Machine learningTranscription
自動音楽記譜法
自動音楽記譜法（AMT）は、音声録音を記譜法（音高、発音、持続時間を含む楽譜など）に変換するタスクです。Klapuri（2008）によって研究課題として形式化されたこの技術は、音楽情報検索における最も困難なタスクの1つです。記譜法は、音楽教育、作曲分析、デジタル保存を可能にします。特にピアノ音楽にディープラーニングを用いた現代のシステム（Hawthorneら、2019）は大きな進歩を遂げましたが、一般的な多声音楽においては完璧には程遠い状況です。
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出典
- Klapuri, A. (2008). Automatic music transcription as we know it today. Journal of New Music Research, 33(3), 323-337. DOI: 10.1007/978-0-387-30441-0_20 ↗
- Poliner, G. E., & Ellis, D. P. (2007). A discriminative model for polyphonic piano transcription. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 15(3), 1116-1126. DOI: 10.1155/2007/48317 ↗
- Hawthorne, C., Elsen, E., Song, J., Roberts, A., Simon, I., Raffel, C., ... & Engel, J. (2019). Onsets and Frames: Dual-Objective Piano Transcription. In ISMIR. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Music Transcription Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/music-information-retrieval/automatic-music-transcription
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