Kolmogorov記述量に基づく類似度を用いた

MIDIファイルの自動分類

谷研究室 福森 勤

目次

研究の概要

実験方法

実験結果

考察

今後の課題

目次

研究の概要

実験方法

実験結果

考察

今後の課題

研究の概要

インターネット

一般サイト

商業サイト

デジタル化された音楽

デジタル音楽分布

研究の概要

一般サイト

商業サイト

利用者

サイト

音楽ファイルのＤＬ

研究の概要

利用者

サイト

音楽ファイルのＤＬ

利用者のDL曲から

おそらく好きであろう曲を調べたい

利用者

サイト

アドバイス・推薦

ダウンロードされた曲と似た曲を探す

研究の概要

現在：専門家による組織化

理想：自動分類(機械による組織化)

Kolmogorov 記述量に基づいて自動分類する

（研究目的）

研究の概要

先行研究

Rubi氏等

三井による追実験

Kolmogorov記述量に基づいた類似度を用いて

電子的に保存された音楽ファイルを自動的に分類

対象楽曲：クラシック，ジャズ，ロックなど

対象：MIDIファイル

音楽の分類以外にも，地理的背景や歴史的背景が

出現するかの検証．

対象楽曲：クラシック，民謡，など

対象：MIDIファイル

研究の概要

Rubi氏等

研究対象：MIDIファイル

三井の追実験

研究対象：MIDIファイル

実験結果に幅が出る。

特定のMIDIファイルに対しては

有効である。

結果の幅について検証する

実装

目次

研究の概要

実験方法

実験結果

考察

今後の課題

MIDI

MIDI

MIDI

MIDI

データ

データ

データ

データ

可視化

前処理

グラフの生成

quartet method

kolmogorov記述量に基づく類似度を算出

実験方法

MIDI

MIDI

MIDI

MIDI

データ

データ

データ

データ

可視化

前処理

グラフの生成

quartet method

kolmogorov記述量に基づいく類似度の算出

実験方法

前処理

bzip2を使い圧縮

共通

音の大きさを均一

音の種類を統一

音以外の情報を削除

音の種類を統一する

Rubi氏等

三井の追実験

データ

データ

Rubi氏等

三井の追実験

実験方法

MIDI

MIDI

MIDI

MIDI

データ

データ

データ

データ

可視化

前処理

グラフの生成

quartet method

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

実験方法

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

x

w

v

u

quartet tree

leafの数：４

inner nodeの次数：３

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

x

w

v

u

v

u

x

w

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

quartet

quratet treeの評価

が小さいほど良い木

{4,5,6,7}

・・・・・・

{1,2,3,4}

4

6

5

7

7

5

6

4

1

4

2

3

1

3

2

4

1

2

4

3

4

5

7

6

考えられる全てのquratet tree

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

6

7

3

5

1

4

2

入力：７個

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

1

2

4

3

7

5

6

random tree

6

7

3

5

1

4

2

入力：７個のMIDI

leaf : n個

inner node : n-2個

inner node次数：３

random tree rule

1

2

4

3

7

5

6

Tree

{4,5,6,7}

・・・・・・

{1,2,3,4}

4

6

5

7

7

5

6

4

1

4

2

3

1

3

2

4

1

2

4

3

4

5

7

6

考えられる全てのquratet tree

存在しているquratet treeの組合せを探す

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

random tree

consistent

1

2

4

3

7

5

6

Tree

{4,5,6,7}

・・・・・・

{1,2,3,4}

4

6

5

7

7

5

6

4

1

4

2

3

1

3

2

4

1

2

4

3

4

5

7

6

考えられる全てのquratet tree

存在しているquratet treeの組合せを探す

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

random tree

consistent

consistent

{4,5,6,7}

・・・・・・

{1,2,3,4}

4

6

5

7

7

5

6

4

1

4

2

3

1

3

2

4

1

2

4

3

4

5

7

6

考えられる全てのquratet tree

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

3つの組の中で

の値が

一番大きい組合せを選択

Maximum Cost

Minimum Cost

3つの組の中で

の値が

一番小さい組合せを選択

1

2

4

3

7

5

6

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

random tree

S(T)=1

minimum cost

maximum cost

現在の木のcost

存在得る理想の木のcost

NP困難

1

2

4

3

7

5

6

ヒューリスティックを用いてS(T)＝１へ近づける

kolmogorov記述量に基づく類似度の算出

random tree

minimum cost S(T) = 1

maximum cost S(T) = 0

現在の木のcost

存在し得る理想の木のcost

S(T) = 0～1

先行研究

MIDI

MIDI

MIDI

MIDI

データ

データ

データ

データ

可視化

前処理

グラフの生成

quartet method

kolmogorov記述量に基づく類似度を算出

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

2

4

3

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

2

4

3

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

2

4

3

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

2

4

3

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

2

4

3

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

ランダムに木を生成

S(T)の値を計算

leaf swap

leaf trancefer

subtree swap

subtree trancefer

ｋ回繰り返す

S(T)の値を計算

以下の操作からランダムに選ぶ

1

3

4

2

7

5

6

グラフの生成

quartet method

三井のquartet method

目次

研究の概要

実験方法

実験結果

考察

今後の課題

実験結果

実験１： 作曲者で分類されるか(Bach,Debussy,Chopinより

それぞれ4曲)

実験２： 地域で分類されるか(世界の２７ヵ国の民謡、

日本のみ２曲)

実験３：地域で分類されるか(scotland ３曲 japan ２曲

america ２曲 france 3曲

spain ２曲)

実験４：地域で分類されるか(チャイコフスキー３曲、Erik satie ３曲

Bach ３曲、Mozart ３曲)

S(T)=0.9488

三井

ChopPrel Debus

実験結果1

Bach,Debussy,Chopinよりそれぞれ4曲

S(T)=0.9415

Rubi(自作)

実験結果1

Bach,Debussy,Chopinよりそれぞれ4曲

実験結果２

S(T)=0.64777

三井

世界２７カ国の民謡，日本は京都と長野の民謡を使用．各国一曲,日本のみ２曲

実験結果２

S(T):0.6167

(自作)

世界２７カ国の民謡，日本は京都と長野の民謡を使用．各国一曲,日本のみ２曲

際だった特徴が出ていない

S(T):0.81024

scotland ３曲 japan ２曲

america ２曲 france 3曲

spain ２曲

S(T):0.81024

S(T)が高いのに,国で

まとまっていない

チャイコフスキー３曲

Erik satie ３曲

Bach ３曲

Mozart ３曲

S(T):0.793265

目次

研究の概要

実験方法

実験結果

考察

今後の課題

今後の課題

分類対象や手法に対して、さらに追実験を試みる。

MIDIファイル以外の音楽ファイルで、今回の実験を試してみる。

新しいtranceferの方法を考えてみる。

終了です。

2005-07-23T00:11:28