(57)【要約】【課題】演奏者による演奏の傾向を推定する。【解決手段】演奏解析装置１００は、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報ｘｍから利用者の演奏傾向Ｅｍを特定する。具体的には、演奏解析装置１００は、相異なる複数の候補傾向の各々について、当該候補傾向のもとで楽曲を演奏したときの推定演奏情報ｙｍｋを生成する演奏推定処理と、複数の候補傾向についてそれぞれ生成された複数の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫの各々と観測演奏情報ｘｍとを対比することで、複数の候補傾向の何れかを利用者の演奏傾向Ｅｍとして特定する傾向特定処理とを実行する【選択図】図１
2019028107.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報と、特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報とから、前記利用者の演奏傾向を特定する
演奏解析方法。
【請求項２】
前記演奏傾向の特定は、
相異なる複数の候補傾向の各々について、当該候補傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報を生成する演奏推定処理と、
前記複数の候補傾向についてそれぞれ生成された複数の推定演奏情報の各々と前記観測演奏情報とを対比することで、前記複数の候補傾向の何れかを前記利用者の演奏傾向として特定する傾向特定処理とを含む
請求項１の演奏解析方法。
【請求項３】
前記演奏推定処理においては、前記複数の候補傾向の各々について、当該候補傾向が反映されたニューラルネットワークに、前記楽曲の内容を表す楽曲情報を付与することで、前記推定演奏情報を生成する
請求項２の演奏解析方法。
【請求項４】
前記傾向特定処理においては、前記各候補傾向と前記楽曲情報とが付与された条件のもとで前記観測演奏情報が観測される事後確率に応じて、前記複数の候補傾向の何れかを前記利用者の演奏傾向として特定する
請求項２または請求項３の演奏解析方法。
【請求項５】
前記傾向特定処理においては、前記各候補傾向に対応する事後確率と当該候補傾向の生起確率とに応じて、前記複数の候補傾向の何れかを前記利用者の演奏傾向として特定する
請求項４の演奏解析方法。
【請求項６】
前記演奏傾向の特定は、
特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報を生成する演奏推定処理と、
前記推定演奏情報と前記観測演奏情報とを対比することで前記利用者の演奏傾向を特定する傾向特定処理とを含む
請求項１の演奏解析方法。
【請求項７】
利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報と、特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報とから、前記利用者の演奏傾向を特定する演奏解析部としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楽曲の演奏を解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、楽曲の演奏音を表す音響信号を処理することで、演奏音のうち任意の楽器の音色を他の楽器の音色に変更する技術が開示されている。また、特許文献１には、特定の音楽的な表情が付与された音響信号を生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１０／０９５６２２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
現実の楽曲の演奏においては、演奏者に特有の傾向（音楽的な表情または演奏の癖）が演奏音に付与される。演奏者による演奏の傾向を推定できれば、例えば楽曲のうち特定の傾向で演奏された区間について、特許文献１により特定の音楽的な表情を付与するといった処理が実現され得る。以上の事情を考慮して、本発明は、演奏者による演奏の傾向を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る演奏解析方法は、コンピュータが、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報と、特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報とから、前記利用者の演奏傾向を特定する。また、本発明の好適な態様に係るプログラムは、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報と、特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報とから、前記利用者の演奏傾向を特定する演奏解析部としてコンピュータを機能させる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の第１実施形態に係る演奏解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】楽曲情報および単位情報の模式図である。
【図３】演奏情報生成部の構成を示すブロック図である。
【図４】特徴情報の説明図である。
【図５】楽曲情報編集の内容を示すフローチャートである。
【図６】第３実施形態に係る演奏解析装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る演奏解析装置１００の構成を示すブロック図である。図１に例示される通り、第１実施形態の演奏解析装置１００は、制御装置１１と記憶装置１２と演奏装置１３とを具備するコンピュータシステムで実現される。例えばパーソナルコンピュータ等の各種の機器が演奏解析装置１００として利用される。
【０００８】
制御装置１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理回路を含んで構成される。例えば単数または複数のチップで制御装置１１が実現される。記憶装置１２は、制御装置１１が実行するプログラムと制御装置１１が使用する各種のデータとを記憶する。例えば半導体記録媒体および磁気記録媒体等の公知の記録媒体、または複数種の記録媒体の組合せが、記憶装置１２として任意に採用される。
【０００９】
本実施形態の記憶装置１２は、楽曲の内容を表す楽曲情報Ｓを記憶する。本実施形態の楽曲情報Ｓは、楽曲を構成する複数の音符の各々について音高と強度と発音期間（発音時刻および継続長）とを指定する。音高および強度を指定して発音または消音を指示する指示データと、各指示データの発音時点を指定する時間データとが時系列に配列されたＭＩＤＩ（Musical Instrument Digital Interface）形式のファイル（ＳＭＦ：Standard MIDI File）が楽曲情報Ｓの好適例である。
【００１０】
図２に例示される通り、楽曲情報Ｓは、複数（Ｍ個）の部分（以下「単位情報」という）Ｕ１〜ＵＭに区分される。任意の１個の単位情報Ｕｍ（ｍ＝１〜Ｍ）は、楽曲を時間軸上で区分したＭ個の単位期間Ｑ１〜ＱＭのうち第ｍ番目の単位期間Ｑｍ内の演奏の内容を指定する。すなわち、単位情報Ｕｍは、楽曲の単位期間Ｑｍに含まれる１個以上の音符の各々について音高と強度と発音期間とを指定する。各単位期間Ｑｍは、例えば楽曲の所定の音価（例えば８分音符）に相当する時間長の期間である。
【００１１】
図１の演奏装置１３は、利用者が楽曲の演奏に利用する入力機器である。例えば利用者が操作する複数の鍵が配列された鍵盤楽器型の演奏機器（例えばＭＩＤＩ楽器）が好適に利用される。演奏装置１３は、利用者による操作に連動して指示情報Ｚを順次に出力する。指示情報Ｚは、楽曲を構成する複数の音符の各々について生成され、当該音符の音高と強度とを指定して発音または消音を指示するデータ（例えばＭＩＤＩイベントデータ）である。
【００１２】
第１実施形態の演奏解析装置１００は、利用者が演奏装置１３により楽曲を演奏したときの当該演奏の傾向（以下「演奏傾向」という）Ｅｍを推定する。演奏傾向Ｅｍは、演奏者に特有の音楽的な表情または演奏の癖である。演奏傾向Ｅｍの特定は、単位期間Ｑｍ毎に実行される。相異なる単位期間Ｑｍに対応するＭ個の演奏傾向Ｅ１〜ＥＭの時系列は、利用者が楽曲を演奏したときの演奏傾向の時間的な遷移を意味する。第１実施形態の演奏解析装置１００は、相異なる複数種（Ｋ種類）の演奏傾向（以下「候補傾向」という）の何れかを利用者による演奏傾向Ｅｍとして推定する。
【００１３】
図１に例示される通り、第１実施形態の制御装置１１は、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することで、指示情報Ｚから演奏傾向Ｅｍを推定するための複数の要素（演奏推定部２１、演奏観測部２２および傾向特定部２３）として機能する。なお、制御装置１１の一部の機能を専用の電子回路により実現してもよい。
【００１４】
図１に例示される通り、演奏推定部２１は、相異なる候補傾向Ｃｋ（ｋ＝１〜Ｋ）に対応するＫ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫを生成する。候補傾向Ｃｋに対応する推定演奏情報ｙｍｋは、当該候補傾向Ｃｋに関する変数である。第１実施形態の推定演奏情報ｙｍｋは、例えば、当該候補傾向Ｃｋのもとで楽曲を演奏したときの演奏速度（テンポ）である。単位期間Ｑｍ毎にＫ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫが生成される。すなわち、推定演奏情報ｙｍｋは単位期間Ｑｍ毎に変化し得る。
【００１５】
第１実施形態の演奏推定部２１は、図１に例示される通り、相異なる候補傾向Ｃｋに対応するＫ個の演奏情報生成部Ｇ１〜ＧＫを具備する。任意の１個の演奏情報生成部Ｇｋは、候補傾向Ｃｋに対応する推定演奏情報ｙｍｋを楽曲情報Ｓから単位期間Ｑｍ毎に生成する。
【００１６】
図３は、任意の１個の演奏情報生成部Ｇｋの構成を示すブロック図である。図３に例示される通り、第１実施形態の演奏情報生成部Ｇｋは、係数特定部３１と演算処理部３２とを具備する。
【００１７】
第１実施形態の推定演奏情報ｙｍｋは、以下の数式（１）で表現される自己回帰過程により生成される。
【数１】
2019028107.tif 000003
【００１８】
図３の係数特定部３１は、単位期間Ｑｍにおける線形予測係数（自己回帰係数）ａｍｊｋを楽曲情報Ｓから特定する。演奏情報生成部Ｇｋの係数特定部３１は、候補傾向Ｃｋが反映されたニューラルネットワークＮｋを含んで構成される。ニューラルネットワークＮｋは、候補傾向Ｃｋに沿う多数の教師データを利用した機械学習によりモデルパラメータθｋ（θａ，θｂ）が設定された数理モデルである。具体的には、数式（１）により算定される推定演奏情報ｙｍｋと候補傾向Ｃｋに沿う演奏を表す演奏情報（教師データ）との誤差が最小化されるようにモデルパラメータθｋが設定される。したがって、第１実施形態のニューラルネットワークＮｋは、機械学習に利用された多数の教師データから抽出される候補傾向Ｃｋのもとで楽曲情報Ｓにとって妥当な線形予測係数ａｍｊｋ（ａｍ１ｋ,ａｍ２ｋ,ａｍ３ｋ,…,ａｍＰｋ）を出力する。
【００１９】
図３に例示される通り、第１実施形態のニューラルネットワークＮｋは、第１ニューラルネットワークＮａと第２ニューラルネットワークＮｂとで構成される。第１ニューラルネットワークＮａおよび第２ニューラルネットワークＮｂの各々は、例えば、畳込み層と最大値プーリング層を含む複数層の積層にバッチ正規化層と全結合層とを接続した畳込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）である。活性化関数にはＬｅａｋｙ ＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）が好適である。ただし、ニューラルネットワークＮ（Ｎａ，Ｎｂ）の構造および活性化関数の種類は任意である。
【００２０】
第１ニューラルネットワークＮａは、図４に例示される通り、線形予測係数ａｍｊｋを特定すべき単位期間Ｑｍ（一の単位期間の例示）における特徴情報Ｆｍｋを楽曲情報Ｓから特定する。具体的には、第１ニューラルネットワークＮａは、単位期間Ｑｍを含む解析期間Ａｍに対応する複数（２Ｗ＋１個）の単位情報Ｕｍ−ｗ〜Ｕｍ＋ｗから、当該単位期間Ｑｍの特徴情報Ｆｍｋを生成する。解析期間Ａｍは、単位期間Ｑｍの過去（前方）の単位期間Ｑｍ−ｗから後方の単位期間Ｑｍ＋ｗまでの期間である。
【００２１】
図４に例示される通り、特徴情報Ｆｍｋは、解析期間Ａｍ内の複数の単位情報Ｕｍ−ｗ〜Ｕｍ＋ｗにそれぞれ対応する複数の特徴量Φｍ−ｗ〜Φｍ＋ｗの系列である。第１ニューラルネットワークＮａのモデルパラメータθａは、複数の単位情報の時系列と特徴情報とを含む多数の教師データを利用した機械学習により設定される。したがって、第１ニューラルネットワークＮａは、多数の教師データから抽出される傾向のもとで複数の単位情報Ｕｍ−ｗ〜Ｕｍ＋ｗにとって妥当な特徴情報Ｆｍｋを出力する。特徴情報Ｆｍｋは、解析期間Ａｍ内の演奏内容の音楽的な特徴を要約した情報に相当する。具体的には、楽曲内の音符の時系列に加えて種々の音楽的な表現を表す特徴情報Ｆｍｋが生成される。特徴情報Ｆｍｋに反映される音楽的な表現（コンテキスト）としては、楽曲内の調号、拍点の位置、強弱記号（例えばクレッシェンド）および速度記号（例えばリタルダンド）等が例示される。
【００２２】
図３の第２ニューラルネットワークＮｂは、第１ニューラルネットワークＮａにより生成された特徴情報Ｆｍｋと、単位期間Ｑｍの過去の期間におけるＰ個（Ｐは２以上の自然数）の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋとから、単位期間Ｑｍの線形予測係数ａｍｊｋを特定する。第２ニューラルネットワークＮｂのモデルパラメータθｂは、特徴情報および複数の演奏情報の時系列を含むベクトルと線形予測係数とを含む多数の教師データを利用した機械学習により設定される。したがって、第２ニューラルネットワークＮｂは、候補傾向Ｃｋのもとで特徴情報ＦｍｋとＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋとにとって妥当な線形予測係数ａｍｊｋを出力する。以上の説明から理解される通り、第１実施形態では、単位期間Ｑｍの過去におけるＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋが、当該単位期間Ｑｍにおける推定演奏情報ｙｍｋの特定のためにフィードバックされる。
【００２３】
図３の演算処理部３２は、係数特定部３１が特定した線形予測係数ａｍｊｋと過去のＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋとについて前述の数式（１）の演算を実行することで、単位期間Ｑｍの推定演奏情報ｙｍｋを生成する。以上の説明から理解される通り、第１実施形態の演奏情報生成部Ｇｋは、楽曲情報Ｓ（複数の単位情報Ｕｍ−ｗ〜Ｕｍ＋ｗ）と過去のＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−ＰｋとをニューラルネットワークＮｋに付与することで、候補傾向Ｃｋが反映された推定演奏情報ｙｍｋを単位期間Ｑｍについて生成する。単位期間Ｑｍに対応する特徴情報Ｆｍｋと過去のＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋとから推定演奏情報ｙｍｋを特定する処理は、楽曲内のＭ個の単位期間Ｑ１〜ＱＭの各々について時系列の順番で逐次的に実行される。以上の処理により演奏情報生成部Ｇｋが生成するＭ個の推定演奏情報ｙ１ｋ〜ｙＭｋの時系列は、候補傾向Ｃｋのもとで楽曲を演奏したときの演奏速度の時間変化に相当する。
【００２４】
以上の説明から理解される通り、第１実施形態の演奏推定部２１は、相異なる候補傾向Ｃｋが反映されたＫ個のニューラルネットワークＮ１〜ＮＫの各々に楽曲情報Ｓを付与することで、各候補傾向Ｃｋのもとで楽曲を演奏したときの推定演奏情報ｙｍｋを生成する。
【００２５】
図１の演奏観測部２２は、演奏装置１３により供給される複数の指示情報Ｚの時系列から観測演奏情報ｘｍ（ｘ１〜ｘＭ）を順次に生成する。観測演奏情報ｘｍは、楽曲の演奏の傾向に関する変数である。第１実施形態の観測演奏情報ｘｍは、推定演奏情報ｙｍｋと同様に、楽曲の演奏速度である。観測演奏情報ｘｍは、単位期間Ｑｍ毎に順次に生成される。すなわち、観測演奏情報ｘｍは単位期間Ｑｍ毎に変化し得る。以上の説明から理解される通り、Ｋ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫのうち、利用者の演奏傾向に類似する候補傾向Ｃｋに対応した推定演奏情報ｙｍｋは、演奏観測部２２が生成する観測演奏情報ｘｍに類似するという傾向がある。
【００２６】
傾向特定部２３は、演奏推定部２１が生成したＫ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫと演奏観測部２２が生成した観測演奏情報ｘｍとから利用者の演奏傾向Ｅｍを推定する。具体的には、傾向特定部２３は、Ｋ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫの各々と観測演奏情報ｘｍとを対比する。そして、傾向特定部２３は、Ｋ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫのうち観測演奏情報ｘｍに相関する推定演奏情報ｙｍｋに対応する候補傾向Ｃｋを、利用者の演奏傾向Ｅｍとして特定する。傾向特定部２３による演奏傾向Ｅｍの特定は、単位期間Ｑｍ毎に順次に実行される。
【００２７】
第１実施形態の傾向特定部２３は、候補傾向Ｃｋと楽曲情報Ｓとが付与された条件のもとで観測演奏情報ｘｍが観測される事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)に応じて演奏傾向Ｅｍを特定する。事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)は、単位情報Ｕｍが指定する音符を候補傾向Ｃｋのもとで演奏したときに観測演奏情報ｘｍが観測される条件付確率である。具体的には、傾向特定部２３は、以下の数式（２）で表現される通り、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫのうち、事後確率ｐ(ｘｍ|Ｕｍ,Ｃｋ)が最大となる候補傾向Ｃｋを、利用者の演奏傾向Ｅｍとして選択する。なお、事後確率ｐ(ｘｍ|Ｕｍ,Ｃｋ)の確率分布は、例えば正規分布である。以上の説明から理解される通り、第１実施形態の制御装置１１は、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報ｘｍから演奏傾向Ｅｍを特定する要素（演奏解析部）として機能する。
【数２】
2019028107.tif 000004
【００２８】
図５は、制御装置１１が利用者の演奏傾向Ｅｍを推定する処理（以下「演奏解析処理」という）の内容を例示するフローチャートである。例えば演奏解析装置１００に対する利用者からの指示を契機として図５の演奏解析処理が開始される。
【００２９】
演奏解析処理を開始すると、制御装置１１は、楽曲内のＭ個の単位期間Ｑ１〜ＱＭのうち未選択の最先の単位期間Ｑｍを選択する（Ｓ1）。制御装置１１は、演奏推定処理Ｓ2と演奏観測処理Ｓ3と傾向特定処理Ｓ4とを単位期間Ｑｍについて実行する。演奏推定処理Ｓ2は演奏推定部２１が実行し、演奏観測処理Ｓ3は演奏観測部２２が実行し、傾向特定処理Ｓ4は傾向特定部２３が実行する。なお、演奏観測処理Ｓ3の実行後に演奏推定処理Ｓ2を実行してもよい。
【００３０】
演奏推定処理Ｓ2は、楽曲情報Ｓと過去のＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋとを各ニューラルネットワークＮｋに付与することで、相異なる候補傾向Ｃｋに対応するＫ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫを単位期間Ｑｍについて生成する処理（Ｓ21−Ｓ23）である。なお、楽曲内の先頭の単位期間Ｑ１が選択された段階では、初期値として用意された推定演奏情報ｙ０が楽曲情報Ｓとともに各ニューラルネットワークＮｋに付与される。
【００３１】
具体的には、演奏情報生成部Ｇｋの係数特定部３１は、楽曲情報Ｓのうち単位期間Ｑｍの周辺の解析期間Ａｍに対応する複数の単位情報Ｕｍ−ｗ〜Ｕｍ＋ｗに応じた特徴情報Ｆｍｋを、第１ニューラルネットワークＮａにより生成する（Ｓ21）。係数特定部３１は、特徴情報Ｆｍｋと過去のＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋとに応じた線形予測係数ａｍｊｋを、第２ニューラルネットワークＮｂにより特定する（Ｓ22）。そして、演算処理部３２は、線形予測係数ａｍｊｋと過去のＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１ｋ〜ｙｍ−Ｐｋとから単位期間Ｑｍの推定演奏情報ｙｍｋを生成する（Ｓ23）。
【００３２】
演奏観測処理Ｓ3は、演奏装置１３が出力する複数の指示情報Ｚの時系列から単位期間Ｑｍの観測演奏情報ｘｍを生成する処理である。傾向特定処理Ｓ4は、演奏推定処理Ｓ2で生成されたＫ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫと、演奏観測処理Ｓ3で生成された観測演奏情報ｘｍとから利用者の演奏傾向Ｅｍを推定する処理である。
【００３３】
傾向特定処理Ｓ4を実行すると、制御装置１１は、楽曲内の全部（Ｍ個）の単位期間Ｑ１〜ＱＭについて以上の処理（Ｓ2〜Ｓ4）が完了したか否かを判定する（Ｓ5）。未処理の単位期間Ｑｍがある場合（Ｓ5：ＮＯ）、制御装置１１は、現時点で選択されている単位期間Ｑｍの直後の単位期間Ｑｍ＋１を新たに選択して（Ｓ1）、演奏推定処理Ｓ2と演奏観測処理Ｓ3と傾向特定処理Ｓ4とを実行する。他方、楽曲内の全部の単位期間Ｑ１〜ＱＭについて処理が完了すると（Ｓ5：ＹＥＳ）、制御装置１１は、図５の演奏解析処理を終了する。演奏解析処理を終了する時点では、楽曲の全区間にわたる演奏傾向Ｅ１〜ＥＭが特定される。
【００３４】
以上に説明した通り、第１実施形態では、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報ｘｍから利用者の演奏傾向Ｅｍを特定することが可能である。第１実施形態では、相異なる候補傾向Ｃｋのもとで楽曲を演奏したときのＫ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫの各々が観測演奏情報ｘｍと対比される。したがって、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫの何れかを利用者の演奏傾向Ｅｍとして特定できる。
【００３５】
第１実施形態によれば、候補傾向Ｃｋが反映されたニューラルネットワークＮｋに楽曲の楽曲情報Ｓを付与することで、当該候補傾向Ｃｋのもとで当該楽曲を演奏したときの推定演奏情報ｙｍｋを適切に生成することが可能である。また、候補傾向Ｃｋと楽曲情報Ｓとが付与された条件のもとで推定演奏情報ｙｍｋが観測される事後確率ｐ(ｘｍ|Ｕｍ,Ｃｋ)に応じて、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫの何れかが利用者の演奏傾向Ｅｍとして特定される。したがって、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫのうち最尤の演奏傾向Ｅｍを適切に特定することが可能である。
【００３６】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を説明する。なお、以下に例示する各形態において作用または機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で使用した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００３７】
第１実施形態の傾向特定部２３は、前掲の数式（２）の通り、候補傾向Ｃｋと楽曲情報Ｓとが付与された条件のもとで観測演奏情報ｘｍが観測される事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)が最大となる候補傾向Ｃｋを利用者の演奏傾向Ｅｍとして選択した。第２実施形態の傾向特定部２３は、以下の数式（３）で表現される通り、事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)と候補傾向Ｃｋの生起確率πｋとに応じて、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫの何れかを利用者の演奏傾向Ｅｍとして選択する。
【数３】
2019028107.tif 000005
【００３８】
生起確率πｋは、候補傾向Ｃｋが生起される確率であり、候補傾向Ｃｋ毎に個別に設定される。具体的には、多数の演奏者の演奏について観測され易い候補傾向Ｃｋの生起確率πｋは大きい数値に設定され、演奏者が少数に限定される一般的でない候補傾向Ｃｋの生起確率πｋは小さい数値に設定される。例えば演奏解析装置１００の提供者が、楽曲の演奏傾向の統計資料を参照して、各候補傾向Ｃｋの生起確率πｋを適切に設定する。なお、各候補傾向Ｃｋの生起確率πｋを、演奏解析装置１００の利用者から指示された数値に設定してもよい。
【００３９】
数式（３）から理解される通り、第２実施形態の傾向特定部２３は、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫのうち、事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)と生起確率πｋとの積を最大化する候補傾向Ｃｋを、利用者の演奏傾向Ｅｍとして選択する。したがって、生起確率πｋが大きい候補傾向Ｃｋほど利用者の演奏傾向Ｅｍとして選択され易いという傾向がある。
【００４０】
傾向特定部２３の動作以外は第１実施形態と同様である。したがって、第２実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第２実施形態では、事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)に加えて各候補傾向Ｃｋの生起確率πｋが演奏傾向Ｅｍの特定に加味される。したがって、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫの各々が現実の演奏の場面で観測され易いか否かという傾向のもとで、利用者の演奏傾向Ｅｍを高精度に推定できるという利点がある。
【００４１】
＜第３実施形態＞
図６は、第３実施形態における演奏解析装置１００の構成を示すブロック図である。図６に例示される通り、第３実施形態の演奏推定部２１は、演奏に関する特定の傾向（以下「基準傾向」という）ＣＲＥＦのもとで楽曲を演奏したときの推定演奏情報ｙｍを単位期間Ｑｍ毎に生成する。具体的には、第３実施形態の演奏推定部２１は、第１実施形態における任意の１個の演奏情報生成部Ｇｋと同様の構成であり、基準傾向ＣＲＥＦが反映されたニューラルネットワークＮを具備する。すなわち、演奏推定部２１は、楽曲情報Ｓ（複数の単位情報Ｕｍ−ｗ〜Ｕｍ＋ｗ）と過去のＰ個の推定演奏情報ｙｍ−１〜ｙｍ−ＰとをニューラルネットワークＮに付与することで、基準傾向ＣＲＥＦが反映された推定演奏情報ｙｍを単位期間Ｑｍについて生成する。演奏観測部２２の構成および動作は第１実施形態と同様である。
【００４２】
傾向特定部２３は、演奏推定部２１が生成した推定演奏情報ｙｍと演奏観測部２２が生成した観測演奏情報ｘｍとを対比することで、利用者の演奏傾向Ｅｍを特定する。第３実施形態の演奏傾向Ｅｍは、推定演奏情報ｙｍと観測演奏情報ｘｍとの相関（例えば類似性）の指標である。すなわち、利用者の演奏の傾向と基準傾向ＣＲＥＦとの近似の度合を示す評価値が、演奏傾向Ｅｍとして特定される。例えば、模範的な演奏の傾向を基準傾向ＣＲＥＦとして設定すれば、利用者の演奏の習熟度（模範的な演奏にどれほど近いか）の指標として演奏傾向Ｅｍを利用できる。
【００４３】
以上の説明から理解される通り、第３実施形態によれば、利用者の演奏と基準傾向ＣＲＥＦとの関係の指標を演奏傾向Ｅｍとして特定できる。なお、第３実施形態の例示から理解される通り、相異なる候補傾向Ｃｋに対応するＫ個の推定演奏情報ｙｍ１〜ｙｍＫを生成する構成、および、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫの何れかを利用者の演奏傾向Ｅｍとして選択する構成は、本発明において必須ではない。
【００４４】
＜変形例＞
以上に例示した各態様に付加される具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２個以上の態様を、相互に矛盾しない範囲で適宜に併合してもよい。
【００４５】
（１）単位期間Ｑｍ毎にＫ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫの何れかを選択する構成（第１実施形態または第２実施形態）では、演奏傾向Ｅｍとして選択される候補傾向Ｃｋが単位期間Ｑｍ毎に変更され得る。他方、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫのなかには遷移し易い組合せと遷移し難い組合せとがある。以上の事情を考慮すると、任意の２種類の候補傾向Ｃｋの一方から他方に遷移する確率（以下「遷移確率」という）τを演奏傾向Ｅｍの特定に加味する構成も好適である。
【００４６】
具体的には、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫから２種類を選択する組合せ毎に、当該組合せの一方の候補傾向Ｃｋ１から他方の候補傾向Ｃｋ２に遷移する遷移確率τが設定される（ｋ１＝１〜Ｋ，ｋ２＝１〜Ｋ）。例えば、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫから重複を許容して２種類の候補傾向Ｃｋを選択する全通りの組合せについて遷移確率τが設定される。組合せの一方の候補傾向Ｃｋ１から他方の候補傾向Ｃｋ２に遷移し易いほど、当該組合せの遷移確率τは大きい数値に設定される。
【００４７】
傾向特定部２３は、事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)に加えて遷移確率τも加味して、Ｋ種類の候補傾向Ｃ１〜ＣＫの何れかを利用者の演奏傾向Ｅｍとして選択する。具体的には、傾向特定部２３は、直前の演奏傾向Ｅｍ−１として選択された候補傾向Ｃｋからの遷移確率τが高い候補傾向Ｃｋほど、単位期間Ｑｍの演奏傾向Ｅｍとして選択され易くなるように、Ｋ種類の候補傾向Ｃｋの何れかを演奏傾向Ｅｍとして選択する。以上の構成によれば、現実の演奏における傾向の遷移を反映した自然な組合せで演奏傾向Ｅｍを遷移させることが可能である。なお、事後確率ｐ(ｘｍ｜Ｕｍ,Ｃｋ)と遷移確率τとに加えて第２実施形態の生起確率πｋを加味して利用者の演奏傾向Ｅｍを特定してもよい。
【００４８】
（２）前述の各形態では、単位期間Ｑｍを中心とした解析期間Ａｍを例示したが、単位期間Ｑｍと解析期間Ａｍとの関係は以上の例示に限定されない。解析期間Ａｍ内において単位期間Ｑｍの過去に位置する単位期間の個数と後方に位置する単位期間の個数とを相違させてもよい。
【００４９】
（３）例えば移動体通信網またはインターネット等の通信網を介して端末装置（例えば携帯電話機またはスマートフォン）と通信するサーバ装置により演奏解析装置１００を実現することも可能である。具体的には、演奏解析装置１００は、端末装置から受信した指示情報Ｚと楽曲情報Ｓとから演奏傾向Ｅｍを順次に特定し、各演奏傾向Ｅｍを端末装置に送信する。なお、端末装置内の演奏観測部２２が生成した観測演奏情報ｘｍを端末装置から演奏解析装置１００に送信する構成では、演奏解析装置１００から演奏観測部２２が省略される。
【００５０】
（４）前述の各形態では、楽曲の演奏速度を推定演奏情報ｙｍｋとして例示したが、推定演奏情報ｙｍｋが表す変数は以上の例示に限定されない。例えば、楽曲の演奏強度など、演奏者毎に相違し得る音楽的な表情に関する任意の変数が、推定演奏情報ｙｍｋとして利用される。観測演奏情報ｘｍについても同様に、演奏速度には限定されない。すなわち、音楽的な表情に関する各種の変数（例えば演奏強度）が観測演奏情報ｘｍとして利用される。
【００５１】
（５）以上に例示した形態から、例えば以下の構成が把握される。
＜態様１＞
本発明の好適な態様（態様１）に係る演奏解析方法は、コンピュータが、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報と、特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報とから、前記利用者の演奏傾向を特定する。以上の態様によれば、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報から当該利用者の演奏傾向を特定することが可能である。
＜態様２＞
態様１の好適例（態様２）において、前記演奏傾向の特定は、相異なる複数の候補傾向の各々について、当該候補傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報を生成する演奏推定処理と、前記複数の候補傾向についてそれぞれ生成された複数の推定演奏情報の各々と前記観測演奏情報とを対比することで、前記複数の候補傾向の何れかを前記利用者の演奏傾向として特定する傾向特定処理とを含む。以上の態様では、相異なる候補傾向のもとで楽曲を演奏したときの複数の推定演奏情報の各々が観測演奏情報と対比される。したがって、複数の候補傾向の何れかを利用者の演奏傾向として特定することが可能である。
＜態様３＞
態様２の好適例（態様３）において、前記演奏推定処理では、前記複数の候補傾向の各々について、当該候補傾向が反映されたニューラルネットワークに、前記楽曲の内容を表す楽曲情報を付与することで、前記推定演奏情報を生成する。以上の態様では、候補傾向が反映されたニューラルネットワークに楽曲情報を付与することで、当該候補傾向のもとで楽曲を演奏したときの推定演奏情報を適切に生成することが可能である。
＜態様４＞
態様２または態様３の好適例（態様４）において、前記傾向特定処理では、前記各候補傾向と前記楽曲情報とが付与された条件のもとで前記観測演奏情報が観測される事後確率に応じて、前記複数の候補傾向の何れかを前記利用者の演奏傾向として特定する。以上の態様によれば、複数の候補傾向のうち最尤の演奏傾向を適切に特定することが可能である。
＜態様５＞
態様４の好適例（態様５）において、前記傾向特定処理では、前記各候補傾向に対応する事後確率と当該候補傾向の生起確率とに応じて、前記複数の候補傾向の何れかを前記利用者の演奏傾向として特定する。以上の態様によれば、例えば、複数の候補傾向の各々が現実の演奏の場面で観測され易いか否かという傾向のもとで、利用者の演奏傾向を高精度に推定できるという利点がある。
＜態様６＞
態様１の好適例（態様６）において、前記演奏傾向の特定は、特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報を生成する演奏推定処理と、前記推定演奏情報と前記観測演奏情報とを対比することで前記利用者の演奏傾向を特定する傾向特定処理とを含む。以上の態様によれば、利用者の演奏と特定の傾向との関係の指標を演奏傾向として特定できる。
＜態様７＞
本発明の好適な態様（態様７）に係るプログラムは、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報と、特定の傾向のもとで前記楽曲を演奏したときの推定演奏情報とから、前記利用者の演奏傾向を特定する演奏解析部としてコンピュータを機能させる。以上の態様によれば、利用者による楽曲の演奏に関する観測演奏情報から当該利用者の演奏傾向を特定することが可能である。
【００５２】
態様７に係るプログラムは、例えばコンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされる。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。なお、非一過性の記録媒体とは、一過性の伝搬信号（transitory, propagating signal）を除く任意の記録媒体を含み、揮発性の記録媒体を除外するものではない。また、通信網を介した配信の形態でプログラムをコンピュータに提供してもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１００…演奏解析装置、１１…制御装置、１２…記憶装置、１３…演奏装置、２１…演奏推定部、２２…演奏観測部、２３…傾向特定部、３１…係数特定部、３２…演算処理部。
【図１】
2019028107.tif 000006
【図２】
2019028107.tif 000007
【図３】
2019028107.tif 000008
【図４】
2019028107.tif 000009
【図５】
2019028107.tif 000010
【図６】
2019028107.tif 000011