論文

2018年8月15日

RNN-LSTMによる音響ベクトル空間と文書ベクトル空間とのマッピング

知能と情報
  • 西村 良太
  • ,
  • 檜垣 美帆
  • ,
  • 北岡 教英

Vol.30
No.4
開始ページ
628
終了ページ
633
記述言語
日本語
掲載種別
研究論文(学術雑誌)
DOI
10.3156/jsoft.30.4_628

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.

リンク情報
DOI
https://doi.org/10.3156/jsoft.30.4_628
URL
https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=348302
ID情報
  • DOI : 10.3156/jsoft.30.4_628
  • ISSN : 1881-7203

エクスポート
BibTeX RIS