平成 27 年度 卒業論文

ギター弾き語り演奏を入力とした自動編曲システムの試作

指導教員 北原鉄朗 准教授

日本大学 文理学部 情報システム解析学科
大内彬裕

2015 年 2 月 提出

i

概

要

現代のポピュラー音楽におけるアマチュアバンドの多くは, ヴォーカル・ギター・
ベース・キーボード・ドラムによって構成される. このようなアマチュアバンド
がオリジナル楽曲を作成する場合, メンバーの一人が全パートを作成することは稀である. 多くの場合, メンバーの一人がギターなどを利用し弾き語り楽曲を作成す
る. そして, その弾き語り楽曲をメンバー全員で聴き, メンバーがそれぞれの担当
パートを作成する. しかし, こういった作業は豊富な知識と高い技術を必要とするため, 初中級者をメンバーに含むアマチュアバンドには難易度が高い. よって, ギターによる弾き語り演奏をバンド演奏用譜面に自動編曲できれば, アマチュアバ
ンドにとって有用であると考えられる. しかし, 従来のギターを利用した自動編曲
に関する多くの研究は, コード進行などを入力し自動編曲を行う研究であるため,ユーザによるギター弾き語り演奏を入力しバンド演奏用譜面に自動編曲するものはなかった.
本研究では, ギター弾き語り演奏用譜面とバンド演奏用譜面の関係に着目し事例
ベース推論を用いることで, ユーザによるギター弾き語り演奏をバンド演奏用譜面に自動的に編曲するシステムを実現する. 同一楽曲のギター弾き語り演奏用譜面とバンド演奏用譜面の関係は, ユーザが演奏したギター弾き語り譜面とそれを編曲した楽曲の関係に共通している. あらかじめ同一楽曲のギター弾き語り演奏用譜
面とバンド演奏用譜面の組からなるデータベースを構築する. そして, ユーザによる演奏が入力されたときデータベース内から最も類似するギター弾き語り演奏用
譜面を事例探索する. その後, 類似するギター弾き語り演奏用譜面と対になるバン

ii
ド演奏用譜面を修正することで自動編曲を行う.
実験では, 事例探索の妥当性とバンド譜面修正の妥当性の 2 点について検証した.
類似検索の妥当性においては, ユーザによる演奏の精度が大幅に低下しても事例探索の精度は低下せず, 最も類似するギター弾き語り演奏用譜面をデータベースから検索することが可能であることが確認された. また, バンド譜面修正についての妥
当性は, 本システムと本システムからリズム修正機能を削除したシステムの編曲結果を比較し, リズム修正の妥当性を検証した. 同様に, 本システムと本システムから構成音修正機能を削除したシステムの編曲結果を比較し, 構成音修正の妥当性を検証した. その結果, 構成音修正とリズム修正の両方に必要性が確認された.

iii

目

目

次

次

iii

図目次

vii

表目次

ix

第1章 序

論

1

1.1

本研究の背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2

本研究の目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.3

本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

第 2 章 関連研究・関連システム

2.1

編曲に関する関連研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.1

2.2

3
3

ピアノの両手運指モデルによる合奏曲のピアノ用自動編曲手
法 [2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.1.2

曲構造とメロディーのリズム解析による自動編曲 [3] . . . . .

3

2.1.3

音符レベルでユーザ意図を把握して編曲を行う事例ベースシ
ステム [4] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

ギターを利用した編曲に関する関連研究 . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2.1

与えられたメロディーとコード進行に基づくギター用編曲シ
ステムの構築 [5] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

iv
2.2.2

2.3

曲システム [6] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

編曲に関する関連システム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

BAND IN A BOX シリーズ [7] . . . . . . . . . . . . . . . .

5

関連研究・関連システムとの類似点・相違点 . . . . . . . . . . . . .

6

2.3.1
2.4

与えられたコード進行に基づくギター伴奏用ボサ・ノヴァ編

第 3 章 編曲手法

7

3.1

本研究におけるアプローチ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

3.2

全体像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

3.3

事例選択 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

3.4

3.3.1

展開およびテンポを利用した事例楽曲絞り込み

3.3.2

リズム・構成音を利用した事例選択 . . . . . . . . . . . . . . 10

. . . . . . . 10

バンド演奏用譜面修正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.4.1

リズム修正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.4.2

構成音修正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

第 4 章 システム構成

15

4.1

ユーザによる演奏入力の流れ

4.2

使用するギター . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

4.3

演奏の制約

4.4

データベース . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.4.1

アーティストの選択基準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.4.2

楽曲の選択基準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.4.3

テンポの記載がない譜面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

第 5 章 事例選択の妥当性に関する検証実験

25

5.1

実験目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

5.2

実験方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

v
5.3

実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

29

6.1

実験目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

6.2

実験方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

6.3

実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

6.3.1

編曲結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

6.3.2

考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

第 7 章 結論

43

参考文献

45

vii

図目次

3.1

編曲手法の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.1

ユーザによる演奏入力の流れ

4.2

テンポ入力画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4.3

ユーザによる演奏中の画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4.4

演奏の試聴画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4.5入力された演奏の部分修正画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4.6

展開の入力画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.7

編曲結果画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.8

You Rock Guitar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

5.1

類似検索に関する実験結果 (削除率 0%から 90%) . . . . . . . . . . . 27

5.2

類似検索に関する実験結果 (削除率 90%から 99%) . . . . . . . . . . 28

6.1

原曲 (A メロ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

6.2

ギター弾き語り譜面 (A メロ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

6.3

ユーザによる演奏 (A メロ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

6.4

本システムを利用した編曲結果 (A メロ) . . . . . . . . . . . . . . . 33

6.5

構成音修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (A メロ) . . 34

6.6

リズム修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (A メロ) . . 34

6.7

原曲 (B メロ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

6.8

ギター弾き語り譜面 (B メロ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

9

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

viii
6.9

ユーザによる演奏 (B メロ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

6.10 本システムを利用した編曲結果 (B メロ) . . . . . . . . . . . . . . . 36
6.11 構成音修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (B メロ) . . 37
6.12 リズム修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (B メロ) . . 37
6.13 原曲 (サビ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.14 ギター弾き語り譜面 (サビ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.15 ユーザによる演奏 (サビ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
6.16 本システムを利用した編曲結果 (サビ). . . . . . . . . . . . . . . . 40

6.17 構成音修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (サビ) . . . 41
6.18 リズム修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (サビ) . . . 41

ix

表目次

4.1

データベースに利用した楽曲一覧 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

1

第1章 序

論

本章では, 研究の背景・目的を述べた後, 本論文の構成を述べる.

1.1

本研究の背景現代のポピュラー音楽において, ヴォーカル・ギター・ベース・キーボード・ドラ
ムによって構成されるバンド演奏形式の楽曲は人気が高く, バンド楽曲を演奏する
アマチュアバンドも多い. そして, こういったアマチュアバンドがオリジナル楽曲を作成する場合, メンバーの一人が楽曲作成のすべてを担うことは稀である. 多くの場合, まずメンバーの一人がギター弾き語り楽曲を作成する. ここで言うギター
弾き語り楽曲とは, 伴奏をギターで演奏しながら主旋律を歌う楽曲のことで, 楽曲の大まかなアイディアを他者に伝えるために用いられる. そして, そのギター弾き
語り楽曲をメンバー全員で聴き, それを基にメンバーが試行錯誤しながらそれぞれの担当パートを作成する. その後, 各パートを合奏することで全体の調和を確認
し, メンバーが納得するまで各パートの修正を繰り返す. しかし, こういった作業
は, ギター弾き語り演奏の音楽的特徴を汲み取り, それに似合うフレーズを即座に作り出す能力を必要とする. そのため, 既存する楽曲のコピーは可能だがオリジナ
ルフレーズを作成できない初中級者をメンバーに含むアマチュアバンドにとって,ギター弾き語り演奏用楽曲をバンド演奏用に編曲することは難しいと考えられる.

第1章 序2

1.2

論

本研究の目的前記の背景を踏まえ, ギター弾き語り演奏からバンド演奏用譜面に編曲する作業をシステムが代行できれば, 初中級者をメンバーに含むアマチュアバンドであっても, オリジナルバンド楽曲を演奏したり楽しむことが可能になる. また, システムが編曲作業を代行することによって, ユーザはメンバー全員で試行錯誤しながら編曲するよりも早く編曲された楽曲を得ることができる. そこで本研究では, ユーザによるギター弾き語り演奏をバンド演奏用譜面に自動編曲するシステムを提案する. あらかじめ同一楽曲のギター弾き語り演奏用譜面とバンド演奏用譜面の組からなるデータベースを構築し, 事例ベース推論を用いることで自動編曲を行う.

1.3

本論文の構成本論文の構成として, 第 2 章では自動編曲の関連研究及び自動編曲に関する商品を概観する. その後, 第 3 章では本研究で用いた編曲手法について述べる. さらに,
第 4 章では本システム概要について述べる. また, 第 5 章では本システムを利用した実験と実験結果を述べる. その後, 第 6 章では第 5 章まで述べたものをまとめ今後の課題について議論をする. そして, 第 7 章では最終的な結論を述べる.

3

第 2 章 関連研究・関連システム
ここでは関連する研究やシステムを紹介する. これらの課題について述べた後,
本研究との類似点と相違点について述べる.

2.1

編曲に関する関連研究

自動編曲については, 文献 [1] で述べられているように様々な研究事例が存在す
る. 以下では, そのうちのいくつかを紹介する.

2.1.1

ピアノの両手運指モデルによる合奏曲のピアノ用自動編曲手
法 [2]

この研究では, 合奏曲をピアノ演奏用に自動編曲するシステムについて述べてる. まず, ピアノの両手運指に着目し運指モデルを構築する. 次に, どのように編曲されやすいかを表した編集確率を構築する. この運指モデルと編集確率を組み合わせることで確率モデルを考案しピアノ用自動編曲を行う.

2.1.2

曲構造とメロディーのリズム解析による自動編曲 [3]

この研究では, 音楽ジャンルをロックミュージックと特定した上で自動編曲を行う. 曲構造とメロディー・楽器・楽器同士のリズムのユニゾンに注目しすることで編曲手法を確立し計算機上で実現する.

第2章

4

関連研究・関連システム

音符レベルでユーザ意図を把握して編曲を行う事例ベースシ

2.1.3

ステム [4]
この研究では, 単純なモチーフがシステムに入力されると, あらかじめ蓄積されていた多数の編曲事例の中から入力のモチーフに類似した編曲事例を利用し編曲
を行う.

2.2

ギターを利用した編曲に関する関連研究多数存在する編曲研究の中で, ギターに関する研究を紹介する.

2.2.1

与えられたメロディーとコード進行に基づくギター用編曲シ
ステムの構築 [5]この研究では, メロディーとそれに対応するコード進行が与えられたとき, これらの入力を基にギター独奏用楽曲を自動編曲するシステムについて述べている. ギ
ターは最大で 6 音を同時発音できるため, 一人のギタリストが単独で主旋律と伴奏を複雑に組み合わせたギター独奏をすることができる. そのため, 任意の楽曲をギ
ター独奏用に編曲することは多くある. そこでこの研究では, ギターが複数の音高を同時に発音する際の手や指の制約やギター演奏の特徴を考慮することで自動編曲を行う.
まず, 任意のメロディーとそれに対応するコード進行を楽譜におこす. そしてその譜面を基に, 指の構造上演奏可能な押弦位置と開放弦の組み合わせ, 弦を離すと音が切れるというギターの性質を考慮しギター独奏用楽曲を編曲する.

2.3. 編曲に関する関連システム

2.2.2

5

与えられたコード進行に基づくギター伴奏用ボサ・ノヴァ編
曲システム [6]

この研究では, ユーザが入力したコード進行をリズムやコードの観点からボサ・
ノヴァ風に編曲するシステムについて述べている. ボサ・ノヴァという音楽ジャンルにはリズムに大きな特徴があるため, 任意の音符の発音開始位置を変更すること
で編曲を行う.
まず関連研究 [5] と同様に, 任意のコード進行を楽譜におこす. そして, ユーザが入力したコード進行を, シンコペーションとアンティシペーションというボサ・ノ
ヴァ特有のリズムを利用することで, 自動的にボサ・ノヴァ風のギター伴奏に編曲している. さらに, ジャズ理論から借用したコードコード進行を元の楽曲に適用させることでより自然な編曲を行う.

2.3

編曲に関する関連システム

自動編曲を行うシステムは多数存在し市販されている. ここではそのうちの一つを紹介する.

2.3.1

BAND IN A BOX シリーズ [7]BAND IN A BOX シリーズは, ユーザが意図する音楽ジャンルを指定すること
で作曲や編曲を自動的に行うシステムである. 音楽ジャンルを指定する際, 音楽
ジャンルは最も低いグレードの BasicPAK ならば約 850 種類, MegaPAK ならば約2700 種類, 最も高いグレードの EverythingPAK ならば約 5200 種類からユーザの好みに合うものを選択することができる. さらに, メロディから伴奏を生成したり,伴奏からメロディを生成することも可能である.

第2章

6

関連研究・関連システム

このシステムでは, まず任意の楽曲のコード進行を入力する. また入力の際, MIDI
コントローラーを接続すれば, 実際の楽器を演奏するようにコード進行を入力することが可能である. その後, 入力した楽曲に対しユーザの意図する音楽ジャンルを指定する. そして, 入力された楽曲のコード進行を解析し, システム内の多数のフレーズを自動的に組み替えることで, ユーザの指定した音楽ジャンル通りに編曲を
行う.

2.4

関連研究・関連システムとの類似点・相違点

編曲に関する研究は, ギター以外の楽器を用いる研究 [2] が多い. また, システムに入力する際に用いる楽器や編曲結果に用いる楽器を指定せずに自動編曲を行う
研究 [3, 4] も多数存在する. しかし, 本研究ではシステム入力時にギター弾き語り
演奏を用い, 編曲結果をバンド形式の楽曲とする. また, 事例ベース推論を用いる
編曲研究 [4] は存在するが, 本研究のように同一楽曲のギター弾き語り譜面とバンド演奏用譜面の関係性に着目している研究はなかった.
また, ギターを利用した自動編曲に関する研究も少なからず存在する. しかし,ギターに関する研究 [5, 6] の多くは, ユーザの弾き語り演奏を直接入力することでバンド演奏用譜面に自動編曲するものはなかった. また BAND IN A BOX シリー
ズ [7] にギター型の MIDI コントローラを接続すれば, ユーザの弾き語り演奏を直接入力することは可能である. しかし, BAND IN A BOX シリーズは, 入力された演奏からコード進行のみを抽出し編曲を行っているため, ユーザのギター弾き語り
演奏を直接編曲に利用しているわけではない.
そこで本研究では, ギター弾き語り演奏用譜面とバンド演奏用譜面の関係に着目することで, ユーザによるギター弾き語り演奏をバンド演奏用譜面に自動的に編曲するシステムを提案する.

7

第 3 章 編曲手法
本章では, 本研究でとるべきアプローチについて述べる. その後, 編曲手法の全体像を述べ, その詳細を順に述べる.

3.1

本研究におけるアプローチ

本研究では, ユーザが演奏したギター弾き語り演奏を, バンド形式の楽曲に自動編曲するシステムを実現する. そこで, 市販されている同一楽曲のギター弾き語り
譜面とバンド演奏用譜面の関係に着目した. プロのアーティストが, ギター弾き語
り楽曲を作曲し, それを基にバンド形式の楽曲を編曲したかどうかは判断がつかな
い. しかし, プロが作成したバンド形式の楽曲は, 譜面化され市販されている. さらに, そのバンド形式の楽曲を, ギター弾き語り演奏用に編曲し譜面化したものも市販されている. このバンド演奏用譜面からギター弾き語り譜面に編曲する作業
は, バンド演奏用楽曲のハーモニーやリズムなどの音楽的特徴を残しつつギター演
奏用譜面に編曲しているはずである. このバンド演奏用譜面からギター弾き語り
演奏用譜面に編曲する作業の逆を行うことで, プロのアーティストがギター弾き語り楽曲からバンド演奏用楽曲に編曲する作業を, 擬似的に再現できると考えた. そこで本研究では, 同一楽曲のギター弾き語り譜面とバンド演奏用楽譜の関係を利用
し, 自動編曲を行う.
既存の譜面を活用し自動編曲するには, 確率モデルと事例ベース推論の 2 つの手法が挙げられる. 確率モデルを利用し自動編曲する場合, 大量の楽曲データから確率モデルのパラメータを推定する. しかし, この方法では, 任意の楽曲を王道的な

第 3 章 編曲手法

8

楽曲に編曲することは可能だが, 独特なフレーズや例外的なハーモニーを生み出すことはできない. そこで, 本研究では事例ベース推論を用いて自動編曲を行う. 既存するバンド演奏用譜面を意図的に修正することで, これらの問題点を解決することができる.

3.2

全体像

本研究における編曲手法の大まかな概要は, 図 3.1 の通りである. 本研究では,
ユーザによる演奏から直接バンド演奏用譜面を編曲せずに, 次の方法で編曲を行う. まず, 同一楽曲のギター弾き語り演奏用譜面とバンド演奏用の譜面の組からなるデータベースをあらかじめ構築する. ユーザによる演奏が入力されると, それと最も類似するギター弾き語り演奏用譜面を, 展開・テンポ・リズム・構成音を使用しデータベース中から 1 曲事例探索する. 本研究における展開とは, イントロ・A メ
ロ・B メロといった楽曲の展開に関する情報である. その後, 最も類似するギター弾き語り演奏用譜面と対になるバンド演奏用譜面に対しリズム修正を施す. その後, さらに構成音修正を施すことで編曲を行う. また, ユーザによる演奏の入力には, ギター型の MIDI コントローラを用いる. その詳細は 4.2 節で述べる.

3.3

事例選択

本研究では, 4 小節ごとにユーザの演奏に類似する事例断片を選択する. その事
例断片のバンド演奏用譜面を適用し, 必要に応じてその事例断片を修正することで編曲を行う. この事例断片とは, データベース中の楽曲を 4 小節ごとに分割したものを指す. そして, 事例断片の選択は 2 段階で行う. まずユーザによる演奏に最も類似する事例楽曲を探索する. その後, 4 小節ごとにその類似楽曲から最も類似する類似断片を探索する. この様にして事例探索が 2 段階になっているのは, 異なる

3.3. 事例選択

9

図 3.1: 編曲手法の概要

第 3 章 編曲手法

10

事例楽曲から抽出された事例断片が混在することで, 曲調の一貫性が失われるのを防ぐためである.

3.3.1

展開およびテンポを利用した事例楽曲絞り込み

ユーザが指定した展開 (イントロ・A メロ・B メロなど) をすべて含む事例楽曲
を, データベースから抽出する. その後, テンポを利用して事例楽曲をさらに絞り込む. ユーザによる演奏のテンポを T (bpm 単位) とする. また, テンポによる絞り込み範囲を τ (bpm 単位) とする. そして, 展開によって抽出された楽曲集合から,[T − τ, T + τ ] の範囲の楽曲を抽出する.

3.3.2

リズム・構成音を利用した事例選択

ユーザによる演奏と絞り込みこまれたデータベースの各事例曲の類似度を求め,類似度が最も高くなる事例曲を探索する. また, 本研究における類似度は, ユーザによる演奏とデータベース中のギター弾き語り演奏用譜面が, 同じタイミング (同じ発音時刻) で同じ音名を多く演奏するほど高い値になるように設計する.
まず, ユーザによる演奏を展開ごとに分割する. その後, 分割された各展開を, さらに 4 小節ごとに分割する. その 4 小節区間に存在する音符の発音時刻と音名の組からなる集合を, Min とする. 例えば, Min = {(0, {C, E, G}), (480, {C, E, G}), · · ·}のように表す. 同様に, データベース中のあるギター弾き語り演奏用譜面を展開ごとに分割後さらに 4 小節区間ごとに分割する. その 4 小節区間に存在する音符の発
音時刻と音名の組からなる集合を, Mgt とする. Mk (k = in, gt) の各々は, 発音時
刻 (tick 表記, 分解能は 480 とする.) と音名の組からなる要素の集合とする. また,

Mk の先頭の発音時刻が 0 tick になるように, Mk の全体の発音時刻を調整する.
その後, 同一の展開内の Min と Mgt に対し, 次の作業を施す. まず, Mgt を Min に合わせ移調する. そして, Min と Mgt から発音時刻が一致する要素をそれぞれ抽出3.4. バンド演奏用譜面修正

11

し, M′in , M′gt とする. 例えば, Min = {(0, {C, E, G}), (480, {C, E, G}), · · ·}, Mgt ={(0, {C, G, B}), (480, {C, G, B}), · · ·} ならば, M′in = {(0, {C, G}), (480, {C, G}), · · ·}のように表す. さらに, M′in の各要素 (t, n) に対して, 発音時刻が t である要素 (t, n′ )を M′gt から抽出し両者の音名が一致している数, すなわち, C(t) = |n ∩ n′ | を数え,
それを時刻 t における一致音数と定義する. これらを Min の各要素に対して行いその和を Min および Mgt の要素数で割り平均を求めることで, ユーザの演奏に対するギター弾き語り演奏用譜面の類似度 S とする. すなわち,

S=

1
2

(∑

(t,n)∈M′in C(t)|Min |∑+(t,n)∈M′in C(t))|Mgt |

である. この類似度計算によって, 同一の展開内の Min に対し最も高い類似度のMgt を検索する. すべての Min に対し最も高い類似度の Mgt をそれぞれ検索し,それらの類似度の平均を算出し平均類似度 Save を求める.
平均類似度を求める作業を, データベースから選抜された楽曲集合内の全てのギ
ター弾き語り譜面に対しても行う. その結果, 最も高い Save の楽曲を, ユーザによる演奏と最も類似するギター弾き語り演奏用譜面とする.

3.4

バンド演奏用譜面修正

ユーザによる演奏と最も類似するギター弾き語り譜面の各 4 小節区間に対し選択された事例断片に対応するバンド演奏用譜面を Mband とする. Mband はリズムや構成音が Mgt とは基本的にほぼ一緒であると考えられるが, Mgt と一緒とは限らない. そこで, Min と共通になるように Mband を修正する. そして, 各 Mband に対し, ますリズム修正を施し, その後構成音修正を施すことでバンド譜面修正とする.

第 3 章 編曲手法

12

3.4.1

リズム修正

Mgt から Min と発音時刻が一致する要素を除いた集合を M′′gt とする. Mband にM′′gt と発音時刻が一致する要素が存在するとき, Mband からその要素を除いたものを出力する. 同様に Min から Mgt と発音時刻が一致する要素を除いた集合を M′′inとする. Mband に M′′in と発音時刻が一致する要素が存在しないとき, Mband にその要素を付け加えられたものを出力する. その際, 付け加える要素の音名は, 直前の音符の音名をそのまま用いる. またドラムに関してのリズム修正は, 上記のリズ
ム修正をハイハットとバスドラムにのみ施す.

3.4.2

構成音修正

構成音修正は, ドラム以外の全パートに対し次のように施す.

ドラムとベース以外の構成音修正
まず, Mband からドラムパートとベースパート以外を抽出し Mother とする. その後, Mgt から Mother の平均類似率を算出する. 平均類似度がある閾値 o を上回った場合, Min と Mother の要素が, 同じ発音時刻で音高が 1 度違いの場合に, Motherの音高を Min の音高に一致するように修正する.
また, 平均類似度が o を下回った場合, 次のように構成音修正を施す. Mgt から′′′Min と発音時刻と音名が一致する要素を除いた集合を M′′′gt とする. Mother に Mgtと発音時刻と音名が一致する要素が存在するとき, その要素を Min の構成音のう
ち最も修正距離が近い音名と一致するよう修正し出力する.

ベースの構成音修正
まず, Mband からベースパートの要素を全て抽出したものを Mbas とする. そして, Mbas の全ての音高を, ユーザによる演奏のルートと一致するように修正する.

3.4. バンド演奏用譜面修正

13

この際, 編集距離が最も短い音高を優先する. また, Mbas の全てをユーザによる演
奏のルートに一致させるのは, ベースという楽器の特性上, ルートを優先的に弾く必要があるからである. さらに, Mbas の全てをルートに修正させることで, 不協和
音の発生を未然に防ぐためである.

15

第 4 章 システム構成
本章では, 本システムの構成について述べる.

4.1

ユーザによる演奏入力の流れ

ユーザによる演奏入力の流れを, (図 4.1) に記す. まず, 編曲させたい楽曲のテンポを入力する. このときテンポは 50bpm から 200bpm の間から 1bpm 刻みで選択することができる (図 4.2). その後, 入力されたテンポでメトロノームが再生される. ユーザはそのメトロノームに合わせながらギターを演奏することで, 編曲させたい楽曲を入力する (図 4.3). この際, ユーザによる演奏は自動的にクオンタイズ
される. クオンタイズは, ユーザが 8 分音符単位か 16 分音符単位かを選択することができる. 演奏終了後, ユーザは入力された演奏を試聴する (図 4.4). 試聴の結果, 演奏に間違いがあった場合は, 再度演奏するか, 間違いがあった箇所のみに部分修正を加える. 部分修正を施す場合は, ユーザが任意の音符を選択し, その音符の音程とタイミング (発音時刻) を変更することができる (図 4.5). ユーザの意図通りに演奏が入力されたことが確認されたならば, A メロや B メロなど楽曲の展開に関する情報を入力する (図 4.6). この際, 展開はイントロ・A メロ・B メロ・サビ・
間奏・エンディングの 6 つから選ぶことができる. 展開に関する情報の入力が確認され次第, 入力されたすべての情報を利用し自動編曲が開始される (図 4.7). また,編曲が終了した楽曲は MIDI データとして保存することができる.

16

第4章

図 4.1: ユーザによる演奏入力の流れ

システム構成4.1. ユーザによる演奏入力の流れ

図 4.2: テンポ入力画面

図 4.3: ユーザによる演奏中の画面

17

第4章

18

図 4.4: 演奏の試聴画面

図 4.5: 入力された演奏の部分修正画面

システム構成4.1. ユーザによる演奏入力の流れ

図 4.6: 展開の入力画面

図 4.7: 編曲結果画面

19

第4章

20

システム構成図 4.8: You Rock Guitar

4.2

使用するギター

本研究では, 演奏を入力する為の装置として You Rock Guitar(図 4.8) を使用する. You Rock Guitar とは, ギターの形状をした MIDI コントローラーであり, 実
際のギターのようにフレットを押さえピックで弦を弾くことで演奏することができる. また, 一般的なエレキギターに MIDI コンバータを接続することでも MIDI
信号を入力することができるが, コード弾きなど複数音を同時に演奏した場合には入力精度が大幅に低下する. よって, MIDI コンバータを利用するよりも You Rock

Guitar を利用した方が, ユーザによる演奏を正確に入力することができる.

4.3. 演奏の制約

4.3

21

演奏の制約

本研究で入力可能な演奏は, テンポが 50bpm から 200bpm までとする. これは,アマチュアバンドが作成するオリジナル楽曲のテンポが, 50bpm から 200bpm 程度と推測されるからである. また, 演奏可能な楽曲の拍子は 4/4 拍子とし, 変拍子がない楽曲とする. そして, 演奏形式はコード弾きとする. さらに, You Rock Guitarの機能的制約上, ブリッジミュート・ブラッシングを用いない演奏形式に限定する.

4.4

データベース

本研究におけるデータベースは, 同一楽曲のギター弾き語り演奏用譜面とバンド
演奏用譜面の組を 20 組準備することで構築する. また, データベースに利用した譜面を表 4.1 に示す.

4.4.1

アーティストの選択基準

本研究のデータベースに用いるアーティストの選択基準は, 邦楽 (活動拠点が日
本で, 日本で CD を発売している) であること, 活動時期が 2000 年代以降であること, 音楽ジャンルがロックまたはポップスであること, ヴォーカル・ギター・ベー
ス・ドラムによって構成されるバンドであること, ヴォーカルが男性であることとした. またアーティストは, 全 4 グループから構築する. アーティストを 1 グループに固定するのではなく複数にすることによって, 多様な入力に対応するためである.

4.4.2

楽曲の選択基準

データベースに利用する楽曲は, ヴォーカル・ギター・ベース・キーボード・ドラムによって構成される楽曲とする.

第4章

22

システム構成また, キーボードは演奏者が 1 人とし, 1 人の演奏者が演奏しきれる範疇の楽曲に限定する. そのため, キーボードが同時に利用できる音色は, 最大 2 音色までとする. このとき, 使用する音色の種類は指定しない. 例えば, 同時にオルガンとス
トリングを使用するバンド演奏用譜面があった場合, それが 1 人のキーボード演奏
者が弾ききれる範疇ならばデータベースに利用する.
さらに, 調に関する区別は行わず, 転調が生じる楽曲もデータベースに利用する.
変拍子が 2 小節以上連続して登場せず, 変拍子以外の拍子が 4/4 拍子である楽曲に限定する. また連続でなければ, 楽曲中に何度変拍子が登場してもデータベースに
活用する.

4.4.3

テンポの記載がない譜面

テンポの記載がない楽譜は, 次の方法でテンポの計測を行いデータベースに活用する. まず, PC のあるキーボードを 2 回タップすると, タップとタップの間の時間からテンポを測定するプログラムを作成する. その後, テンポが記載されていない楽曲の CD 音源を用意する. その楽曲を聴きながら, 全拍に合わせて PC のキー
ボードを 31 回タップし続ける. そして, 測定した 30 回分のテンポデータの最初と最後の各 5 回を削除した 20 回に対し, テンポデータの平均値を求める. このテン
ポデータの平均値を, 楽曲のテンポとして利用する. ちなみに, 最初と最後の各 5回を削除するのは, タップにミスやずれが生じる可能性が高い箇所を削除し, 正し
くタップした部分のみのデータを利用するためである. また, データベースに用いる楽曲の多くが 3 分から 4 分ほどの楽曲であるから, 20 回分のテンポデータを集計すれば正しいテンポを算出することができる.

4.4. データベース

23

表 4.1: データベースに利用した楽曲一覧
アーティスト名

曲名

Base Ball Bear

GIRL FRIEND

Base Ball Bear

祭りのあと

Base Ball Bear

ELECTRIC SUMMER

Base Ball Bear

スイミングガール

Base Ball Bear

ラストダンスBase Ball Bear

ドラマチックBase Ball Bear

真夏の条件

音速ライン

旅ガラス

音速ライン

街風

音速ライン

逢瀬川

音速ライン

みずいろの町

音速ライン

夕凪の橋

音速ライン

冬の空

音速ライン

ナツメ

音速ライン

週末旅行

BUMP OF CHICKEN

ギルド

BUMP OF CHICKEN

車輪の唄

レミオロメン

雨上がり

レミオロメン

ビールとプリン

レミオロメンフェスタ

25

第 5 章 事例選択の妥当性に関する検証実験
ユーザによる演奏と最も類似するギター弾き語り演奏用譜面を, 正しく事例選択できているのかを検証する.

5.1

実験目的

事例選択の妥当性について検証する. まず, データベース内に存在するギター弾
き語り楽曲をユーザによる演奏として本システムに入力した場合に, 演奏した楽曲と同じ楽曲が最も類似する楽曲として検索されるかを検証する. また, データベース内に存在する楽曲を意図的に演奏精度を下げて本システムに入力した場合に, 類
似検索にどのような影響を及ぼすのかを検証する.

5.2

実験方法

まず, データベース内に存在するある 1 曲 (「ビールとプリン」とする) のギター弾き語り演奏用譜面を, 楽譜通り演奏し作成した MIDI データを準備する. そして,この MIDI データをユーザによる演奏として, システムに入力する. その結果, デー
タベースから同曲が選ばれることを確認すると同時に, そのときの平均類似度を記録する. また, MIDI データの音符の削除率を p とする. そして, この MIDI データ

第 5 章 事例選択の妥当性に関する検証実験

26の音符を p % 削除しシステムに入力する. その結果, 同曲が選ばれるか確認すると同時に, そのときの平均類似度を記録する.
このように, あらかじめ準備した MIDI データの音符数を意図的に減らすことで,ユーザによる演奏の精度が低い入力を再現し, 演奏精度の低下に伴う平均類似度の変動に対し検証する. またこのとき τ は十分大きな値とし, テンポによるデータ
ベースの絞り込みが起こらないようにする.

5.3

実験結果

展開を用いた事例楽曲選択により, 20 組のデータベースから 13 曲が選択された.
また, p = 0%(音符削除なし) から p = 90% のいずれの場合でも, ユーザによる入力演奏とデータベースの各曲との平均類似度は, 「ビールとプリン」が最も高く,正しく事例選択されたことが分かる (図 5.1). 同様に, p = 90% から p = 99% のい
ずれの場合でも, ユーザによる入力演奏とデータベースの各曲との平均類似度は,「ビールとプリン」が最も高く, 音符数が大きく減少しても正しく類似検索されたことが分かる (図 5.2).
以上より, ユーザによる演奏が大幅に低下しても, 平均類似度の精度は低下しないことが分かる. また, p の値が上がると, ユーザの入力演奏の音符が少なくなり
平均類似度の分母の値も小さくなるため, p が 99% に近づくほどグラフの上下は大きくなる傾向にあった.

5.3. 実験結果

図 5.1: 類似検索に関する実験結果 (削除率 0%から 90%)

27

28

第 5 章 事例選択の妥当性に関する検証実験

図 5.2: 類似検索に関する実験結果 (削除率 90%から 99%)

29

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験
バンド演奏用譜面を修正する際に用いた, リズム修正と構成音修正の 2 つの機能の妥当性について検証する.

6.1

実験目的

バンド譜面修正の妥当性について検証する. 本システムと本システムからリズ
ム修正機能を削除したシステムの編曲結果を比較し, リズム修正の妥当性を検証する. 同様に, 本システムと本システムから構成音修正機能を削除したシステムの編
曲結果を比較し, 構成音修正の妥当性を検証する.

6.2

実験方法

まず, データベース内に存在するあるギター弾き語り譜面中のある 4 小節を選ぶ.
その選んだ 4 小節のうちの 1 小節を意図的に改変した MIDI データを作成する. そ
して, その改変した MIDI データをユーザによる演奏として本システムに入力し編曲結果を得る. また, 本システムから構成音修正機能を削除したシステムに, 改変
した MIDI データを入力し編曲結果を得る. そして, 本システムと構成音修正を施さなかった場合の比較を行い, 構成音修正の妥当性を検証する. 同様に, 本システ
ムからリズム修正機能を削除したシステムに, 改変した MIDI データを入力し編曲

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

30

結果を得る. そして, 本システムとリズム修正は施さなかった場合の比較を行い,リズム修正の妥当性を検証する.
この際, 4 小節中 1 小節を改変したことによる変化率を次のように定義する. まず, 変更する前の 4 小節に対する発音時刻と音名の組からなる集合を Ngt とする.
′とす同様に, 改変した後の 4 小節に対する発音時刻と音名の組からなる集合を Ngt′
る. Ngtの要素数に対して, Ngt の要素数で割ったものを 1 から引くことで変化率 q

とする:

6.3

|Ngt′ |
q =1−
|Ngt |

実験結果

データベース内に存在する「ビールとプリン」という楽曲を利用する.

6.3.1

編曲結果

A メロを入力した場合「ビールとプリン」の原曲 (ヴォーカルを除く A メロ冒頭 4 小節の全てのパート) を図 6.1 に記す. また, この 4 小節に対応するギター弾き語り譜面を図 6.2 に記
す. 同様に, ユーザによる演奏とした MIDI データを図 6.3 に記す. また, このときの変化率は 0.21 である. そして, ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本シス
テムに入力し得られた編曲結果を図 6.4 に記す. このとき, o は 0.25 とした. また,
ユーザによる演奏とギター弾き語り譜面の平均類似度は 0.89 で同曲が事例選択され, ギター弾き語り演奏とバンド演奏用譜面中のギター 2 との平均類似度は 0.62 であった. その後, ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本システムから構成音修正機能を削除したシステムに入力し得られた編曲結果を図 6.5 に記す. 同様に,
ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本システムからリズム修正機能を削除し6.3. 実験結果

31

たシステムに入力し得られた編曲結果を図 6.6 に記す. また, 図 6.1, 図 6.4, 図 6.5,
図 6.6 は青がベース, 橙がギター 1, 赤がギター 2, 黄色がドラムを意味する.
図 6.4 と図 6.5 を比較すると, ギター弾き語りの譜面とユーザによる演奏の構成
音の変化がないため, そもそも構成音修正されないことが分かる. また, 図 6.4 と図 6.6 を比較すると, 編曲結果にユーザが演奏していない発音時刻に音符が存在している. またこのとき, 原曲のリズムを保ったまま構成音修正されるため, ベースの音符が原曲の長さのままである.

B メロを入力した場合「ビールとプリン」の原曲 (ヴォーカルを除く B メロ冒頭 4 小節の全てのパート)
を図 6.7 に記す. また, この 4 小節に対応するギター弾き語り譜面を図 6.8 に記す.
同様に, ユーザによる演奏とした MIDI データを図 6.9 に記す. また, このときの変化率は 0.13 である. そして, ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本システムに入力し得られた編曲結果を図 6.10 に記す. このとき, o は 0.25 とした. また, ユー
ザによる演奏とギター弾き語り譜面の平均類似度は 0.93 で同曲が事例選択され, ギ
ター弾き語り演奏とバンド演奏用譜面中のギター 2 との平均類似度は 0.58 であった. その後, ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本システムから構成音修正
機能を削除したシステムに入力し得られた編曲結果を図 6.11 に記す. 同様に, ユー
ザによる演奏とした MIDI データを, 本システムからリズム修正機能を削除したシ
ステムに入力し得られた編曲結果を図 6.12 に記す. また, 図 6.7, 図 6.10, 図 6.11, 図

6.12 は青がベース, 橙がギター 1, 赤がギター 2, 黄色がドラムを意味する.
図 6.10 と図 6.11 を比較すると, ギター弾き語りの譜面とユーザによる演奏の構
成音の変化がないため, そもそも構成音修正されない. また, 図 6.10 と図 6.12 を比較すると, ギター弾き語りの譜面よりユーザによる演奏の音符数が減っているが,バンド演奏用譜面の音符は削除されずに原曲のままである. よって, ユーザが演奏していない発音時刻に音符が存在している.

32

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

図 6.1: 原曲 (A メロ)

図 6.2: ギター弾き語り譜面 (A メロ)

6.3. 実験結果

33

図 6.3: ユーザによる演奏 (A メロ)

図 6.4: 本システムを利用した編曲結果 (A メロ)

34

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

図 6.5: 構成音修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (A メロ)

図 6.6: リズム修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (A メロ)

6.3. 実験結果

35

図 6.7: 原曲 (B メロ)

図 6.8: ギター弾き語り譜面 (B メロ)

36

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

図 6.9: ユーザによる演奏 (B メロ)

図 6.10: 本システムを利用した編曲結果 (B メロ)

6.3. 実験結果

図 6.11: 構成音修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (B メロ)

図 6.12: リズム修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (B メロ)

37

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

38
サビを入力した場合「ビールとプリン」の原曲 (ヴォーカルを除くサビ冒頭 4 小節の全てのパート)
を図 6.13 に記す. また, この 4 小節に対応するギター弾き語り譜面を図 6.14 に記
す. 同様に, ユーザによる演奏とした MIDI データを図 6.15 に記す. また, このときの変化率は 0.24 である. そして, ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本シ
ステムに入力し得られた編曲結果を図 6.16 に記す. このことき, o は 0.25 とした.
また, ユーザによる演奏とギター弾き語り譜面の平均類似度は 0.78 で同曲が事例選択され, ギター弾き語り演奏とバンド演奏用譜面中のギター 1 との平均類似度は0.07, ギター弾き語り演奏とバンド演奏用譜面中のギター 2 との平均類似度は 0.89であった. その後, ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本システムから構成音修正機能を削除したシステムに入力し得られた編曲結果を図 6.17 に記す. 同様に,
ユーザによる演奏とした MIDI データを, 本システムからリズム修正機能を削除したシステムに入力し得られた編曲結果を図 6.18 に記す. また, 図 6.13, 図 6.16, 図

6.17, 図 6.18 は青がベース, 橙がギター 1, 赤がギター 2, 黄色がドラムを意味する.
図 6.16 と図 6.17 を比較すると, ギター弾き語り譜面とバンド演奏用譜面の発音
時刻が一致している音符が途中抜けているのが分かる. これは, 本研究で用いたリズム修正が, 発音終了時刻に関して修正していないために生じるからである. また,
図 6.16 と図 6.18 を比較すると, ギター 2 の全ての構成音がユーザによる演奏の構
成音と一致していることが分かる. 逆にギター 1 は, 3 小節目の 1 拍目のミの音がユーザによる演奏と短二度の関係にある音符だが, 修正されずそのままである.

6.3.2

考察

構成音修正を施さないシステムを利用した実験についてユーザによる演奏をバンド演奏用譜面 (原曲) に対し不協和音が生じるように構成音を変更すると, その不協和音が発生する箇所と同じ箇所にバンド演奏用譜面に

6.3. 実験結果

39

図 6.13: 原曲 (サビ)図 6.14: ギター弾き語り譜面 (サビ)40

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

図 6.15: ユーザによる演奏 (サビ)図 6.16: 本システムを利用した編曲結果 (サビ)

6.3. 実験結果

図 6.17: 構成音修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (サビ)図 6.18: リズム修正機能を削除したシステムを利用した編曲結果 (サビ)

41

42

第 6 章 バンド譜面修正の妥当性に関する検証実験

も音符があれば, 編曲結果にも不協和音が生じる. つまり, 不協和音の発生を防ぐためには構成音修正が必要である.

リズム修正を施さないシステムを利用した実験について
リズム修正のアルゴリズム設計上, リズムを細かく刻む場合には違和感が少なくなりやすいことが言える. なぜなば, 音符の発音時刻に対し修正を施すため, ユー
ザによる演奏に発音時刻が多く存在するほどリズムが修正されやすくなる. しかし, リズムをゆったり (音符の長さを長くする) と, リズムに違和感が生じやすくなると言える. なぜならば, 音符の発音終了時刻に対しての修正を施していないからである. また, 休符やシンコペーションなどユーザが意図したことが推測されるリズムの強調部分が, 必ずしも意図通りに修正されるわけではない. よって, 音符の発音時刻に対する修正は有用であると言える.

43

第 7 章 結論
本研究では, ユーザのギター弾き語り演奏を事例ベース推論によってバンド演奏用譜面に自動編曲するシステムを実現した.
同一楽曲のギター弾き語り演奏用譜面とバンド演奏用譜面の関係は, ユーザが演奏したギター弾き語り譜面とそれを編曲した楽曲の関係に共通していると考えられる. そこで, あらかじめ同一楽曲のギター弾き語り演奏用譜面とバンド演奏用譜面の組からなるデータベースを構築する. そして, ユーザによる演奏が入力された
ときデータベース内から最も類似するギター弾き語り演奏用譜面を検索し, それと対になるバンド演奏用譜面を修正することで自動編曲を行うシステムの実装と実験を行った.
実験では, 類似検索の妥当性とバンド譜面修正の妥当性の 2 点について検証した.
類似検索の妥当性においては, ユーザによる演奏の演奏精度が大幅に低下しても類似検索の精度は低下しなっかった. つまり, ユーザによる演奏に間違いがあった場
合でも, 類似するギター弾き語り演奏用譜面をデータベースから検索することが可能であると言える. また, バンド譜面修についての妥当性は, 構成音修正の必要性があり, リズム修正の発音時刻に対する必要性があることが分かった.
しかし, 実験結果から分かるように, リズム修正する際には発音時刻だけでなく発音終了時刻に対しても行う必要がある. また, 編曲結果が音楽的に心地よい結果であったどうか検証していない. 専門家に検証実験を依頼し, 音楽的にどのような編曲結果であったかを検証する必要がある.

45

参考文献
[1] 松原正樹, 深山覚, 奥村健太, 寺村佳子, 大村英史, 橋田光代, 北原鉄朗, “創作過程の分類に基づく自動音楽生成研究のサーベイ”, 日本ソフトウェア科学会,

Vol.30, No.1, pp.101–118, 2013.
[2] 中村栄太, 小野順貴, 嵯峨山茂樹, “ピアノの両手運指モデルによる合奏曲のピ
アノ用自動編曲手法”, 研究報告音楽情報科学 (MUS), Vol.101, No.14, pp.1–13,

2013.
[3] 新井肇, 西岡大祐, 瀧口伸雄, 小谷善行, 西村恕彦, “曲構造とメロディーリズム
解析による自動編曲”, 情報処理学会第 44 回全国大会, pp.401–402, 1994.

[4] 平田圭二, 青柳龍也, “音符レベルでユーザ意図を把握して編曲を行う事例ベースシステム”, 情報処理学会研究報告 (HCI), Vol.2000, No.91, pp.17–23, 2000.

[5] 丸山剛志, 三浦雅展, 柳田益造, “与えられたメロディーとコード進行に基づくギ
ター用編曲システムの構築”, 情報科学技術フォーラム一般講演論文集, pp399–

400, 2004.
[6] 樋口拓志, 柳田益造, “与えられたコード進行に基づくギター伴奏用ボサ・ノヴァ編
曲システム”, 情報処理学会研究報告 (MUS), Vol.2008, No.127, pp.47–52,2008.

[7] BAND IN A BOX, http://www.biab.mu/[8] You Rock Guitar, http://www.sago-nmg.com/yourockguitar/

47

謝

辞

本論文の作成するにあたり, 卒業論文指導教員の北原鉄朗先生から, 厳しくも丁寧かつ熱心なご指導を賜りました. ここに感謝の意を表します.