講演・口頭発表等

国際会議
2018年10月

Mapping Acoustic Vector Space and Document Vector Space by RNN-LSTM

GCCE2018
  • Ryota Nishimura
  • ,
  • Miho Higaki
  • ,
  • Norihide Kitaoka

記述言語
英語
会議種別
開催地
Nara

音楽の音響データと歌詞のデータをニューラルネットワークによって対応付ける.音響データをクロマベクトル系列にしてLSTMでベクトルに変換する.その変換先が歌詞ベクトル(Word2vecによる歌詞中の単語のベクトル化したものの平均)になるように学習し,対応付け可能であることを示した.