DEIM Forum 2023 4a-4-2

バイオリン演奏音源データを対象としたリズム特徴自動抽出によるリズム正確性可視化方式の実現
桃澤 未唯†

岡田 龍太郎‡

峰松 彩子‡

中西 崇文‡†‡武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科 〒135-8181 東京都江東区有明 3-3-3
E-mail: †s2122094@stu.musashino-u.ac.jp,‡{ ryotaro.okada,ayako.minematsu,takafumi.nakanishi }@ds.musashino-u.ac.jp
あらまし 本稿では，演奏音源データを対象としたリズム特徴自動抽出によるリズム正確性可視化方式について示す．本 方式 は入力 された 2 つの 音源デ ータの 各 自己相関 テン ポグラ ムから 特徴 を求め ， Dynamic Time
Warping(DTW)における各 warp path における最小距離を用いて，リズムの違いを表すグラフを自動生成する．本方式により，自身の演奏と先生・手本の演奏とのリズムのズレをグラフを用いて客観的に表現することが可能になる．
演奏において，リズムが機械的に正確であることは重要であり，この場合，メトロノームなどを用いた練習が一般的に行われる．一方，演奏において，音楽的なリズムの揺れも表現として重要である．本方式は，自身の演奏と先生・手本の差異から音楽的な揺れの違いも可視化することができると考えられる．本稿ではバイオリン演奏にこの技術を適用して有効性を検証した．
キーワード バイオリン，リズム，自己相関テンポグラム，DTW

1. は じ め にい る ．」と 述 べ ，色 や 形 状 を 用 い た ズ レ の 提 示 を 演 奏 中

本研究では，バイオリン演奏の学習効率 を向上させに演奏者へフィードバックし，演奏中にリズムの修正るシステムの作成を目指した．バイオリン初学者が最を行う ，効率的なリズム学習システムの提案が行われ初に練習することは，右手の弓の弾き方と左手の 弦をた．

押さえるポジションである ．この 2 つの練習は，先行

しかし ，一定のテンポ ，決まったリズムを演奏する研究でそれぞれ練習効率向上を目指したシステムの提こ と が 必 ず し も 良 い 音 楽 と は 言 え な い ．リ ー ゼ ル [5]は ，

案 が 行 わ れ て い る ．伊 藤 [1]は ，「豊かな音楽表現を実現バイオリンの魅力が音の抑揚やリズムを自由に表現でするには全弓は不可欠であ る」と述べ，集団学習の場

きるところであり ，バイオリン音楽の表現力は重要視

でどのように指導するのが効果的か実験を行った ．まされており，今でも影響力を与えていると述べた ．

た ，熊 木 ら [2]は ，「 特 に 初 心 者 に と っ て ，譜 面 上 の 音 符

私たちは，音楽のリズムのノリを学び身につけるたおよび運指を見て，音符から指板上のポジショニング

めには ，等間隔のリズムを身につけたり ，基準音に合をイメージし ，指示された運指で弾くという一連のプ

わせて練習するだけでは身につけることができないとロセスは最初に立ちはだかる難関で，このプロセスに考える ．そこで本研究では ，お手本になる先生や指導

対 す る 労 力 や 精 神 的 負 荷 の 軽 減 が ，楽 器 演 奏 を 楽 し め ，者のリズムのノリを学ぶため，先生の演奏した音源か

長 続 き さ せ る 秘 訣 で あ る と い え る ．」 と 述 べ ， MIDI バ

ら局所的なテンポの特徴を抽出し ，バイオリン初学者

イオリンを用いた左手のポジション練習システムを提が自身の録音した音源と比較することで ，以前の自主案した．

練習と比べて ，効率的な リズム 学習を可能にする こと

また，楽器を演奏する上では適切な音を鳴らすだけを目指す ．

で な く ，適 切 な リ ズ ム で 演 奏 を す る こ と も 重 要 で あ る ．

本稿は次の通り構成される ．2 節では，関連研究に

和太鼓演奏においてリズム学習のための システムが 2ついて示す．3 節では ，本方式であるバイオリン演奏

つ 提 案 さ れ て い る ．工 藤 ら [3]は ，「学習者が 自己評価で音源データを対象としたリズム特徴自動抽出によるリ良いと判断しているが ，指導者が悪いと判断している

ズム正確性可視化方式について示す ．4 節では，実際と い う ， 自 身 の 欠 点 を 認 識 で き て い な い 問 題 で あ る ．」に構成したシステムを用いて練習を行い ，5 節で本稿と述べ，基準音と基準音を聞きながら長胴太鼓を叩いをまとめる．

た音データを用いて，リズムのズレの推移グラフをフ

2. 関 連 研 究ィードバックし ．ズレの推移を演奏者が認識することが で き る シ ス テ ム を 提 案 し た ．ま た ，工 藤 ら [4]は ，「リ本節では，本方式に関連する研究について挙げる．

2.1. バイオリン演 奏学 習 に関する研 究

ズム技能は時間的な技能のため ，自身を撮影した映像

伊 藤 ら [1]は ，バ イ オ リ ン 初 学 者 を 対 象 に 右 手 奏 法 のを用いても問題点を自身で認識するのが難しくなって学習システムの提案を行っている．本研究では授業の実践記録から正規の弓の持ち方や，肩と肘の関節の使い分けなどが重要になっていることに着目している．
この研究では，弓の速 さや弓と弦の交わり方を意識した上で，肩の関節を使い上腕・前腕を意識して腕を動かすことが困難であると述べている．
熊 木 ら [2]は ，バ イ オ リ ン 初 学 者 を 対 象 と し た ポ ジ シ
ョン学習のシステムの提案を行っている．熊木らは，正しいポジション位置を演奏者に提示するとともに，虚偽情報および曖昧情報も与えることで，効率よくバイオリン演奏学習が行える可能性を提示した．
カ レ ン ら [6]は ，ボ ル ノ フ・メ ソ ッ ド や ，プ ロ の 教 師が使用している技法を用いて，右手の演奏技術の効率化について述べている．カレンらはバイオリンのアプローチの方法につ いて，初学者は左手のテクニックを図 1 全体図重要視するよりも，右手のスキルアップが効果的であると述べている．この考えに基づき，この研究では，に着目したアプローチの方法を提案する ．バイオリン

右手のスキルアップに着目したシステムの提案がされの 演 奏 技 術 向 上 に 着 目 し た 既 存 の 研 究 で は ， 2.1 節 でている．

示したような ，左手のポジションや右手の弓の動かし

2.2. リズム学 習 支 援システムに関する研 究方を重視したものが多く見られた ．しかし ，レベルの工 藤 ら [3]は ，和 太 鼓 の 演 奏 者 を 対 象 に 実 験 を 行 っ た ．

高い演奏を行うためにはリズムへの考慮も必要である．

演 奏 者 は 和 太 鼓 の 基 準 の 音 を 聞 い て か ら ，16 音 同 じ 速

また，リズム学習に着目した既存の研究では ，基準さで叩き，演奏の自己評価とグラフを用いたリズムのの音や楽譜の音符と同じリズムで演奏できているかとズレの結果のフィードバックを受け ，その後もう一度いう評価方法であった ．しかし ，我々は音楽のノリは演奏した．実験の結果は ，9 名中 4 名が自己評価とズ一定のリズムで表現できるものではないと 考える．例

レの推移グラフの結果に違いがあった．また，経験年えば，緊張感を表すために実際のテンポよりも早くし数が 1 年目や 2 年目の場合 ，2 回目の演奏では推移グた後に 落ち着いた印象を与えるためにゆっくりなテンラフの影響を受けたのではないかと思われる結果になポにして数小節トータルで辻褄が合っている微妙なテった．

ンポのことを指す ．そこで，本研究では先生の演奏し工 藤 ら [4]も 先 ほ ど の 研 究 と 同 様 ，基 準 音 を 聞 き な がた音源から局所的なテンポの特徴を抽出し 音楽のノリら和太鼓の演奏を行った ．しかし，前の実験とは異なをグラフで可視化することを目指す ．本研究では，全り ，演 奏 者 は 目 の 前 の 画 面 の 色 も 見 な が ら 演 奏 を 行 う ．

体のリズムを抽出するのではなく ，局所的にテンポをリアルタイムでリズムのズレを確認できるシステム が抽出することで ，テンポの微妙な変化を捉えることが提案された．

可能になり，バイオリンを練習している人の音源と比竹 川 ら [7]は ，リ ズ ム の 情 報 を 可 視 化 す る こ と に よ り ，較することができ練習効率が上がるのではないかと考

演奏者に対してリズム情報の直感的な理解が可能になえる．

るシステムを提案している．この研究では，演奏情報

3. バ イ オ リ ン 演 奏 音 源 デ ー タ を 対 象 と し た リをリアルタイムで取得し，音符の長さがどのくらいなズム特徴自動抽出によるリズム正確性可視のかを楽譜の譜面上に横棒で表示することで，ピアノ化方式の実現演奏者にリズムの情報を提供している．竹川らは，こ

本節では ，バイオリン演奏音源データを対象としたの手法をピアノロール譜およびリズム支援学習なしとリズム特徴自動抽出によるリズム正確性可視化方式に比較して，演奏ミスが少なくなったことから，リズムついて述べる ．

を可視化し支援することの効果を提示した．また，竹節 の 構 成 に つ い て 述 べ る ．3.1 節 で は ，本 研 究 の 全 体

川 ら が 提 案 し た 手 法 を 鍵 盤 初 心 者 が 用 い る こ と で ， 30

像 に つ い て 述 べ る ．3.2 節 で は ，お 手 本 生 成 フ ェ ー ズ に分の訓練で，打鍵ミスやリズムミスがほとんどなく演

つ い て 述 べ る ．3.3 節 で は ，演 奏 デ ー タ 可 視 化 フ ェ ー ズ

奏できるようになっており，効率的に学習できる可能について述べる ．

性を提示した．

3.1. 全 体 像

2.3. 本 研 究 の位 置 付 け
本研究では，バイオリン演奏学習において ，リズム本方式の全体図を図 1 に示す．本システムは ，お手本生成フェーズと演奏データ可視化フェーズの 2 つのフェーズからなり ，テンポ特徴抽出機能 ，テンポ差異
抽 出 機 能 ，warp path 抽 出 機 能 ，テ ン ポ 差 異 可 視 化 機 能 ，演奏データ，お手本演奏データで構成される ．

3.2. お手 本 生 成 フェーズ
本研究では，先生の演奏と生徒の演奏の音源を用いて，リズムの比較を行う．したがって，それぞれの音源からリズムの特徴を抽出する必要がある．お手本生
成フェーズでは，先生の音源からリズムの特徴を抽出
す る ．音 源 は ，mp3 や wav な ど の 音 声 フ ァ イ ル と し て入力する．

3.2.1. テ ン ポ 特 徴 抽 出 機 能
本節では，演奏音源からテンポ特徴を抽出する機能について述べる．
テンポ特徴抽出機能では，入力した音源からリズム

図 2 テンポグラム出力例(横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： BPM)の特徴を抽出する．本機能では，先生の演奏音源からリズムの速い，遅いという特徴を抽出する．一定のテンポで弾くだけではなく，あえて音を短く切る，あるいは音を伸ばすなどのリズムの特徴を抽出する．本研
究 で は ，テ ン ポ 特 徴 の 抽 出 に テ ン ポ グ ラ ム [5]を 用 い る ．
テンポグラムは，図 2 に示した例の通り，局所的なテンポの特徴の抽出を行うものである．テンポグラムによって導き出されるテンポはリズムによって決まるため，テンポグラムを用いてリズムのムラを表現することが可能となる．したがって，以降はテンポ特徴で統一する．
テンポグラムはある時間において，どのくらいのテンポであるか推測を行うも のである．また，フーリエテンポグラムと自己相関テンポグラムの 2 つの求め方が有名である ．フーリエテンポグラムでは，オンセッ

図 3 warp path の 出 力 例（ 横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： BPM）

トエンベロープを用いて短時間フーリエ変換を行ったンポの抽出を行い，各時間で最も大きな値をとったテ結果を求める．オンセットエンベロープとは，発音タンポから，1 次元配列のデータを作成する ．

イミングを抽出した信号である ．自己相関テンポグラ

3.3.2. テンポ差異 抽 出 機 能ムでは，オンセットエンベロープを用いて自己相関を計量した結果を求める．

本節では，抽出したテンポ特徴からお手本データとのテンポ差異を抽出し ，折れ線グラフとして可視化す

本方式では，自己相関テンポグラムを用いる．本機る機能について述べる．本機能では ，テンポ差異とし能では，各時間で最も大きな値をとったテンポのみ抽て DTW の warp path を 用 い る ．本 機 能 は ，warp path 抽出を行い，1 次元配列のデータを作成する ．

出機能とテンポ差異可視化機能によって構成される ．

3.3. 演 奏 データ可 視 化 フェーズ

3.3.2.1. warp path 抽 出 機 能

本研究では，バイオリン初学者が演奏した音源を入力データとして想定している．

本 機 能 で は ，3.2.1 節 で 求 め た 先 生 の 演 奏 音 源 デ ー タと 3.3.1 節 で 求 め た 生 徒 の 演 奏 音 源 デ ー タ の 距 離 を 測

本機能では，生徒がお手本となる演奏と比較して正る ． 本 機 能 で は DTW[6]の warp path 用 い て ， 2 つ の デ

確にリズムを再現できているかを ，リズムの特徴を抽ータの比較を行う．2 つのデータを比較する際に，先出 し て 確 認 を 行 う ．音 源 は ，mp3 や wav な ど の 音 声 フ生のデータはデータベースに保存されているため，生ァイルとして入力する ．

徒は先生のデータを選択する．

3.3.1. テ ン ポ 特 徴 抽 出 機 能
本節では，演奏音源からテンポ特徴抽出する機能について述べる．
3.2.1 節 と 同 様 に ，2 つ の テ ン ポ グ ラ ム そ れ ぞ れ で テ

図 5 デ ー タ を 削 除 す る 数 を 8000 個

図 4 特徴可視化機能出力例（ 約 0.36 秒 間 ） 削 除 し た 結 果（ 横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： お 手 本 と 生 徒 の BPM の 差 ）（ 横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： お 手 本 と 生 徒 の BPM の 差 ）DTW と は ，時 系 列 デ ー タ 同 士 の 距 離 を 測 る 際 に 用 い
ら れ る 手 法 で あ る ． warp path と は ， 2 つ の 時 系 列 デ ー
タにおける最小の距離を持つ時点のデータの組み である．1 つの時系列データから，ある時間のデータを抽出したとき，もう 1 つの時系列データから似ているデータを複数抽出し，複数のデータのうち一番距離が近い デ ー タ を 求 め る ． DTW に お け る warp path の 出 力 例を 図 3 に 示 す ．図 3 の 時 ，warp path は グ レ ー の 線 の ことを指す．本方式で扱っている特徴量は時系列データで あ る た め ， DTW の warp path を 用 い る ．

3.3.2.2. テンポ差 異 可 視化 機 能
本節では，抽出したテンポ差異を可視化する機能について述べる．

図 6 デ ー タ デ ー タ を 削 除 す る 数 を 1000 個

warp path 抽 出 機 能 で は ，あ る 時 点 に お け る 一 番 距 離（ 約 0.045 秒 間 ） 削 除 し た 結 果が近いデータを求めている ．したがって ，一つの値に（ 横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： お 手 本 と 生 徒 の BPM の 差 ）対して複数のデータが当てはまる場合がある．具体的

先行研究から ，リズム情報を可視化することで，演には，お手本のデータ x の a という値に対応するデー奏学習の効率化が可能であることが証明された．したタ が y の デ ー タ 内 で 複 数 存 在 す る 場 合 が あ る ．そ こ で ，がって，本研究ではデータの比較結果を生徒へフィー本機能では複数のデータが当てはまった場合 ，お手本ドバックする際に，どのくらいテンポがズレていたののデータ x を基準にして当てはまった y のデータの中かどうかを図 4 のようにグラフで可視化する ．横軸にからさらに，一番距離の小さいデータを採用する ．

は時間，縦軸には特徴同士の距離をとった．また，横本機能では，抽出したテンポ差異を 折れ線グラフ として可視化する ．
ユーザにテンポの差異を可視化し提示する実用的なシステムを考えた場合，グラフ表示だけでなく，楽譜上などにハイライトすることが考えられる．その場合は，リズムのズレを判定するための閾値を設定し，それを超えたものについて表示する方式を取ることが考えられる． 閾値の数値は生徒の技術に合わせて設定
す る ．な ぜ な ら ，生 徒 に 合 わ な い 数 値 の 設 定 を 行 う と ，練習の効率化につながらないこと，生徒自身のモチベーションの減少に繋がることが考えられるからである．
適切な閾値の設定方式や，楽譜 上への可視化方式は今後の課題とする．

棒は閾値を表示している．

4. 実 験
本節では ，本手法の実験内容と結果 ，考察について述べる ．
4.1 節 で は ， 実 験 環 境 に つ い て 述 べ る ． 4.2 節 で は ，実 験 1 に つ い て 述 べ る ． 4.3 節 で は ， 実 験 2 に つ い て述 べ る ． 4.4 節 で は ， 総 合 的 な 考 察 を 行 う ．

4.1. 実 験 概 要
本節では ，リズム特徴自動抽出可視化方式の実験概要について述べる ．
実験では，本方式を用いて，テンポ特徴 の自動抽出を行い ，テンポの差異を可視化 する際の，適切なパラこうしたケースから，楽曲のテンポを抽出する機能は楽曲そのものにも依存してしまう事が分かった．ここから考察したこととして，例えば 4 分音符や 8 分音符にあたる長さをカットした場合 ，テンポのズレではなく楽曲自体が別物として解釈される 可能性があると考えられる．こうした条件において現状では本システムは対応することは難しい．
そのため本実験では，テンポの差異を抽出することが比較的容易な条件の中で，適切なパラメータ設定を探索することによって，システム が有効に働く条件を調査し，今後のシステムの改善につなげていく方針と
図 7 デ ー タ を 削 除 す る 数 を 1000 個（ 約 0.90 秒 間 ） 削 除 し た 結 果（ 横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： お 手 本 と 生 徒 の BPM の 差 ）した．
実験では ，テンポを抽出する際のパラメータの設定を 3 段階で行い，テンポ抽出を行う際に最も適切なパラメータを求める ．1 段階目はお手本データからリズムのズレた音源データを作る際に削除するデータの数(時 間 に 対 応 す る )に つ い て ， リ ズ ム の ズ レ が 検 出 し やすいデータを設定する． 2 段階目はテンポグラムを出力する際に，どれだけの幅をまとめて一つのテンポを抽出するのかに相当する ホップレングス の長さを設定する． 最後に削除を開始する時点 を変更して，設定したパラメータとは違う条件でも上手く機能するかを確認する．
本実験では，バイオリンの音源をスマートフォンで録 音 し そ の 後 mp3 に 変 換 し た ． 曲 は 「 か え る の 合 唱 」

図 8 ホ ッ プ レ ン グ ス を 600 に し た 結 果を演奏した．録音した音源をお手本の音源とする ．生（ 横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： お 手 本 と 生 徒 の BPM の 差 ）徒のデータは ，お手本の音源から一部の区間の時間のデータを消して間を詰めたものを用いる ．こうして作られた音源をリズムがズレた演奏の音源として扱う ．
本 実 験 で は 音 源 の サ ン プ リ ン グ レ ー ト を 22,050Hzとする ．
本実験では自己相関テンポグラムを用いて行う．

4.2. 実 験 1
本節では ，適切なデータの削除する数を 求める実験を行う際の実験 環境について述べる ．
本実験では，どのくらいデータを削除すると適切なグラフが表示されるのか求めた ．ホップレングスを256，削 除 を 始 め た 時 点 を 3 秒 と 設 定 し た ．削 除 す る デー タ の 数 は 1000（ 約 0.045 秒 間 ） か ら 20000（ 約 0.90
図 9 編集した時点を 5 秒に変更して秒 間 ） ま で 1000 毎 ず つ 増 や し た ．

ホ ッ プ レ ン グ ス を 600 に し た 結 果

4.2.1. 実 験 結 果（ 横 軸 ： 時 間 ， 縦 軸 ： お 手 本 と 生 徒 の BPM の 差 ）メータについて検証する．

本節では ，実験結果について述べる ．
始めにうまく行った例を説明する．実験結果の具体

本システムを用いてテンポ特徴の抽出ができるか，

例 と し て ， デ ー タ を 削 除 す る 数 を 8000 個 （ 約 0.36 秒

予備実験を行ったところ，テンポの抽出を適切に行え間）削除した例を図 5 に示す． グラフの 3 秒付近でテないケースがあった．例えば楽曲によっては，同一テンポの揺れがあることがわかった ．作成した生徒の演ンポで演奏しているのにも関わらず，音符の並び次第奏データに適したグラフが出力された．

で半分のテンポとして判断されてしまうことがあった．

次にあまりうまく行かなかった例を説明する ．実験結 果 の 具 体 例 と し て ， デ ー タ を 削 除 す る 数 を 1000 個

外のところにも変化が見られた ．上記から，本システ（ 約 0.045 秒 間 ） 削 除 し た 場 合 を 図 6 に ， デ ー タ を 削ムによってリズムの差異を抽出し可視化することは現

除 す る 数 を 20000 個 （ 約 0.90 秒 間 ） 削 除 し た 例 を 図 7状では限定的に可能ではあるが，汎用的なシステムにに示す．削除した時点は 3 秒以降であるがそれ以外のしていくためには，システムの設計 の見直し とパラメ

時点でもテンポの差があると見られた．また，データータの設定が必要であると 考えられる．

を削除する数が少なすぎても多すぎてもうまく行かな

5. お わ り にいことがわかった ．

4.3. 実 験 2
本節では ，適切なホップレングスの長さを求める実験を行う際の実験環境について述べる．

本 稿 で は ，バ イ オ リ ン 学 習 効 率 化 を 可 能 に す る ，2 つのバイオリン演奏音源を用いたリズム特徴自動可視化方式について述べた．本方式では， 2 つのバイオリンの音源から，それぞれテンポの特徴を抽出し，2 つの本実験では，ホップレングスの長さをどのくらいにテンポの特徴の比較を行い，グラフに可視化することすると適切なグラフが表示されるのか求めた ．データ

で，生徒のバイオリンの自主練習の効率化を行うシスを 削 除 す る 数 を 8000 個（ 約 0.36 秒 間 ），削 除 を 始 め たテムの実現を目 指した．本研究では，お手本となる音

時 点 を 3 秒 と 設 定 し た ．ホ ッ プ レ ン グ ス は 50 か ら 1000

源と意図的にタイミングをずらした音源を作成し，比ま で 50 毎 ず つ 増 や し た ．

較することで，本システムでリズムのズレが可視化で4.3.1. 実 験 結 果きること の可能性を示した．

本節では ，実験結果について述べる ．

本方式の実用化については，楽曲によって適切なホ

どの結果も実験 1 と同様，3 秒よりも手前で表示さップレングスの幅が変わると考えられるため ，ホップ

れ た ． ホ ッ プ レ ン グ ス の 幅 が 600 以 上 の と き ， 適 切 な

レングスの幅を自動で求めるシステムも必要である．

グラフが出力されることが多くなった．ホップレング

また，実際にバイオリンの音源を用いて実験を行った

ス の 幅 を 600 に し た 時 の 出 力 結 果 を 図 8 に 示 す ． ホ ッ

際に，音源だけでは気づけなかったリズムのズレを，

プ レ ン グ ス の 幅 が 600 未 満 の 時 ， 3 秒 以 外 の と こ ろ でグラフを用いることで補完することが可能かどうか，もテンポのズレがあるという結果になった ．

効率的にリズム学習を行うことが可能かどうか検証す4.4. 実 験 3

る 必 要 が あ る と 考 え る ．ま た ，利 便 性 を 考 慮 し た と き ，

本節では ，実験 1 と実験 2 で行った結果をもとに，リアルタイムでフィードバックが行えるとさらに効率

どの時点を変更しても良い結果で抽出することが可能

的にリズム学習が行えるのではないかと考えられるたか実験を行う際の実験環境について述べる ．削除を始め，リアルタイムでお手本とテンポのズレが比較でき

め た 時 点 を 5 秒 ， デ ー タ を 削 除 す る 数 を 8000 個 （ 約

るようにシステムを修正する必要がある ．

0.36 秒 間 ）， ホ ッ プ レ ン グ ス を 200， 350， 600， 800，850，1000 の 時 で 行 っ た ．ホ ッ プ レ ン グ ス の 幅 は 実 験 2でうまく行った場合である ．

4.4.1. 実 験 結 果
本節では ，実験結果について述べる ．
編集を始める時点を変更した結果 ，どの場合においても 5 秒より前の時点でテンポの揺れが見られた ．出力結果を図 9 に示す．

4.5. 考 察
本節では ，実験の結果を踏まえて考察を行う ．
パラメータを変更してグラフで可視化した結果，ホップレングスの幅 を大きくするとテンポのずれを抽出
す る こ と が で き た ．今 回 実 験 で 用 い た 楽 曲 は ，1 音 1 音の長さが長い楽譜である ．したがって，ホップレングスの幅が大きくなると抽出がうまく いきやすくなったのではないかと考えられる ．このことから ，楽曲によって適切なホップレングスの幅が変わると考えられる
ため，適切なホップレングスの幅を自動で求めることができるシステムも必要であると考える ．また，編集を始める時間を変更すると グラフは ，編集した時点以参考文献[1] 伊 藤 誠 ， ” ヴ ァ イ オ リ ン 演 奏 に お け る 「 全 弓 」 奏
法 の 大 切 さ ”， 埼 玉 大 学 紀 要 ． 教 育 学 部 ， 2017.
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