別紙4‑2 (課程博士(和文))2024

情報・知能工学専攻
氏名

学籍番号第219302号

指導教員

年1月
梅村 恭司
北岡 教英

4日

高本綺架

論文内容の要旨(博士)
博士判立論文名

最大確率分割情報量を用いた楽曲のクラス分類と時系列データ分類への応用(要旨 1,200字程度)
人間は長い歴史の中で様々な創造物を生み出してきた.と.れらの創造物は,音楽や文学作品など多岐に渡る.多くの作品には,作った人間の個性や思考が反映されている.この創造物に含まれる作者の固有の表現を見つけることは,興味深い問題である.本研究では,この人間の創造物に含まれる特徴に焦点をあて,それらを計算機科学の観点から探究することを目的とする.
一般に,分類は未知のデータが属するクラスを,既知のデータを用いて推定する.
その際,使用されている分類手法は,データの中から何かしらの特徴を捉え.それをもとにデータを分類していると考えられる.つまり,データの分類が可能であるということは,データに含まれる特徴を捉えていることになる.データの分類手法として,様々な手法が提案されているが,我々は文字列処理の手法を応用するアプローチを提案する.
提案した手法が実際に分類尺度として機能するかを音楽データと時系列データを対象として調査を行う.音楽には様々な種類があるが,特にクラシック音楽に着目する.音楽は,言語に依存しない特徴を持つ創Ⅱ乍物のーつであり,歌詞を持たないクラ,シック音楽は,純粋な音のパターンと構造に作曲者の個性が現れると考えた.そこで本研究では,クラシック音楽に含まれる作曲者の特徴分析を試みる.時系列データでは,公開されている様々な種類のデータセットを対象に,データの特徴とそのデータを生成しているモデルの特徴を調査することを試みる.

音楽データにおける作曲者分類と時系列データ分類において,いずれも提案手法が圧縮を利用した尺度の性能を上回ることを示した.また,作曲者分類においては,作曲者の持つ特徴を頻度情報から実際に分析し,特徴となる長さについて示した.時系

列データ分類においては,実際の応用を考慮し,分類性能だけでなく計算速度の観点から高速化を行い,計算量の削減を行った.上記の結果から,全部分文字列の出現頻度をもとに文字列データの情報量を計算する提案手法は,データの分類および特徴分析が可能であることを明らかにした
本論文は,作曲者分類と時系列データ分類を対象に,最大確率分割情報量の計算を用いた分類手法の有効性を検証した.また,最大確率分割を行う過程で得られた分割方法から,作曲者の特徴的なパターンの長さについても分析を行ったものである.

別紙4‑1 (課程博士(英文))Dateofsubmission (mon血day, year)
Of
D叩a血nent
ScienceComputa
鬮dEnginNHng

Ppli偲nfS血meStudentΦ Number

D2193020104,20創.

Kyojiumemura
SupeNi80r8

Norihide Kitaoka

AyakaTAIくAMOTO

Abstract (Doctor)
T途e ofThesis

Music classiflcationusingMaxh力Uln probabiliw se即1如仇tion 雛ld itsAPPHca廿onto Tilne
Sedes Da仇Approx.80o words

Human beings have created a variety of creations throU牙hout their long history.
These creations span across different forms such as music and literary works.

Many w'orks reaect the personality and thoughts of the creators. Finding theUnique expression ofthe creator in these creations is an interestin曾 Problem. This
research aims to focus on the features inherent in human creations and explore
them from the perspective ofcomputer science.
In general, classification involves estimating the class to w'hich unknown data

belon目S using know'n data.1n this process, the classi丘Cation method being used isbelieved to capture some features from the data and classify 北 based on them.1n
Other w'ords, the abi1北y to classify data implies capturing the features present inthe data. while various methods have been proposed for data classification, W'e
Propose an approach that appHes strin牙 Processing techniques.
To investigate whether the proposed method functions as an actualclassification

Scale, W'e conduct researcb focusing on music data and time・series data. Althougb
there are various types of music, we particularly emphasize classical music.
Music, being a creation with features independent of lan牙Uage, is considered toreveal tbe composer's personality in tbe pure patterns and structures of non、Iyrical classical music. Therefore, in this study, W'e a比empt to analyze theCharacteristics of composers in classical music. For time、series data, W'e aim toinvestigate the features of the data and the model generating the data across
Various publicly available datasets.
In both composer classi丘Cation in music data and time・series data classification,

the proposed method demonstrated superior performance to scales utilizin牙Compression. Furthermore, in composer classi丘Cation, W'e analyzed the features
Possessed by composers based On frequency information and presented
information regarding the characteristic len曹ths.1n time・series data
Classi丘Cation, considerin牙 Practical appHcations, W'e not only improved

Classification performance but also accelerated the process from the perspective0{ computational speed. From the resu}ts above, the proposed met110d, which
Calculates the information content of strin牙 data based on the frequency of partial
Substrin冨S, clarified 北S capabi1北y for data classification and feature analysis.