情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 20172-408-78
2017/3/2

外国語の歌曲を自動訳詞するシステムのための翻訳手法の検討
西村 綾乃1,a)

伊藤 貴之1,b)

概要：音楽は世界中で作曲されており，インターネットが普及した現代では外国語の歌曲を耳にする場面も多くなった．しかしながら，母国語ではない言語の歌詞を完全に理解することは難しい．歌詞の意訳や直訳は目にすることもあるが，音楽に相応しい詩の形ではなく，そのままメロディに乗せて歌うことはできない．そこで，本稿では自動訳詞システムの提案および実装のための課題について考察を行った．さらに，その課題を解決するために 4 つの手法を提案し，それぞれについて実験を行ったため，その結果を報告する．本システムはユーザの好みや目的に合わせてパラメータを入力し，単語の難易度や歌いやすさを自由に設定できるものを想定している．

A Study on Translation Techniquesfor Automatic Translation of Foreign Lylics
Ayano Nishimura1,a)Takayuki Itoh1,b)Abstract: Music has been composed all over the world. Opportunities to listen to songs in foreign language
are increasing thanks to the evolution of the Internet. However, it is diﬃcult for us to completely understandthe lyrics in foreign languages other than our mother tongue. Although sometimes we can see free translation or literal translation of lyrics, it is not a form of lyrics that fits to melody. Therefore, in this paper, we
propose an automatic translation system and discuss the problem to implement this system. In addition, we
describe four possible methods to solve the problem, and show results of our experiments applying each of
the methods. We assume that this system can input parameters based user’s preference or target, and freely
set the abstrusity level of singing or words.

1. はじめに
音楽と言葉には密接な関係がある．歌唱曲においては，いることもあるが，単なる直訳によって生成された文章はメロディの音数や流れと合致しないため，翻訳文をそのままメロディに乗せて歌うことは難しい．

作家の詩に音楽家が曲をつけることによって，1 つの作品一方で，海外の多くの歌曲は日本語に翻訳されて有名ととして残る場合も多い．オペラやミュージカルなどの音楽なっている．しかし，訳詞には語学力や語彙力に加えて音劇などはまさに，音楽と文学が融合した芸術と言える．

楽の知識も必要であり，非熟達者には難しい作業である．

現在ではインターネットが普及したことにより，世界中

具体的には，訳詞を行う歌曲に対して，原語での意味理解，の音楽をいつでも気軽に聞くことが可能になった．しかし音楽的なフレーズやリズム構成の理解，歌唱における日本ながら，外国語の歌曲は音楽そのものを楽しむことは出来語の発音への理解などが必要になってくる．多数の歌曲でても，馴染みのない言語による歌詞の内容を完全に理解す

1 つの作品となるミュージカルやオペラなどでは，1 曲ずつることは難しい．中には，歌詞の意訳や直訳が掲載されての理解だけではなく，全編を通した話の流れや，メロディ

1a)b)

お茶の水女子大学
Ochanomizu University
nishimura.ayano@is.ocha.ac.jp
itot@is.ocha.ac.jp© 2017 Information Processing Society of Japan

フレーズの使い方などの理解も必要となり，その労力は多大なものとなる．
そこで著者らは，ユーザのパラメータ設定に応じて音楽

643

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IPSJ Interaction 2017に相応しい形で外国語歌詞の日本語訳を出力するインタラ

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クティブな自動訳詞システムの開発を目指している．自動原語の歌詞を日本語に直訳するとほぼ間違いなく，音数訳詞の手法が確立できることによって，テレビやカラオケ（モーラ数）が増えるという根本的な問題点にぶつかる．などで表示される外国語の字幕を日本語に切り替えること

しかしながら，メロディに使われている音符の数は決まっも容易になり，メロディさえ知っていれば一緒に歌うことているため，訳詞においてはモーラ数を増やすことはできも可能になる．また，オペラやオペレッタ，ミュージカルるだけ避けなければならない．結果として日本語への訳詞などの大量の歌詞を含む作品の訳詞も容易になり，システにおいて，原語の意味を簡略化する必要が生じることが多ムを通じて日本語での上演のための補助を行うことで，日い．このような状況において訳詞者は，原文からどの部分本国内での音楽文化の発展に貢献できるだろう．本稿はそを訳し，どの部分は省略するといった取捨選択を行う [3]．のための基礎検討の一環として，訳詞に必要な手法の一部

この取捨選択や言葉の選び方によって，訳詞者の特色が露である原語から日本語に直した場合に起こる課題に着目しわになり，訳詞の違いを生じる要素となる．て，実験・評価を行った結果を報告する．

2. 自動訳詞システムの構想

一方で，歌唱に適した日本語の発音についても課題 [4]が指摘されている．この課題はモーラ数にも関係がある．
例えば，「撥音」すなわち「ん」と発音される音について

本研究では，ユーザが訳詞に関するパラメータ（言葉のは，モーラ数を 1 とする場合と，直前の発音と合わせて歌難易度や，歌いやすさなど）を設定し，MusicXML などのうことでモーラ数に含めない場合がある．撥音，促音，長楽譜情報を与えることで日本語の歌詞が付随した楽譜を生音，二重母音と呼ばれる発音をモーラとして独立させるか成する，インタラクティブな Web アプリケーションの開の判断は，その歌唱が与えるリズム感にも影響を与える．

発を想定している．
パラメータを設定する理由として，人間の訳詞者によっ

ここで，自動訳詞に関する「形式」の中でも音数に関する課題をまとめる．て言葉の選び方やメロディと歌詞の一致度が違うように，課題 1 日本語への翻訳によってモーラ数が増える

本システムにおいてもユーザが目的や自分の好みに合わせ課題 2 原語の意味を取捨選択し，簡略化する必要があるて訳詞の内容を設定できるべきだと考えたからである．た

課題 3 撥音などの発音を 1 モーラとして独立させるか，とえば，童謡であればなるべく平易な単語を使うべきか，リズムなどを考慮して判断する必要がある

一般的な単語を使うべきかといった観点がある．また，単

本稿では，自動訳詞システム実装のための予備実験とし語を選ぶという点から，好みのアーティストを選択し，そて，課題 2 における原語の意味について取捨選択が必要にのアーティスト風の歌詞をつけることも可能だろう．他になるという点を踏まえ，課題 1 におけるモーラ数を減らしも，人間の歌唱であれば原語の意味を多少変えてでも歌いて日本語に訳す際の最適な手法を考える．

やすい歌詞を選ぶ，合成音声で歌わせる場合は原語の意味を出来るだけ反映するなど，目的によって生成する譜面を4. 和訳の手法変更する必要がある．そのため，本提案においては，ユー前章で列挙した課題を踏まえて，訳詞のための和訳手法ザの入力から譜面を生成するシステムが有用であるとした．

について考察する．なお本稿で報告する実験では，使用す現段階の本研究では，対象となる原語は西欧語に限定している．

3. 訳詞の課題
日本語への自動訳詞システムの開発に着手するにあたり，まず訳詞特有の課題を列挙する．

る歌曲の原語を英語に限定する．
課題 1 に示した通り，日本語への翻訳ではほぼ間違いなく，モーラ数を減らす必要が生じる．この解決手法として，自然言語処理における文圧縮の問題が参考になると考えた．翻訳に関係する文圧縮の手法として井手上らは，部分的表現を中心として翻訳を行う部分的機械翻訳 [5] を提案

日本語への訳詞の歴史は近藤朔風 [1] らが切り拓いた．

している．この手法は，原言語文と原言語文の一部の表現代表される訳詞の作品には「野ばら」や「ローレライ」など（部分的表現）を入力とし，部分的表現を中心とした簡潔ながあり，これらは現代でも訳詞時と変わらない日本語で歌翻訳を出力するものである．また，日本語文の要約に関すい継がれている．近藤は原語の意味と韻律を可能な限り，る分野では，要約したい文より必要な単語群を抽出し，そ日本語に再現しようとする訳詞を重視した．

れらを入力とした上で不足する語を補い，文生成を行うこ

訳詞の課題には主に「形式」と「内容」があげられる [2]．とで，要約された文章を作る研究 [6] も発表されている．

形式とは主に韻律を指しており，音楽的な性質である声のこれらを参考にして，歌曲における原語から日本語への高低・強弱・抑揚・音数などと歌詞との整合性を課題とす

訳詞の手段として，以下の 4 つの手法について検証・考察る．また内容とは主に情緒を指し，詩が持つ情感などを適することにした．

切に訳せるかを課題とする．本報告では形式の中でも「音手法 1 メロディの 1 フレーズに該当する原文を圧縮して© 2017 Information Processing Society of Japan644

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Cafe Song

日本語に翻訳し，その文章を歌詞に最適な形にする
手法 2 原文に変更を加えず日本語に翻訳し，その文章をThere’s a grief that can’t be spoken (8)

歌詞に最適な形にする

There’s a pain goes on and on (8)手法 3 原文から部分的な表現を抽出して日本語に翻訳し，生成された文章を歌詞に最適な形にする

Empty chairs at empty tables (8)Now my friends are dead and gone (7)手法 4 原文から重要だと思われる単語を 2 つ以上抽出し，話すことができない悲しみがあります (19)

単語を訳した後，日本語の歌詞を生成する
なお本稿で示す実験では，日本語における撥音・促音の痛みは延々とがあります (12)モーラ数を 0 とする．また，日本語の歌唱では 1 つの文字

空のテーブル空の椅子 (12)の母音を伸ばし複数の音符を歌いあげることが許容されていることから，日本語への翻訳によってモーラ数が原文よ

私の友人が死んでいっている今 (16)

ロンドン橋の結果について，1 フレーズ目と 3 フレーズり減る場合にはその訳をそのまま採用するものとする．

目の格助詞「が」を削除すれば，各フレーズともモーラ数

4.1 手法 1
手法 1 ではまず「原文の圧縮」を適用する．この処理の訳詞における合理性を検証するために，著者らはまず，歌曲の 1 フレーズにおける平均単語数を調査した．各フレーズの平均単語数が非常に小さければ，文圧縮を適用するに十分な単語数がないと判断できる．

が原詞と同じになり，歌詞として成立することが伺える．
さらに，第 2 フレーズはそのまま歌詞として利用することが可能であった．
その一方で，「Cafe Song」の原詞と訳詞ではモーラ数が大きく異なっている．また，体言止めと，ですます調が入り混じっており，歌詞の語尾に統一性がなく，この翻訳文

著者らは英詞の歌曲を無作為に 29 曲選択し，人手でフレーズを分割した．結果として 872 のフレーズに分割され，全単語数は 4,546 であった．よって，1 フレーズにおける単語数の平均値は 5.386 であった．以上の結果より，をそのまま訳詞として利用するのは難しい．ここで，この曲の人手による訳詞の例を示す．

カフェ・ソング

歌詞の 1 フレーズに相当する原文がとても短いため，文圧話すことができない悲しみがあります．(19)

縮を適用しても単語数を十分に削減することは難しい．も痛みは延々とがあります．(12)

しくは，無理に単語数を削減することで文意を損ない，日空のテーブル空の椅子 (12)

本語への翻訳が不能になることが懸念される．そのため，私の友人が死んでいっている今 (16)

手法 1 は訳詞の手段として最適ではないとした．
言葉にならない (8)4.2 手法 2
手法 2 ではまず原詩をそのまま翻訳し，得られた翻訳文からの操作によって訳詞を生成する．翻訳文からの処理過程で必要となる操作について検討するために著者らは，原詩から得た翻訳文について考察した．

痛みと悲しみ (8)
空の椅子とテーブル (10)
友はもういない (8)「話すことができない悲しみがあります」を人手で訳し以下に，童謡「ロンドン橋」とミュージカル「Les Mis-た場合の歌詞は「言葉にならない」となっており，「話すこerables」より一部抜粋した歌詞を示す．括弧内の数字は各とができない」のパラフレーズを求める必要性が伺える．

フレーズのモーラ数を示す．翻訳には Bing 翻訳 [7] を用

また，第 2 フレーズの「痛みは延々とがあります」を人手でいた．

London Bridge



訳した場合の歌詞は「痛みと悲しみ」であり，第 1 フレーズの「悲しみ」が第 2 フレーズへと移っており，入れ替え

London Bridge is falling down (7)が発生していることがわかる．第 4 フレーズ目は「私」とFalling down, falling down (6)いう主語が人手の翻訳では消えている．これは，歌っていLondon Bridge is falling down (7)る本人が「私」であり，日本語では主語を省略しても十分

My fair lady (4)に意味が通じるからであると考えられる．

ロンドン橋が落ちる (8)下が有効であることが示唆される．

落ちる，落ちる (6)( 1 ) 助詞を省略する

ロンドン橋が落ちる (8)( 2 ) 翻訳文を元にパラフレーズを得る

これより，手法 2 による自動訳詞のための操作として以マイ ・ フェア ・ レディ (6)© 2017 Information Processing Society of Japan( 3 ) フレーズの前後で単語を入れ替える ( 4 ) 一人称としての「私」という主語を省略する

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2017/3/2(2) について，パラフレーズによってモーラ数を減らせ考慮せずに割合を求める．また，調査する単語は翻訳文，る可能性があるのは明らかである．そのため，ここでは訳詞文ともに mecab の品詞において「名詞」「形容詞」「動(1)(3)(4) について，(1)(4) を単語の省略についての課題と詞」「副詞」に含まれるものを対象とし，その原型を比較すし，(3) を単語の倒置の課題として，検証を行う．

る．この割合について，以下のように定義する．

以下の実験では，機械翻訳機として，Bing 翻訳及びGoogle 翻訳 [8] を用いて比較をした．この 2 つの課題にお単語含有率 =

翻訳文・訳詞文ともに使用されていた合計単語数
訳詞文の合計単語数

いて，調査に用いた楽曲数は 23 曲であり，全体のフレーズ数は 652 であった．
フレーズ含有率 =4.2.1 単語の省略

翻訳文・訳詞文に共通する単語が存在した合計フレーズ数
訳詞文の合計フレーズ数

歌詞の原語を機械翻訳した結果（以後，翻訳文と呼ぶ）と，人手による訳詞文を用いて，単語を省略することで，翻訳文と訳詞文の類似度が上がるかを検証した．本実験で含有率は最大を 1.0 とし，小数第 4 位を四捨五入することで得る．その結果を表 2 に示す．

は単純な調査として，人手による訳詞文を正解文として扱い，翻訳文から単語（格助詞および「私」）を省略したものを比較した．

表 2

単語の倒置における含有率

Table 2 Content rate of rearrange words.
対象フレーズ

表記ゆれを避けるため，訳詞は全て平仮名とし句読点お

単語含有率

フレーズ含有率

Bing 翻訳

Google 翻訳

Bing 翻訳

Google 翻訳

よび記号は含めないこととした．翻訳文には漢字の混じっ前フレーズ

0.076

0.071

0.129

0.130た文を用意し，形態素解析を適用した後で単語を省略し，後フレーズ

0.072

0.079

0.117

0.143

平仮名へと変換して句読点を省略することで，平仮名の文同フレーズ

0.171

0.171

0.259

0.271

章を生成した．その上で，翻訳文と訳詞文を 1 フレーズずつ比較し，類似度の平均値を求めた．

以上の結果より，同フレーズに翻訳文と訳詞に共通して本実験では形態素解析には mecab を用い，類似度の計含まれる単語が最も多いことがわかる．また，入れ替えに算には Ratcliﬀ らの Pattern Matching: the Gestalt Ap-

おいて，Bing 翻訳，Google 翻訳ともに前後フレーズ含有

proach[9] を利用した．

率に差異はほとんどなく，どちらに入れ替えが起きる傾向

比較結果を表 1 に示す．類似度は最大を 1.0 とし，小数第 4 位を四捨五入した．
表 1が強いかは，はっきりとは言えない結果となった．入れ替えが発生している割合についても，単語含有率，フレーズ含有率ともに非常に低い数値であり，単語の入れ替えは必

単語の省略における類似度須ではないことが伺える．

Table 1 Similarity after omission of words.
比較内容

類似度

同フレーズにおいて，Bing 翻訳と比較して，数値が高く出ている Google 翻訳の単語含有率は約 0.26，フレーズ含Bing 翻訳

Google 翻訳

翻訳文 : 訳詞文

0.408

0.398

有率は約 0.27 であった．この結果から，翻訳文に利用され格助詞を抜いた翻訳文 : 訳詞文

0.415

0.410ている単語は，同フレーズであっても訳詞文にほぼ含まれ「私」を抜いた翻訳文 : 訳詞文

0.416

0.412ていないということがわかる．以上により，翻訳文で得た格助詞と「私」を抜いた翻訳文 : 訳詞文

0.424

0.425

単語をそのまま訳詞文の一部として利用することは難しいことが示唆される．

格助詞と「私」のどちらか一方を省略した場合，省略しなかった場合よりも類似度は上がるが，格助詞と「私」の4.3 手法 3両方を省略したとき，どちらの翻訳機においても，最も類手法 3 の訳詞手段としての妥当性を検証するために著者似度が上がることがわかった．今回は単純な判定により単らは，井手上らの部分的機械翻訳手法 [5] を，実際に歌詞語を省略しているが，助詞と主語に関する省略判定のアルとして使われている文に適用した．本実験ではミュージカゴリズムを確立すれば，さらに類似度が上がることが見込

ル「Les Miserables」から歌詞を抽出し，対訳コーパスにまれる．以上の結果から，(1)(4) に関する単語の省略につは Project Gutenberg や青空文庫などから作成されたものいて，訳詞においてモーラ数を減らす手段として有効であを利用した [10]．

ることが示された．

翻訳の結果の例を表 3 に示す．比較のため，原文をその4.2.2 単語の倒置まま Bing 翻訳にかけた結果も併記している．この結果か翻訳文の 1 フレーズに含まれる単語が，訳詞文の前後のら，モーラ数が大幅に削減されている文章も見られるが，1 フレーズ及び同フレーズに含まれる割合を調査した．こかえって原文よりもモーラ数が増えている例も存在するこの時，メロディフレーズの繰り返し等による単語の重複はとがわかる．また，翻訳の精度にもばらつきが見られる．

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表 3

手法 3 による翻訳結果

Table 3 Translation result applying the method 3.
原文 (モーラ数)

部分的表現

部分的翻訳結果 (モーラ数)

Bing 翻訳

I dreamed that love would never die (8)I dreamed

うとうとした (6)

愛が死ぬことはない夢を見た

How can I live when we are parted (9)How can I

どうやって？ (4)

私たちが別れているときをライブする方法

This man could be my chance (6)my chance

本当にそれがやってきた (11)

この男は，私のチャンスかもしれない

その理由として，利用した対訳コーパスに部分的表現が一( 2 ) 翻訳文を元にパラフレーズを得る致する箇所が少なかったことなどが考えられる．加えて，( 3 ) 一人称としての「私」という主語の省略

対訳コーパス内に存在しない歌詞特有の表現を翻訳できな( 4 ) 原文の単語から類義語を求め，翻訳を行ういことから，訳詞結果が対訳コーパスに大きく依存してしまうことがわかる．

しかしながら，(3) に関しては，「My Favorite Things」のように「私」という単語がキーワードになる曲もあるた

以上により著者らは，さまざまな文章表現が使用される

め，一概に省略して良いとは言えない．一人称が重要とな歌詞の翻訳に手法 3 を適用するのは難しいと結論づけた．

る単語であるかどうかを，歌詞の全体を見て判定する必要があるだろう．また，(4) に関してはまだ一例を発見した

4.4 手法 4
手法 4 における「重要な単語の抽出」の妥当性について，著者らは「I need to know」という単純な文を例として検にすぎず，今後さらに調査・検討を進める必要がある．

6. 関連研究討した．このとき，モーラ数は 4 であり，人手で訳詞され歌詞に関連する研究は数多く存在する．阿部らはモーラた歌詞は「知りたい」である．抽出するキーワードとして数と母音を入力することで，歌詞候補文を生成し提示する考えられるのは「I」「need」「know」の 3 つであることは自システム「pâtissier」を提案している [11]．伊藤らは暗記の明である．このうち歌を歌っている本人を指す「I」というための替え歌を自動生成するシステムを実装している [12]．

主語は，手法 2 での考察により，日本語への翻訳時に省略

このシステムでは，入力文のモーラ数を算出し，その結果可能であるとする．これより，「need」「know」の 2 つの単から入力文を歌詞として割当可能な楽曲リストを作成し，語から，4 モーラ以下の単語を導く必要がある．これらのユーザに提示する．提示されたリストからユーザが曲を選

単語は「必要」「知る」と訳すことができるが，「必要」はす

択すると，モーラ数が完全一致しない部分について音符にでに 4 モーラを消費しておりこの 2 つの単語の組み合わせ変更を加えることで，入力文を歌詞とした歌曲を生成する．

から文章を生成することはできない．以上のような単純な音楽と翻訳に関連する研究では，日本語を中国語に翻訳例だけからも，手法 4 の適用は難しいことが示唆される．

した歌詞を計算機に歌わせる手法が提案されている [13]．

しかしながら，抽出した単語を入力として，wordnet や

この手法の目的は計算機による中国語の歌唱であり，自動word2vec などを利用して類義語を求めることで，類似語か翻訳を完成させているわけではない．歌詞は翻訳後に人手ら歌詞を生成することは考えられる．前述の例文の場合，で修正したものを用いている．

例えば「need」の類義語として「want」が候補の 1 つにあ

これ以外の関連研究もその大半は「歌詞」か「メロディ」げられる．そこで「need know」のかわりに「want know」のどちらか一方を新しく作り出すものである．具体的には，を Google 翻訳にかけると，「知りたい」という訳を得るこ

歌詞の自動生成，あるいは入力歌詞に対応するメロディのとができる．このようにして人手で訳された歌詞と同一の自動生成のいずれかの手法が多数提案されている．それに訳詞文を類似語から導くことができる例はいくつかあり，対して本研究では，「歌詞」と「メロディ」がすでに両方存今後検討の余地があると考えられる．

在することを前提として，形式や内容の点で整合性を保っ

5. 議論
4 つの手法について検討した結果として著者らは，手法たまま歌詞を翻訳することを目的としている．

7. 今後の展望2 を用いた訳詞が現状でもっとも現実的であると判断した．

本稿では訳詞に関する課題の提示・解決手法の検討を行

また，手法 4 において原文から単語をいくつか抽出するだい，その結果から，翻訳の過程でモーラ数を減らすためにけでなく，類義語に置き換えて翻訳することで，人手の訳必要と考えられる手段を導き出した．今後は，得られた結詞と同等の翻訳を得られることがあるという発見があった．

果を元に，訳詞のための実装を行っていく．特に，「原文これらの検証結果より，翻訳文からモーラ数を減らすたの単語から類義語を求め，翻訳を行う」という点に関してめの手段として，以下のような操作が有効だと考えられる．

( 1 ) 助詞の省略© 2017 Information Processing Society of Japanは，検証を行う必要があると考えている．
さらに，入力値としてパラメータ化できる値の検討を

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進める予定である．利用するパラメータが決定できれば，ユーザの入力を訳詞文に反映することが可能になるだろう．

[4]

今回は，モーラ数のみに焦点を当てたが，次の段階では音楽の解析を含めた訳詞の手法を考えていく必要がある．

[5]

楽曲解析には，GTTM[14] を利用し，タイムスパン木や拍節構造解析を用いることで，強拍と弱拍などの日本語の整[6]合性のルールを策定したい．
また，西欧語の多くは強弱アクセントを持つ発音が多い[7]が，日本語は高低アクセントを持つ言語である．そのため，[8]

音楽の拍節構造やフレーズを考慮し，日本語の発音に最適な訳詞を行いたい．

[9]

Web アプリケーションとして本提案を公開することで，クロスプラットフォームなシステムとして利用することが[10]可能であり，多くのユーザの音楽理解の助け，さらには国内の音楽の発展に貢献できるだろう．

[11]

参考文献

[12]

[1]
[2]

[3]

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