Vol.2021-MUS-131 No.30
Vol.2021-SLP-137 No.30
2021/6/18

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

コーパス音楽学：音楽情報処理のための新たな研究分野
岡崎聡1,a)

大澤智恵2

津崎実3

伝康晴4

長田典子1

概要：本論文は，音学シンポジウム 2021 におけるディスカッションポスター（議論を目的とした発表）のために用意された。本論文の目的は，音楽情報処理研究にコーパスという一つの視点を提供することである。はじめに，音楽情報処理研究において，データ資源拡大の機運が高まっていることを紹介する。次に，演奏理解のためのコーパス研究という観点から，ピアノ演奏のデータセットについて概観する。最後に，著者らが取り組んでいるピアノ演奏コーパス “Kyoto Piano Corpus” について紹介する。

1. “コーパス音楽学” の必要性

RWC 研究用音楽データベース [3]*2 と，CrestMusePEDB（名人演奏の表情データベース）[4], [5]*3 の 2 件が挙げられ

音楽情報処理研究においては，楽曲推薦や，歌声合成なる。以上のように，コーパスという観点からは，音楽情報どの分野で学術的にも商業的にも大きな成功を収めてきた。

処理研究に十分なデータ資源が供給されなくなってきていこの研究分野のさらなる発展のためには，アルゴリズム研ることが示唆される。

究とともに，データ資源のさらなる拡大が欠かせない。最音楽情報処理研究分野にさらなるデータ資源を供給する

近の文献（2019 年：[1]，2020 年：[2]）では，アルゴリズためにも，コーパス言語学のように，データを収集し，デームの発展のためのデータ資源が足りなくなってきている現タ自体を（応用するのではなく）研究対象とする専門領域状が指摘されている。ここでは，データ資源の量の一つの“コーパス音楽学” があることが望ましいのではないだろう

基準として，音楽と “双子” の関係にある言語・音声の研か。自然言語処理や音声認識のようなアルゴリズム指向の究分野で蓄積されたコーパスと，音楽情報処理研究で蓄積応用的な研究に対して，データに潜む法則を発見する基礎されたデータベースを比較してみよう。

的な研究としてコーパス言語学が存在するように，やはり今日の自然言語処理や音声認識の爆発的な発展は，コーアルゴリズム指向の応用的な音楽情報処理研究に対して，パスと呼ばれる，現実に使われる言語，音声を解析可能な基礎研究としてコーパス音楽学が存在することで，音楽科形に記録した膨大なデータセットによって実現された。そ学の理解が深まるだけでなく，音楽情報処理研究のためののようなコーパスを設計・収集し，研究を行う分野が，コーデータ資源の拡大につながることが期待される。

パス言語学である。我が国では，1980 年代に，音声コーパ

ところで，コーパス言語学では，読み上げ音声，自発音スの収集が始まった。現在，国立情報学研究所の音声資源声，自然生起談話へとコーパスの整備が進んできた。コー

コンソーシアム*1 にはフリーで利用可能な音声コーパスがパス音楽学についても，まずは同一のターゲットに対する27 件登録されている。他方，音楽情報処理研究においては，実行者の多様性をとらえる「読み上げ音声」のレベルからまず，コーパスを専門に，設計・収集・研究を行う分野が存始めることが望ましい。以降では，特にピアノ演奏を題材在しないようである。現在，我が国で確認できる音楽情報に，同一の楽曲に対する複数の演奏者による演奏を収集，処理研究のためのデータセットは，2000 年代に開始された解析可能にしたコーパスについて述べる。

2. 演奏コーパス
1234a)*1

関西学院大学
Kwansei Gakuin University, Hyogo 662–8501, Japan
武庫川女子大学
Mukogawa Women’s University, Hyogo 663–8558, Japan
京都市立芸術大学
Kyoto City University of Arts, Kyoto 610–1197, Japan
千葉大学
Chiba University, Chiba 263–8522, Japan
sat.okazaki@kwansei.ac.jp
http://research.nii.ac.jp/src/ⓒ 2021 Information Processing Society of Japan

基礎研究としての “コーパス音楽学” が目指すのは，様々な要因が複雑に絡み合う「演奏」という行為を理解し，その背後にある法則を発見することにある。
どんな簡単な楽曲でも楽譜に定められた時刻通りに弾か*2*3

https://staﬀ.aist.go.jp/m.goto/RWC-MDB/index-j.html
http://www.crestmuse.jp/pedb/index-j.htm

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れることはなく，実際の演奏は，演奏者ごと，演奏機会ご

3.1 設計方針とに異なる。そのような時間軸上での逸脱は，芸術的逸脱

3.1.1 目的と呼ばれ，演奏の印象を決める主な要因となっている [6]。

本コーパスは，コーパス研究の観点から構築される始め

芸術的逸脱を解析し，演奏の多様性を理解するためには，のデータセットとして，できるだけ簡素かつ模範的なコー個々の演奏と楽譜との対応づけ（アラインメント）が重要パスとなるように指向した。また，本コーパスは演奏理解な基礎となる。のための研究に供することが大きな目的であるが，収録す著者の一人，岡崎，は，もともと，聴覚心理学研究で発る楽曲を選定するために，初期の解析目標として，聴覚心見した時間法則が音楽演奏（特にピアノ演奏）における芸理学研究によって発見された周波数と時間の法則 [8], [9] が術的逸脱にどのように現れているのかについて研究を行お演奏にどのように現れているかを検討することを想定した。

うとした。そのために，上で述べたような，楽譜と演奏そ3.1.2 演奏

れぞれの符号化データ（通常の場合，MIDI データ）を対応（アラインメント）づけて逸脱度を計算可能にした，用例集（コーパス）が必要となった*4 。しかしながら，文献 [2]によれば，そのようなアラインメントをとったデータセッ
トは，MAPS[7]*5 と CrestMusePEDB の 2 つしかない。また，この 2 つのデータセットは，疑似演奏データからアラインメントをとっていた。MAPS においては，実際の演奏の代わりに，MIDI データのテンポを操作して疑似演奏

本コーパスで収録する演奏は，以下の条件下における自然な演奏と規定した。

• コンサートなどの本番演奏ではない，本コーパスのために依頼した専用の演奏。

• 基本的にミスのない演奏 (ミスをした場合には録り直しをする)。

• 名演奏ほど表情づけが極端でない演奏。
3.1.3 楽曲

データを作成していた。CrestMusePEDB では，名人によ3.1.1 で述べた初期の解析目標を実現しやすくするため，る演奏を再現するように人の手で疑似演奏データが作成さ同時に弾かれる 2 音以上が様々な音程で多く現れるようなれた。

楽曲，2 曲を選定した。

音楽情報処理のような応用的な研究のために疑似演奏データを用いることは一つの妥当な方法である。一方，コーパス研究のような基礎研究の目的には，疑似データを用いることには正確性に不安がある。例えば，CrestMusePEDB
では，名人による演奏を再現するように人の手で疑似デー• Brahms, J.: 3 つの間奏曲 Op. 117, No. 1• Liszt, F.: 3 つの夜想曲《愛の夢》S. 541, No. 3
3.1.4 演奏者
音楽大学でピアノを専攻する学生以上の熟達者。

3.1.5 データタが作成された。著者らによる研究によれば，純音に対す本コーパスでは，同一の楽曲に対して複数の演奏者による聴覚の時間精度は，周波数に依存しておおよそ 15–50 msる演奏を収録する。本コーパスは演奏の音響データ，MIDIほどの標準偏差を持つ [8]。純音と異なり，楽音に対する時データと，楽譜のデータの 3 種類のデータを格納する。演間精度はまだ解明されていないが，そのような不確定要素

奏と楽譜の間には音符ごとのアラインメントをとる。

はない方が望ましい。
以上のように，ピアノ演奏に特化したデータセットは少3.2 現状なく，また，疑似演奏データに偏っている。上で述べた岡

現在，京都市立芸術大学の音楽学部、大学院音楽研究科崎の研究に限らず，演奏理解のための研究をコーパス的にでピアノを専攻する学生，大学院生 6 名の収録が終了した。

進めるためにも，新たな，直接録音によるピアノ演奏コー収録にはハイブリッドピアノ YAMAHA N1X が用いられパスが求められている。次のセクションでは，最近著者らた。演奏者の負担とミスの可能性を軽減するため，楽曲はが取り組んでいる新たなピアノ演奏コーパスの構築につい上にあげた 2 曲全体を収録するのではなく，比較的演奏がて紹介する。

易しい部分に限定した。今後，演奏と楽譜のアラインメン

3. Kyoto Piano Corpus
音楽情報処理研究分野においてデータ資源の拡大の機運が高まる中，著者らは，演奏にフォーカスした新たなピア
ノ演奏コーパス “Kyoto Piano Corpus” を構築することにした。このセクションでは，本コーパスの設計方針，及び，現状について述べる。

トを実施する。本コーパスはパイロット的な位置づけでもあり，このコーパスで得られた統計情報などを参考に，今後，中・長期的に，楽曲，及び，演奏者の人数の拡大を考えている。

4. まとめ• 音楽情報処理研究分野において，データ資源を拡大する機運が高まっている。

*4*5

他のアプローチとして，様々な条件統制を行って演奏実験を行う手法もあるだろう。
http://c4dm.eecs.qmul.ac.uk/ycart/a-maps.htmlⓒ 2021 Information Processing Society of Japan• データセットを収集し，それ自体を研究対象とする“コーパス音楽学” とでも呼ぶべき学問分野が必要で

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2021/6/18ある。

• 著者らが構築に取り組んでいるピアノ演奏コーパス“Kyoto Piano Corpus” について紹介した。
• 本発表が，コーパスという視点を提供し，演奏科学から情報処理まで多くの分野の研究者の協力を得てコーパスが充実していくことを望む。
謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP18J02110 の助成を受けた．
参考文献
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