演習発表 Sari v.1.0

[論文紹介]
A Subsequence Matching with Gaps-Range-
Tolerances Framework:
A Query-By-Humming Application

システム情報科学府情報学専攻
修士１年池田研究室
ルトフィアナサリアリスティン

2012 年 12 月 18 日 (火)
情報演習発表

1

背景

音楽、画像、動画といった
様々なマルチメディアデータ
が近年増大化している

2

背景

音楽、画像、動画といった
データのタイトルよりも
様々なマルチメディアデータ
コンテンツの方を人が覚える
が近年増大化している

2

動機

昨日聞いた音楽を検索したい

でも、タイトル、歌詞、
歌手が分からない

3

動機



音楽データの増大化で、
このような難点が現れてきた

3

動機




検索の手段はメタデータ
使用必須

3

動機




メタデータではなく
検索の手段はメタデータ音楽コンテンツを録音デバイス
使用必須の使用で新たな音楽検索の実現
の重要性

3

着眼点：ハミング検索

4


ユーザが歌ったクエリ

4


音高の時系列データ

4



音楽データ
今回は MIDI に着目
4



音楽データ
今回は MIDI に着目音高の時系列データ

4


ハミング検索は2つの部分列の
照合問題として扱える

音楽データ
今回は MIDI に着目音高の時系列データ

4

目的

黒色：MIDI データ
その他の色：実際の歌声

同じ曲を指す MIDI データ
といくつかのユーザの歌声
の比較

5

目的


の比較

問題点：ユーザが歌ったクエリは３つ種類のエラーあり
1. 縦軸のずれ（音高のエラー）
2. 横軸のずれ（音楽データのどの部分と一致するかが不明）
3. 伸縮のずれ（テンポが違う）

5

目的


の比較

問題点：ユーザが歌ったクエリは３つ種類のエラーあり
1. 縦軸のずれ（音高のエラー）
2. 横軸のずれ（音楽データのどの部分と一致するかが不明）
3. 伸縮のずれ（テンポが違う）

上記の問題の解決

5

論文紹介
[タイトル]
A Subsequence Matching with Gaps-Range-Tolerances
Framework: A Query-By-Humming Application

[著者]
Alexios Kotsifakos, Panagiotis Papapetrou, Jaakko Hollmén,
Dimitrios Gunopulos

[書誌情報]
Proceeding of the VLDB Endowment, Vol. 4, No. 11 2011

[概要]
データ処理の観点からハミング検索の問題を解決する．ユーザが
歌ったクエリと音楽データを完全一致させるのではなく、許容範
囲内を設定することで一致条件をあげる．

6

論文の背景

部分列照合問題：クエリとデータベースが与えられた時、クエリと一番
一致するデータベース内の部分列を識別する．

7

論文の背景


様々な分野で適用可能動的プログラミングで解く

時系列の類似性
マルチメディア検索
パターン発見

7

論文の背景



マルチメディア検索精度が低い

パターン発見後で示す先行実験で記述

7

論文の背景



マルチメディア検索精度が低い

パターン発見後で示す先行実験で記述

上記の問題の解決を改善する必要あり
時系列の部分照合に着目し、音楽検索の視点から
解決策を適用

7

関連研究

(+) クエリの不整合・伸縮対応
•動的時間伸縮 (DTW) (−) クエリとの比較が列全体
•編集距離箇所ごとの比較を行いたい場合、
窓スライドの作成が必要

8

関連研究


•最長共通部分列の (+) クエリにノイズ・ギャップ対応
アルゴリズム (LCSS) (−) |Q| << (X) → 偽陽性結果
のアプローチギャップの長さの制限がないため

8

関連研究


•最長共通部分列の (+) クエリにノイズ・ギャップ対応
アルゴリズム (LCSS) (−) |Q| << (X) → 偽陽性結果
のアプローチギャップの長さの制限がないため

(+) クエリの特徴を考慮
•隠れマルコフモデル (−) 学習が必要
ベースの手法全ジャンルの音楽をモデル化必要
あり、高い計算コスト

8

目的

列全体ではなく、部分列照合へ対応したい

9

目的


クエリのエラーへの対応の他に、
ギャップの制限を設けたい

9

目的


クエリのエラーへの対応の他に、
ギャップの制限を設けたい

コストの低い計算でのアルゴリズムを使用したい

9

音楽データの表現

10


音高の表現：
1.絶対音高
2.相対音高（隣接する音高の差）

10


音高の表現：
1.絶対音高

音の存続時間の表現：
1.隣接する音の開始時刻の差 (Inter-Onset Interval / IOI)
2.隣接する音の IOI の比 (IOI Ratio / IOIR)
3.対数をとった IOI の比 (Log IOI Ratio / LogIOIR)

10


音高の表現：
1.絶対音高

音の存続時間の表現：
1.隣接する音の開始時刻の差 (Inter-Onset Interval / IOI)
2.隣接する音の IOI の比 (IOI Ratio / IOIR)
3.対数をとった IOI の比 (Log IOI Ratio / LogIOIR)

今回論文で用いた表現の組は下記の２つ：
•<相対音高, IOIR>
•<相対音高, LogIOIR>

10

問題定式化のための定義

定義１
p
qi ≈f xj とは = {f , f } という許容の条件下で
p r f (i) = fp (qi )
p
qi ∈ Q と xj ∈ X が一致するとする f (i, j) = fr (qi , xr )
p
r
j

11

音楽データ： X = {x1 , ..., xn }
音楽データの長さ：|X|
p
xj = x j , xr
j ∈ X
DB = {X1 , ..., XN }
X[ts : te] = {xts , ..., xte }

定義１
p
p
p
r
j

11

音楽データ： X = {x1 , ..., xn }
クエリは音楽データと同様
p Q = {q1 , ..., qm }
xj = x j , xr
j ∈ X p r
|Q|, qi = qi , qi ∈ X
DB = {X1 , ..., XN }
Q[ts : te] = {qts , ..., qte }
X[ts : te] = {xts , ..., xte }

定義１
p
p
p
r
j

11

音楽データ： X = {x1 , ..., xn }
クエリは音楽データと同様
p Q = {q1 , ..., qm }
xj = x j , xr
j ∈ X p r
|Q|, qi = qi , qi ∈ X
DB = {X1 , ..., XN }
Q[ts : te] = {qts , ..., qte }
X[ts : te] = {xts , ..., xte }

定義１
p
p
p
r
j

定義２
同じ長さの Q[ts1 : te1 ] と X[ts2 : te2 ] に対し、 i ≈f xj
q ∀πi ∈ GQ
SM BGT (Q, X) ⇔ te2 − ts2 ≤ r は下記を満たす： ∀γj ∈ GX
f
qi ≈ xj ∧ πi+1 − πi − 1 ≤ β, γj+1 − γj − 1 ≤ α i = 1, ..., |GQ |
11

問題定式化のための定義（例）

12

Q = {6, 3, 10, 5, 3, 2, 9}, X = {1, 1, 3, 4, 6, 9, 2, 3, 1}
Q[2 : 6] ∧ GQ = {2, 4, 5, 6} ⇔ {3, 5, 3, 2}
X[3 : 8] ∧ GX = {3, 4, 7, 8} ⇔ {3, 4, 2, 3}

12

Q = {6, 3, 10, 5, 3, 2, 9}, X = {1, 1, 3, 4, 6, 9, 2, 3, 1}
Q[2 : 6] ∧ GQ = {2, 4, 5, 6} ⇔ {3, 5, 3, 2}
X[3 : 8] ∧ GX = {3, 4, 7, 8} ⇔ {3, 4, 2, 3}

次のパラメータを設定する：

12

Q = {6, 3, 10, 5, 3, 2, 9}, X = {1, 1, 3, 4, 6, 9, 2, 3, 1}
Q[2 : 6] ∧ GQ = {2, 4, 5, 6} ⇔ {3, 5, 3, 2}
X[3 : 8] ∧ GX = {3, 4, 7, 8} ⇔ {3, 4, 2, 3}

次のパラメータを設定する： = 1, α = 2, β = 1, r = 6

12

Q = {6, 3, 10, 5, 3, 2, 9}, X = {1, 1, 3, 4, 6, 9, 2, 3, 1}
Q[2 : 6] ∧ GQ = {2, 4, 5, 6} ⇔ {3, 5, 3, 2}
X[3 : 8] ∧ GX = {3, 4, 7, 8} ⇔ {3, 4, 2, 3}

{3, 5, 3, 2} vs {3, 4, 2, 3}

12

Q = {6, 3, 10, 5, 3, 2, 9}, X = {1, 1, 3, 4, 6, 9, 2, 3, 1}
Q[2 : 6] ∧ GQ = {2, 4, 5, 6} ⇔ {3, 5, 3, 2}
X[3 : 8] ∧ GX = {3, 4, 7, 8} ⇔ {3, 4, 2, 3}

{3, 5, 3, 2} vs {3, 4, 2, 3}
α = 2 → {3, , , 2}
{Q[2 : 6], X[3 : 8]} は SM BGT (Q, X)
β = 1 → {3, , 2, }

12

Q = {6, 3, 10, 5, 3, 2, 9}, X = {1, 1, 3, 4, 6, 9, 2, 3, 1}
Q[2 : 6] ∧ GQ = {2, 4, 5, 6} ⇔ {3, 5, 3, 2}
X[3 : 8] ∧ GX = {3, 4, 7, 8} ⇔ {3, 4, 2, 3}

{3, 5, 3, 2} vs {3, 4, 2, 3}
α = 2 → {3, , , 2}
{Q[2 : 6], X[3 : 8]} は SM BGT (Q, X)
β = 1 → {3, , 2, }

問題の定式
|SM BGT (Q, Xi [ts : te])| ≥ δ の条件下で
トップ K の S = {Xi [ts : te]|Xi ∈ DB} 見つける

δ は正の整数

12

提案手法：SMBGT

行列 |Xj | × |Q| として動的に比較される

r

13

input : Q, X, α, β, f
, r, パラメータ K
output: プライオリティキュー S
begin
S=null
for t ← 1 to |DB| do
bestvalue = 0
beststart = 0
for j ← 1 to |Xt | do
for i ← 1 to |Q| do
if qi ≈f xj then
curi .value = previ−1 .value + 1
curi .start = previ .start
end
else
curi = propagation(i, j, Astart , Bstart )
end
end r
best = U pdate(j, cur)
cur = ResetB (j, cur, Astart , Bstart )
end
U pdatequeue (S, best, K)
end
end 13

入力と出力
begin
S=null
bestvalue = 0
beststart = 0
if qi ≈f xj then
curi .start = previ .start
end
else
end
end r
end
end
end 13

入力と出力
begin
S=null
bestvalue = 0
beststart = 0
if qi ≈f xj then 一致しない場合、伝搬という意味の関
curi .start = previ .start 数を動かす
end ターゲットからの伝搬： j − Aprev (i) ≤ α
start
else prev
クエリからの伝搬：i − Bstart (i − 1) ≤ β
end
end r
end
end
end 13

入力と出力
begin
S=null
bestvalue = 0
beststart = 0
start
else prev
end
end １つ SMBGT を見つけた後、r の条件
を違反しないかチェック
end
end
end 13

入力と出力
begin
S=null
bestvalue = 0
beststart = 0
start
else prev
end
end １つ SMBGT を見つけた後、r の条件
を違反しないかチェック
end
qi = xj の場合、行列 |Xj | × |Q| をリセット
end
end 13

提案手法の計算例

14

簡単にするため、音の存続時間を考慮しない例：

14


Q = {0, −4, 1, 2, −2}
X = {0, 0, −4, 3, 0, 2, −3, 1}
α = 2, β = 1, δ = 1, r = |Q| = 5

14

a X Astart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
Q = {0, −4, 1, 2, −2} 0 1 1 1 1 1 1 0 1 2 2 2 5 5
X = {0, 0, −4, 3, 0, 2, −3, 1} -4 1 1 2 2 2 1 -4 1 2 3 3 3 5
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 3 3 3 0
α = 2, β = 1, δ = 1, r = |Q| = 5 2 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 0 6
-2 0 0 0 0 0 3 -2 0 0 0 0 0 6

s X Bstart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 2 2 2 5 5 0 1 1 1 1 1 1
-4 1 2 2 2 2 5 -4 1 1 2 2 2 1
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 2 2 2 0
2 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 4
-2 0 0 0 0 0 2 -2 0 0 0 0 0 4

14

a X Astart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
Q = {0, −4, 1, 2, −2} 0 1 1 1 1 1 1 0 1 2 2 2 5 5
X = {0, 0, −4, 3, 0, 2, −3, 1} -4 1 1 2 2 2 1 -4 1 2 3 3 3 5
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 3 3 3 0
α = 2, β = 1, δ = 1, r = |Q| = 5 2 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 0 6
-2 0 0 0 0 0 3 -2 0 0 0 0 0 6

s X Bstart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 2 2 2 5 5 0 1 1 1 1 1 1
-4 1 2 2 2 2 5 -4 1 1 2 2 2 1
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 2 2 2 0
2 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 4
-2 0 0 0 0 0 2 -2 0 0 0 0 0 4

a X Astart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 2 2 2 5 5 5 0
-4 1 1 2 2 2 1 1 0 -4 1 2 3 3 3 5 5 0
1 0 0 2 2 2 0 0 2 1 0 0 3 3 3 0 0 8
2 0 0 0 0 0 1 1 2 2 0 0 0 0 0 6 6 8
-2 0 0 0 0 0 1 1 1 -2 0 0 0 0 0 6 6 6

s X Bstart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 2 2 2 5 5 0 1 1 1 1 1 1 1 0
-4 1 2 2 2 2 5 -4 1 1 2 2 2 1 1 0
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 2 2 2 0 0 3
2 0 0 0 0 0 6 2 0 0 0 0 0 4 4 3
-2 0 0 0 0 0 6 -2 0 0 0 0 0 4 4 4

14

a X Astart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
Q = {0, −4, 1, 2, −2} 0 1 1 1 1 1 1 0 1 2 2 2 5 5
X = {0, 0, −4, 3, 0, 2, −3, 1} -4 1 1 2 2 2 1 -4 1 2 3 3 3 5
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 3 3 3 0
α = 2, β = 1, δ = 1, r = |Q| = 5 2 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 0 6
-2 0 0 0 0 0 3 -2 0 0 0 0 0 6

s X Bstart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 2 2 2 5 5 0 1 1 1 1 1 1
-4 1 2 2 2 2 5 -4 1 1 2 2 2 1
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 2 2 2 0
2 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 4
-2 0 0 0 0 0 2 -2 0 0 0 0 0 4

a X Astart X
r の条件をチェック Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 2 2 2 5 5 5 0

→ Update 関数 -4
1
1
0
1
0
2
2
2
2
2
2
1
0
1
0
0
2
-4
1
1
0
2
0
3
3
3
3
3
3
5
0
5
0
0
8
2 0 0 0 0 0 1 1 2 2 0 0 0 0 0 6 6 8
-2 0 0 0 0 0 1 1 1 -2 0 0 0 0 0 6 6 6

s X Bstart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 2 2 2 5 5 0 1 1 1 1 1 1 1 0
-4 1 2 2 2 2 5 -4 1 1 2 2 2 1 1 0
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 2 2 2 0 0 3
2 0 0 0 0 0 6 2 0 0 0 0 0 4 4 3
-2 0 0 0 0 0 6 -2 0 0 0 0 0 4 4 4

14

a X Astart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
Q = {0, −4, 1, 2, −2} 0 1 1 1 1 1 1 0 1 2 2 2 5 5
X = {0, 0, −4, 3, 0, 2, −3, 1} -4 1 1 2 2 2 1 -4 1 2 3 3 3 5
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 3 3 3 0
α = 2, β = 1, δ = 1, r = |Q| = 5 2 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 0 6
-2 0 0 0 0 0 3 -2 0 0 0 0 0 6

s X Bstart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 2 2 2 5 5 0 1 1 1 1 1 1
-4 1 2 2 2 2 5 -4 1 1 2 2 2 1
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 2 2 2 0
2 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 4
-2 0 0 0 0 0 2 -2 0 0 0 0 0 4

a X Astart X
r の条件をチェック Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 2 2 2 5 5 5 0

→ Update 関数 -4
1
1
0
1
0
2
2
2
2
2
2
1
0
1
0
0
2
-4
1
1
0
2
0
3
3
3
3
3
3
5
0
5
0
0
8
2 0 0 0 0 0 1 1 2 2 0 0 0 0 0 6 6 8
-2 0 0 0 0 0 1 1 1 -2 0 0 0 0 0 6 6 6

ResetB 関数の実行 s X Bstart X
Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1 Q 0 0 -4 3 0 2 -3 1
0 1 2 2 2 5 5 0 1 1 1 1 1 1 1 0
-4 1 2 2 2 2 5 -4 1 1 2 2 2 1 1 0
1 0 0 2 2 2 0 1 0 0 2 2 2 0 0 3
2 0 0 0 0 0 6 2 0 0 0 0 0 4 4 3
-2 0 0 0 0 0 6 -2 0 0 0 0 0 4 4 4

14

論文の実験
音楽データ：5643 MIDI ファイル（様々なジャンル）
人工クエリ：音楽データの一部をとったもの 6 セット
（1セット = 100 個）、任意の長さ
歌声のクエリ：100個の歌声、任意の長さ

15

論文の実験

Q0 , Q.10 , Q.20 , Q.30 , Q.40 , Q.50
Qx ⇔ x × noise
|Q|min = 13, |Q|max = 137

|Qhum |min = 14, |Qhum |max = 76

15

論文の実験

Q0 , Q.10 , Q.20 , Q.30 , Q.40 , Q.50
Qx ⇔ x × noise
|Q|min = 13, |Q|max = 137

|Qhum |min = 14, |Qhum |max = 76

手法：SMBGT (Subsequence Matching with Bounded Gaps and
Tolerances

15

音高の表現

周波数 (frequency) は音高を表すが
人間が聞いた２倍高い音高 ≠ 周波数が２倍
人間が聞いた２倍高い音高 = 周波数の対数が２倍

16

音高の表現


MIDI データにおいて、音高 → semitone

16

音高の表現



f requency
semitone = 12 × log2 + 69
440

16

音高の表現



f requency
440

人間が聞いた２倍の音高 = ２倍の semitone

16

音高の表現



f requency
440

人間が聞いた２倍の音高 = ２倍の semitone

実験では音高を semitone に変換

16

論文の実験結果（１/２）

17


人工クエリを用いた実験

17


人工クエリを用いた実験歌声クエリを用いた実験

17


人工クエリを用いた実験歌声クエリを用いた実験

K = 20
17

論文の実験結果（２/２）

18

論文の実験結果（２/２）

歌声クエリを用いた実験結果（様々な K）

18

音楽・クエリの性質を考える

19

実際に、音楽データと歌声を比較すると．

19

実際に、音楽データと歌声を比較すると．

周波数の時系列

semitone の時系列
19


20

が、実験で用いた相対音高の時系列は、

20


相対音高の時系列

20


相対音高の時系列

落とされた情報が多い．これは、良くないのでは？

20


21

平均値との差元々の時系列の要素をその
列の平均値や中央値と差を
とり、一致させたもの

グレイ：対応する音楽
データの列
中央値との差その他：対応する音楽
データと同じも
のを歌ったいく
つかの歌声

21

発表者の実験
平均値との差・中央値との差で一致させたものを
•編集距離
•動的時間伸縮法 (DTW)
で比較

22

発表者の実験
•編集距離
で比較

データセット：
→MIREX (the Music Information Retrieval Evaluation eXchange) - 年に一回
の音楽情報検索に関する評価のための会 - からのMIR-QBSH-Corpus
音楽データ：48個、クエリ：2003年のデータセット（655個）

22

発表者の実験
•編集距離
で比較

処理：音楽データ・クエリに下記の前処理を加えた
•平均値との差をとった
•中央値との差をとった
存続時間は音高ごとに 0.01 秒とした

22

発表者の実験
•編集距離
で比較

処理：音楽データ・クエリに下記の前処理を加えた
•平均値との差をとった •vocaloid にかけたもの
•中央値との差をとった •最低の音高との差
存続時間は音高ごとに 0.01 秒とした

22

発表者の実験
評価方法
再現率：何%のクエリの正解結果がトップ K 個に入ったか

MRR (Mean Reciprocal Rank)：ランクの平均逆数
N
1
1
M RR =
N n=1 rankn

23

発表者の実験
評価方法

N
1
1
M RR =
N n=1 rankn
様々な前処理で行った結果
1.000
0.875
0.750
0.625
0.500
0.375
0.250
0.125
0
最低音との差 [ED] 最低音との差 [DTW] Vocaloid [ED] Vocaloid [DTW] 平均値との差 [ED] 平均値との差 [DTW] 中央値との差 [ED] 中央値との差 [DTW]

MRR K=10 の再現率

23

発表者の実験
評価方法

N
1
1
M RR =
N n=1 rankn
様々な前処理で行った結果
1.000
0.875
0.750
0.625
0.500
0.375
0.250
0.125
0
最低音との差 [ED] 最低音との差 [DTW] Vocaloid [ED] Vocaloid [DTW] 平均値との差 [ED] 平均値との差 [DTW] 中央値との差 [ED] 中央値との差 [DTW]


平均値との差で、編集距離も DTW も K=10 で 0.9098 の再現率
→前処理が重要なのではないか
23

発表者の実験

同じ音楽データの部分の歌声はどの程度違うか？
クエリのデータセット→ 50% ターゲットとし、50% 検索クエリとした

24

発表者の実験


様々な前処理で行った歌声-歌声の結果
1.000

0.875

0.750

0.625

0.500

0.375

0.250

0.125

0
最低音との差 [ED] 最低音との差 [DTW] 平均値との差 [ED] 平均値との差 [DTW] 中央値との差 [ED] 中央値との差 [DTW]


24

発表者の実験


様々な前処理で行った歌声-歌声の結果
1.000

0.875

0.750

0.625

0.500

0.375

0.250

0.125

0
最低音との差 [ED] 最低音との差 [DTW] 平均値との差 [ED] 平均値との差 [DTW] 中央値との差 [ED] 中央値との差 [DTW]


平均値との差、K=10 で、編集距離は 0.9874 の再現率
→ 同じ音楽データの部分の歌声はそれほど違わないのではないか

24

結論

•SMBGT はクエリがデータベースにある音楽データのどの部分と類似
するかを見つけることに有効性が表れた

•その場合、編集距離や DTW よりも高い評価値が得られた

•予め音楽データのどの部分をクエリが歌っているかが分かっている
場合、発表者の実験よりクエリの前処理が必要である

25

発表者の今後の研究方針

紹介した論文の提案手法と発表者が行った実験より、
•論文の提案手法は歌声の横軸のずれと伸縮のずれに対応
•発表者の実験は歌声縦軸のずれに対応

上記の知見より、
•SMBGT の考え方でクエリのエラーに対応したい
•が、その前にクエリの前処理を加える
これの実装をする価値があると考えている

26

演習発表 Sari v.1.0

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