AI（ニューラルネットワーク）によるヴァイオリンの音色識別

去年（2018）の学会での発表ですが、いま研究室の学生と共に、

ディープラーニング（人工知能、ニューラルネットワークの一手法）を使って、

ヴァイオリンの音色の識別を試みています。

先に、結論を述べると。

仕組みはそんなに難しくない、けど、大量の音データを集めるのが大変！

やはりな・・・という感じですね。

開放弦では学習データとテストデータが同じ楽器のであれば、いま開発したプログラムで

95％くらいの識別ができました！

基本的なプログラムの動作確認ができたということです。

音データとしては、短い0.03秒ほどの音波における、この図のようなスペクトル包絡を使いました。

ざっと説明すると、

あるストラディヴァリ「S１」の「A線」というラベルを付けてあげて

ほかのヴァイオリン製作者のファニオラ、ロッカ、ガリンベルティ、トノーニ・・・・等々、

同じようにヴァイオリン×弦でラベリングをして学習させます。

その学習したネットワークに、

トノーニ（T1）のE線の音データを与えると、

「これはT1のE線」

と95％の確率で当てられるわけです。

まあ、開放弦はやや周期的な波形なので精度は、このくらい出てもおかしくはないというか、出てほしいところ。

でも、別のトノーニのヴァイオリンを持ってこられると、当てられません。

というのは、「トノーニ」という楽器製作者の作った「たくさんの」ヴァイオリンの音を

学習させないとトノーニさんの楽器かどうかの音色の個性を語れないわけです。

ストラディヴァリのヴァイオリンかどうかの「鑑定」をするには、

たくさんのストラドの音データを集めなければなのです。

これは大変な作業です。

まずストラドの音を取らしてもらえるかどうか・・・協力していただける方（所有者、楽器店、財団etc）が欲しいですね！

人工知能をつかった音色識別の詳しい手法については、

学会で発表していますのでこちらの論文をご覧ください。

横山真男, 八代月光, & 植木一也. (2018). 深層学習によるヴァイオリン製作者識別の試み. 研究報告音声言語情報処理 (SLP), 2018(41), 1-4.

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学会

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