わせた効果的な指導法を提供できる可能性がある。

リンク情報
共同研究・競争的資金等の研究課題
リズムチューナー:身体知を可視化・可聴化する新しい音楽練習支援システム
URL
http://id.nii.ac.jp/1001/00205193/