EUSIPCO 2024にて研究発表を行いました

2024年8月にフランスのリヨンで開催された European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2024) において、澤田隼が以下の研究発表を行いました。

Shun Sawada, “Symbolic-domain Musical Instrument Classification using Knowledge Distillation from Audio-teacher to Symbolic-student,” In Proceedings of EUSIPCO 2024, pp.191–195, August 2024.

本研究では、MIDIなどの記号音楽データを対象とした楽器分類に取り組みました。記号音楽データは音高やリズム、和音構造などの情報を含む一方で、音響信号が持つ音色情報は直接含んでいません。そこで、音響信号を入力とする教師モデルから、記号音楽データを入力とする生徒モデルへ知識を転移する Knowledge Distillation の枠組みを用い、音響情報に基づく楽器性の手がかりを記号音楽モデルへ取り込む方法を検討しました。

本研究は、記号音楽データにおける「楽器らしさ」のモデル化を目指す研究の一環です。今後は、音域、リズム、和音、声部構造などのどの要素が楽器推定に寄与しているのかを分析し、音楽AIによる演奏理解や創作支援へと発展させていきます。