10月27日（木）

6時頃起床。朝っぱらから返信しなければならないメールがたまっている。

7時ごろ、昼食などで貯まっていたリンゴで朝食。

会場に行ってコーヒーと軽食。

9時からセッション。今朝はミキシングの話題があっておもしろそうだ。


○Structure Analysis and Mixing
A Segment-Based Fitness Measure for Capturing Repetitive Structures of Music Recordings (U Saarland)
Meinard Mueller。繰り返し検出に基づく構造検出。類似区間の検出とそれらのグルーピングを同時に行う。あるセグメントに注目したときに、それに類似した重 なりのないセグメント(path family)に対して検出のF値を求める(fitness)。最初に注目するセグメントの長さと位置から三角形の可視化が可能になる。おもしろいが評価 結果はなし。

Analysis of Acoustic Features for Automated Multi-track Mixing (Drexel U)
ミキシングの自動化。どのパートをどのように混ぜるかを学習で最適化する。複数パートのスペクトログラムの線形結合が混合後の信号に一致するように係数を 学習するが、そのままでは不安定なので係数の時間変化を平滑化する。係数のダイナミクスをカルマンフィルタでモデル化。従来は各トラックを独立にやってい たが、今回はあるトラックとそれ以外の2つでモデル化。これを各トラックについてやれば全トラックの音量が制御できる。9種類ほどの一般的な特徴を使い、 パートごとに特徴選択。評価は参照値（人間のミキシングエンジニアによる音量）との誤差。

Accelerating the Mixing Phase in Studio Recording Productions (U Padova)
スタジオ録音で何テイクもある流し録り録音全体から、どの部分がどの部分のリテイクなのかを自動認識してアライメントする。録音全体のリファレンスがある と仮定（同じ音楽の別録音とか）。音響信号のマッチングにはパーティクルフィルタを使う。実験に使ったのはクラシックだったのでリファレンスは仮定できる と思うのだが、一般には難しいのではないかと思った。

コーヒーブレイクの後、ISMIR Business Meeting。司会は会長のStephan Downie。

・財政。余剰金20000ドルぐらい。
・出版。DBLPにインデクスされた。ICASSPへの音楽分野プロモーション。機械学習コミュニティへのアウトリーチ。
・会員。会員にとっての価値を増やすにはどうするか。
・ホスティング。ISMIRの場所を決める方法の明確化。
・次回ISMIR。場所はポルト（ポルトガル）。10月8日から。

仕事がたまりすぎているので、この後MIREX関連のセッションはサボって部屋で仕事。終わらん。

12時半頃昼食だけ取りに行く。例によってexactly same as yesterday's one。今日はハム。


午後から一瞬MIREXのポスターを聞いたが、どう考えても仕事が終わりそうにないので、あきらめて17時まで仕事。

17時から感情関連のオーラルセッションを聞く。

○Emotion and Mood
Modeling Musical Emotion Dynamics with Conditional Random Fields (Drexel U)
感情の時間変化のモデル化。Arousal-Valence2次元空間での感情表現。データはMoodSwingsデータベース、1000曲以上の大量の 曲に感情タグがついている。さらにMechanical Turkで再評価。感情のモデル化として、離散的2次元平面が時間的に連続しているモデルを考え、ある時刻のビンが直前の平面のすべてのビンから影響され るというモデル化。特徴量は標準的音響特徴量。予測器はCRF。

Mining the Correlation between Lyrical and Audio Features and the Emergence of Mood (U. Bristol)
ブラウザを使ったプレゼン。このプレゼンのシステムは以前見たけど何て言うんだっけ？音響特徴と歌詞特徴それぞれから感情2次元空間へ対応づける。音響特 徴は標準的なもの。歌詞特徴はTFIDFによる文書ベクトル。各特徴量とarousal/valenceとの相関。正準相関分析による歌詞特徴と音響特徴 の関係の分析。肝心の結果の部分は字が小さくてよくわからなかった。

Exploring the Relationship between Mood and Creativity in Rock Lyrics (U Denver)
歌詞のムードとcreativity（創造性？）について。ムードと創造性の関係についていくつかの仮説を立てる（sad>happpy, negative>positive, active>passive)。ここでの「創造性」の指標として、type-to-token ratio（単語の種類数/延べ単語数）、word norms fraction (関連のある単語ペアに入っている単語数/延べ単語数）、WordNet similarity（WordNet上で測った距離）。ありがちな組み合わせの単語を何度も繰り返す歌詞を「創造性が低い」と評価する指標のようだ。歌 詞セットをタグに従ってsad/happy, negative/positive, active/passive に分けて創造性を比較。最初の2つの仮説は支持されたが、最後の仮説はいまいち。

セッション終了後、クルーザーに乗ってバンケット。いったん部屋に戻り、18時半頃に玄関へ。向かいにクルーザーが泊まっていて、そこに乗り込む。


最初は船の一番上にほぼ全員上がる。甲板はすごい混雑。19時半頃動き始める。


酒を飲んで知り合いと話をしたりしながら過ごし、20時頃船室で料理がでる。部屋はすごい混雑。やかましくて何も聞こえない。


食べ終わった後は甲板にでて風に当たったりしながら過ごす。船がどこを走っているのかよくわからなかったが、後で見たところ、ビスケーン湾一周をしていたようだ。最後の方は眠くて、ソファで居眠りしていた。

22時頃ホテルに戻る。部屋に戻り、シャワーを浴びた後、23時すぎに寝る。
前の日へ　 目次へ 　次の日へ