事例を利用したミックスダウン支援インタフェース
谷井章

夫†,†† 後藤孝††† 片真寄晴 弘†,††ミックスダウンにおけるエフェクタや音量，音像定位の設定情報が異なれば，同じ音素材を用いても，楽曲の印象は大きく異なる．的確なミックスダウンを行うには高度の技能と経験が必要であり，アマチュアにとって意図した結果を得ることは困難である．近年，ミックスダウンのためのソフトウエア環境が充実してきており，商用音楽の多くがその環境上で制作されるようになってきている．しかし，その環境はハードウェアのミキサやエフェクタをそのままソフトウエアに置き換えたものであり，経験の乏しいアマチュアの使用を前提とした支援については十分に考慮されていない．本論文では，既存事例からミックスダウンのデザインを転写することによって，そのデザインを支援する方法論を提案し，その方策，技術的な準備，基礎的評価，可能性について論じる．

An Mix-Down Assistant Interface with Reuse of an Example
Akio Yatsui,†,†† Masataka Goto††† and Haruhiro Katayose†,††Mix-down (track down) occurs at the ﬁnal stage of commercial music production. Selecting
eﬀectors for each sound track and setting the parameters of each eﬀecter balance the soundfrom each track in stereo (mix-down design). The mix-down process greatly inﬂuences theﬁnal sound quality. Recent professional mixing tasks have been done on digital audio workstations, i.e., software on PCs. In this sense, amateur musicians have entered the realm ofprofessional production. However, it is diﬃcult for mix-down beginners to obtain the design
they want. One rational way of supporting mix-down is by using examples. In this paper
we propose a mix-down supporting interface that copies an existing mix-down design to thegiven music, and describe its functions, evaluations and possibilities.

1. は じ め にン☆☆ が異なると，楽曲の印象が大きく変わる2) ．
個々の楽曲に対するミックスダウンは，唯一ではな

近年の商用音楽制作は，ハードディスク・レコーディ

く，様々なミックスダウンを施すことが可能である．

ング・システム☆ と呼ばれる計算機上のソフトウェア

プロのミキシングエンジニアは，完成後の「聞こえ」を利用して実施されることが多い．ミックスダウンとをイメージした上で，それを目標としてミックスダウ

は，レコーディングによって録音された各トラックのンに取り組む．イメージ通りの「聞こえ」に仕上げる

音素材に対し，音量や音像定位の調節とエフェクタにためには，各音素材に適用するエフェクタ☆☆☆ の組みよる音質加工処理を施し，最終的にステレオトラック合わせと適用順序，各種パラメータの設定に至るまで，にまとめ上げる作業である．商用音楽制作における中適切に行なう必要があり，ミキシングエンジニアが持核的な作業であり，楽曲の完成度を大きく向上させるつ高度な技能と経験を要する．したがって，アマチュことができる．また，ミックスダウンにおけるデザイアがミックスダウンに取り組んでもイメージ通りに仕上げることは難しく，良質なマスターデータが得られ† 関西学院大学
Kwansei Gakuin University†† 科学技術振興機構さきがけ研究 21「協調と制御」領域”Intelligent Cooperation and Control,” PRESTO,
Japan Science and Technology Corporation (JST)††† 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology (AIST)☆
現在，世界的に普及しているシステムの１つに，ProTools(Digidesign, Inc.)1) がある．
（図 1）ないという問題があった．ミキシングソフトウェアは，基本的に，ハードウェアミキサやエフェクタをソフトウエアに置き換えたものであり，技能と経験の乏しい
アマチュアがミックスダウンを行うのは容易ではない．
☆☆

ボリュームバランスやパンニング，エフェクタ処理の順序やパラメータなど，ミックスダウン作業で設定する全ての情報を指す．
☆☆☆
現在，ProTools には 200 種類以上のエフェクタがプラグインとして用意されている．

ケース１：「こんな髪型にしてください。」

客

美容師
提示された事例のデザインを施す

ケース２：「似合う髪型にして下さい。」

客

美容師
素材に合った事例を提示する

図 1 ProTools を利用したミックスダウン環境

ケース３：「どんな髪型がありますか？」

言語を利用した場合

事例を利用した場合

客

イメージ

美容師
典型的な事例を提示する

図3

事例利用により実現する３つのケース

言語

Beforeジニアに依頼する状況を考える．ミキシングエンジニ
アに完全に任せてしまうという状況以外では，クライ
美容師

アントは楽曲の「仕上げ」のイメージをミキシングエンジニアに伝える必要がある．しかし，そのイメージ

After

After

イメージ通りに仕上がりにくい！

イメージ通りに仕上がりやすい！

図2

イメージ伝達における事例利用の有効性を言葉で説明することは容易ではない．形容詞を並べてなんとかイメージを伝えるということも考えられるが，自分の持っているイメージが相手の心の中に再構築できたかどうかを確認すること自体そもそも困難でそこで我々は，経験豊富なミキシングエンジニアがある．このような状況に際し，デザイン現場では「事仕上げた楽曲におけるミックスダウンデザインをユー例」が参照されてきた．イメージ伝達における事例利ザが持ち込んだ楽曲に転写するという方式を提案し，用の有効性については，ヘアメイクのやりとりを思いその具体化を進めてきた3) 4) ．以下，第２章でイメージ浮かべればわかりやすい（図 2）．

伝達における事例利用の有効性と，事例を利用するこ

2.2 事例活用型のデザインインタフェース
クライアントとエンジニアのインタラクションに着目した事例活用型のデザインインタフェースとして３つのケースが考えられる．その３つのケースをヘアメとで実現可能なインタフェースについて議論し，第３章でミックスダウンデザイン転写時に参照される「A，B，サビなどの音楽構造」と「音色・奏法」に関する情報の解析手法について述べる．第４章では提案インタイクの例に対応させたものを図 3 に示す．

フェースの予備的なユーザビリティ評価を紹介し，第ケース１）こんな「聞こえ」にして下さい．

５章で本インタフェースの応用領域について検討する．

クライアントが好みの事例を持ち込み，エンジニア

2. 事例を利用したミックスダウン支援インタ
フェースに提示するケースである．この場合，エンジニアは，提示された事例のミックスダウンデザインをクライア
ントの楽曲に適用する．

2.1 イメージ伝達における事例利用の有効性
本章では，アマチュアのためのミックスダウン支援に求められる事項と，それぞれの用途に向けたインタ

ケース２）素材を活かして下さい．

フェースの形を整理する．

である☆ ．この場合，エンジニアは条件を満足する類

音楽スタイルや楽器構成などを考慮し，楽曲の特徴に合うようにミックスダウンを実施するというケース

アマチュアの制作者（クライアント）が，自身の制作中の楽曲のミックスダウンをプロのミキシングエン☆

ヘアメイクの例では，顔型，髪質，毛量などが素材に相当する．

似事例を検索し，クライアントに提示する．クライア

楽曲SA

ントは提示された中から好みの事例を選択し，エンジ

PianoGuitar
Vocal
Bass
Drums

ニアはその事例に基づいてミックスダウンを実施する．
ケース３）どんなデザインがありますか？
クライアントが典型的なデザイン☆☆ をいくつか聴いB

サビAB

サビ

C

Track01
Track02
Track03
Track04
Track05てみたいというケースである．エンジニアは、典型的ミックスダウンデザインの抽出なミックスダウンデザインを施した楽曲を複数提示すMix-Down Design Template

る必要がある☆☆☆ ．クライアントは提示された中から好みの事例を選択する．

value

Pan VolPlugin

Drums

0 -14

C1comp

Bass

0 -20

Guitar

L30 -10

Q3 EQ

freq
gain

Piano

R35 -25

C1comp-30.8
threshold2.25 : 1
ratio
attack
14.45
23
releasefreq
4988 10679 3175
gain+3.8+4.8 +17.1

Vocal

L10 - 5以上３つのケースに対応したミックスダウン支援イ

Q3 EQ

ンタフェースを実現するためには，音楽構造の理解，音色・奏法の理解，アノテーション利用が中心的な課

C1comp

Q2 EQ

題となる．

2.3 アノテーションの利用

Q3 EQ

ミックスダウンのデザイン転写において利用が想定されるアノテーション情報（注釈）は，外的な付帯情C1comp

Q3 EQ

報と，楽音に直結した情報に大別される．前者は，例-34.8
threshold1.84 : 1
ratio
18.20
attack470
release
475
freq
+3.1
gain

549
+7.8

-16.1
threshold4.73 : 1
ratio
4.47
attack56
release
198
freq
-1.5
gain

1670
+3.9

21357
-18.0

293
-4.2

threshold
-31.4
ratio
2.78 : 1
attack5.89
release50465 10450
freq
-0.5
gain
+5.2

1915
+2.8

5040
+6.02670+2.5

GROUP A

「ダンえば 「ホラームービーでの BGM に使われた」
ス音楽に定評のあるエンジニアによってデザインされた」などの情報である．後者は，楽器種名，奏法，音楽的意味（構造）などである．ミックスダウンデザイ

ミックスダウンデザインの適用

ンには過去の膨大な資産が存在するが，実際の制作過楽曲U程において，後者の楽音に直結するアノテーションはGuitarDrums
Bass
PianoVocal

サビ

ほとんど実施されてこなかった．対象を分析することによってアノテーションを得る意義は大きい．
ここで，ミックスダウンが施されていないユーザのA

B

サビA

サビ C

Track01
Track02
Track03
Track04
Track05

図4

ミックスダウンデザインの抽出と適用

楽曲に対して，既存事例のミックスダウンデザインを転写する状況を考える．図 4 に示すように，ミックス写する必要がある．

ダウンデザインを転写するには，転写元と転写先のト

本研究では，各トラックの楽音データに対して，音ラックを対応付ける必要がある．トラックの対応付け

色・奏法，音楽構造の解析を行なう．ここで得られたは，音色や奏法に基づいて行なうのが自然である．音情報は，アノテーションの他，最も似ている編成（構色や奏法は，楽曲全体を通して不変ではない．ＲＷＣ成）の曲を提示するという用途（ケース 2）において研究用音楽データベース (ポピュラー音楽)5) 100 曲の利用される．以下，音楽構造の解析，音色・奏法の解制作過程情報 (Pro Tools データ) においても，次のよ析について述べる．

うな特徴がみられた．

• A メロ．B メロ，サビ等の音楽構造ごとに楽器種編成が変化したり，奏法が変わることが多い．
• 音楽構造ごとにミックスダウンを変化させるため

3. 音楽構造の解析，音色・奏法の解析
各トラックの音素材データの入力に対し，音楽構造の解析，音色・奏法の解析までの処理を以下のようなに，同楽器種による演奏を複数トラックに分割す手順で実施する．

ることが多い．

(1)(2)

つまり，音楽構造と音色や奏法の特徴をとらえて，対ボーカル，ドラムス系音色，その他の音色の３つのカテゴリーへの分類

応する音楽構造に対してミックスダウンデザインを転(3)☆☆

ヘアメイクの例では，ショートレイヤー，ウルフモヒカン，ボウズ，アフロなどが典型的なデザインとして上げられる．
☆☆☆
この場合，クライアントの楽曲の楽器編成の類似性などを考慮する必要はない．

全トラックの音素材データの入力

ドラムス系音色と判断されたトラックからのビート単位抽出(4)

ボーカルトラックに対してのビート単位を利用した音楽構造解析

( 5 ) 残りのトラックに対する音色・奏法の解析
以下，音楽構造の解析，音色・奏法の解析について述べる．
3.1 音楽構造の解析

᯸繰り返し構造のマーキング

᯵プロジェクションプロフィールの作成

繰り返し構造に基づいて音楽 CD の音楽構造の自動᯶ローカルピークの抽出抽出に取り組んだ研究として，後藤の RefraiD (Re-frain Detecting Method)6)7) 8) がある．RefraiD は，音楽 CD 等による複雑な混合音を含む楽曲に対して様々な繰り返し区間の相互関係を調べることで，サビ᯷相関値の高い箇所を選択区間を含む音楽構造を網羅的に検出する手法である．
本研究では，主としてポップス楽曲を対象とする．
ポップス楽曲には，ボーカル等，メインになるメロディラインが存在する．トラックの中からメロディライン候補を抽出し，その繰り返し構造から A メロ，B メ

４小節レベルロ，サビなどの音楽構造を判定することができる．本
研究が扱う楽曲データは既にパートごとに分離されている．また，ドラムパートが抽出できれば，そこからビート情報を得ることも可能でありため，問題設定としては，後藤の RefraiD よりもシンプルなものとなる．そこで本研究では，まずドラムス系音色のトラッ
図 5 音楽構造の抽出

クを特定し，ビート単位を抽出する．その後，メロディパートを特定し，その基本周波数推移に対して相関分析を施し，繰り返し構造を抽出することによって音楽い．よって，音素材データの単音の含有率を，ボーカ構造を抽出する．

ルパートを特定する指標の１つとして利用する．

3.1.1 ビート単位の抽出
ドラムス系音色（スネアドラム，バスドラム，タムタム，ハイハットシンバル，ライドシンバル，クラッシュシンバル）とそれ以外の楽音の比較を行ったとこ
ろ，前者特有の特徴として，音の立ち上がりから 10ms

自己相関関数に基づくピッチ抽出手法は，単音の音素材を対象とする場合には正しい結果を与える可能性が高いが，和音を対象とする場合，推定値があばれてしまうという性質がある．一方，パワースペクトルに対して，ある周波数に対し，その整数倍の周波数成分以内に 1300Hz 以上の周波数成分にパワーが集中するのパワー成分をその足し込んでいくという操作を行うことが確認された．そこで，アタックから 10ms 以内ことにより，音素材データに含まれる基本周波数のパの 1300Hz 以上のパワー値と周波数を掛け合わせた値ワー成分を突出させることができる．の総和をドラムス系音色判断の指標とし，その指標が本研究では，上記の２つの手法によりピッチを抽出

閾値以上のものをドラムス系音色と判断することにした結果を比較し，その一致率を見ることで単音かした．

和音かを判定することにした．さらに，ベース音などドラムスがマルチトラックで収録されていることも単音で演奏されやすい音色との区別を行うため，音考慮し，スペクトル包絡の類似性，音の持続時間，楽域☆ や，ピッチ抽出結果の揺れに関しても考慮するこ

曲全体における発音回数により，具体的な打楽器音名とにした．

を判断し，そのトラックに対し，楽器名およびドラム
ス系楽器という情報を付与する．ドラムス系楽器のIOI（Inter Onset Intervals) を追跡することで，ビート単位を算定する．
3.1.2 ボーカルパートの特定

3.1.3 メロディラインの繰り返し構造の解析
上記，ボーカルパートの推定の結果，この時点ではボーカルパートのピッチ推定は完了している．ボーカ
ル中のピッチ遷移に対して，ビート単位毎にずらして自己相関値を計算することによって，音楽の繰り返しポップスのメインメロディパートは，一人のボーカ構造を分析する．この様子を図 5 に示す．この図は，リストの歌唱として収録されることがほとんどであり，基本的に音素材データに和音が含まれることはな☆

ピッチ抽出結果が，40Hz〜900Hz に入っているかを見る．

RWC 研究用音楽データベース5) RWC-MDB-P-2001
No.13 のボーカルパートの音素材データ2) の基本周波数の時系列データにおける４小節レベルの相関マップである．相関の高い部分が，濃い点となって現れる．以下，相関マップをもとに音楽構造を得る手法を述べる．
( 1 ) 相関マップの行ごとに相関値の総和を算出し，プロジェクションプロフィールを作成する．
( 2 ) プロジェクションプロフィールのローカルピー
クを探索し，繰り返し構造の開始点を多く含む

源同定に関する研究9) を参考に，以下に示す 79 個の特徴量を抽出することにした．
（１）スペクトルに関する特徴量• １：周波数重心（各高調波成分のパワー値を重みとする周波数の重み付き平均を求める．
）• ２：全高調波成分のパワー値の合計に対する基音成分のパワー値の割合• ３〜３０：全高調波成分のパワー値の合計に対する基音から i 次までの高調波成分のパワー値の合( 4 ) 抽出された繰り返し部分にマーキングする．
その他のローカルピークに対しても，同様の処理を計の割合（i=2,3,…29）• ３１：奇数次の高調波成分（基音含む）と偶数次の高調波成分とのパワー値の合計の比• ３２〜４０：音が鳴り続けている時間（周波数成分全体のパワーがしきい値を超えている時間）に繰り返していくことで，複数の繰り返し構造が得られ対して，その高調波成分の鳴り続けている時間

る．得られた繰り返し構造のうち，最も繰り返し回数（パワー値が同じしきい値を超えている時間）が可能性の高い地点を得る．

(3)

得られた行において相関値の高い箇所を探索し，繰り返し構造の開始点を抽出する．の多いものをサビと判断する6)7) 8) ．

p%である高調波成分の個数（p=10,20,…90）（２）パワーの時間変化に関する特徴量• ４１：パワー包絡線の線形最小二乗法による近似

3.2 音色・奏法の解析
3.2.1 セグメンテーション
本研究で取り扱う音色・奏法の特徴量には，アタックポイントを基準としたものが多く，正確にアタックポイントを同定する必要がある．ポップス楽曲は，通常，ピアノ，オルガン，ディストーションギター等の楽器によって構成される．ギターのピッキング音やピアノの打鍵音などは，音の立ち上がりにおける非定常成分が問題となり，アタックポイントの同定は容易ではない．そこで，本研究では以下のような手法によりアタックポイントの同定を行なう．

(1)

移動平均により平滑化したパワー包絡近似線において，直前のパワーとの差が閾値以上であるポイントをアタックポイント候補とする．

(2)

パワースペクトルから高調波成分を除去した非倍音成分のパワーを足し合わせ，その時系列データを作成する．閾値以上の値を持つピークをアタックポイント候補に追加する．なお，ディストーションギターなどのノイズ性の高い音色に対しては，過度に候補を採用してしまう可能性があるため，閾値を高めにとる．

(3)

直線の傾き

• ４２〜５８：発音開始直後 t 秒間のパワー包絡線の微分係数の中央値（t=0.15,0.20,… 0.95）• ５９〜７５：最大パワー値と，発音開始から t 秒後のときのパワー値の比（t=0.15,0.20,… 0.95）（３）ノイズ性に関する特徴量• ７６〜７９：アタックポイントから一定区間に含まれる非倍音成分のパワーの総和（平均値，標準偏差，最小値，最大値）
3.2.3 奏法の解析
本研究では，奏法の特徴量として，以下の 17 個の特徴量を抽出する．

• １：発音回数抽出されたアタックポイントの総数を発音回数と判断する．
• ２〜５：発音間隔
発音回数が等しくても，発音の間隔が一定のものとばらつきのあるものでは，奏法の印象が異なる．
そこで，発音間隔の散らばりを捉える．各アタッリリース直前の候補をアタックポイント候補か

クポイントの間隔の平均値，標準偏差，最小値，ら外す（経験的処理）．
3.2.2 音色の解析
楽器音の音源同定を目的とした研究に北原らの手法9) がある．北原らの研究では，ディストーションギ最大値を求める．
• ６〜９：強弱の付け具合
強い演奏，弱い演奏，強弱をつけた演奏とでは，印象が大きく異なる．そこで，各発音地点のパワーターなどのノイズ性の高い音色は対象としていない．

を抽出し，その分布を捉える．各アタックポイン

本研究では，ノイズ性の高い音色についても扱う必要

トのパワー値の平均値，標準偏差，最小値，最大があるため，楽器音響学の知見

10) 11) 12)

や楽器音の音値を求める．

• １０〜１３：メリハリの付け具合
意図的に音を短時間で止めるような演奏と，止めない演奏とでは，奏法の印象が異なる．そこで，各発音の持続時間を抽出する．具体的には，アタッリティ評価を行なった．被験者は，オリジナル作品を作り，ライブ活動を行なっているアマチュアバンドのメンバー 4 人である．各被験者のプロフィールを表 1に示す．

クポイントからパワー包絡線が閾値以下に達する
表 1 被験者プロフィール
演奏パート
作曲経験
Mixdown 経験までに要した時間を捉える．閾値以下に達する前に，次のアタックポイントが現れた場合は，線形

被験者 A

ギター (15 年)

最小二乗法による近似直線を求め，閾値以下に達被験者 B

ベース (7 年)するまでの時間を予測する．得られた時間の平均

被験者 C

ドラム (1 年)

被験者 D

ボーカル (5 年)

10 曲
3曲
2曲
10 曲

10 曲
なし
なし
なし

値，標準偏差，最小値，最大値を求める．
• １４〜１７：音域と広がり低音のみによる演奏，高音のみによる演奏，音域を広範囲に行き来する演奏とでは，印象が全く異なる．そこで，演奏内容の音域とその分布を抽出へ転写した複数のミックスダウン結果を用意した2) ．

する．含まれる音高群の最も低い音高の基本周波

自作の楽曲と他者の制作した楽曲とで，評価に違いが数を解析し，その平均値，標準偏差，最小値，最生じるかを判断するため，転写先の楽曲には，被験者大値を求める．

らのバンドのオリジナル楽曲２曲と RWC 研究用音楽

以上の特徴量を１小節ごとに算出し，その平均値を評価実験データとしては，転写元の楽曲の６パターンのミックスダウン事例☆ と，各デザインを別の楽曲

データベース5) RWC-MDB-P-2001 No.95 の計３曲をアノテートしていく．

使用した．尚，転写元と転写先でのトラック数が大き3.3 実験と検討
3.3.1 ボーカルパートの推定
楽曲データ３曲に対して，ボーカルパートの特定に関する本手法の認識精度を調べた．ボーカルパートの抽出に対しては，94%の認識精度が得られた．この際

く異なるため，そのマッピングの仕方に複数の可能性の 6%の誤認識は，コーラスパートに対しての誤りで生成し，聴取実験およびインタビューを実施した．以あった．メインボーカルパートの抽出という観点から下，実験内容と結果，考察について述べる．

は，100%の認識精度が得られている判断される．一実験１が存在する．また，エフェクタの中には，そのパラメータを楽曲のビートタイムや調性に合わせて調整する必要性がある可能性を持ったものある．その評価のため，一曲につき，平均２５個のミックスダウンパターンを方，非ボーカルパートの非ボーカルパートとしての除

まず，転写元の楽曲の６パターンのミックスダウン

外率は 92%であった．誤認識のほとんどは，ボーカル結果を十分に聞いてもらい，それぞれの聞こえの特徴の音域内で演奏されていたギターのソロパートであっについて，感じたことを自由形式で書き出してもらった．これらは，ボーカルの歌唱のない前奏や間奏，後た．次に，転写先の楽曲の６パターンのミックスダウ奏において演奏されたものである．誤認識ではあるが，ン結果をランダムに提示し，どのデザインを転写した

構造解析処理において，不利な方向に働く誤りではなミックスダウン結果であると思うかを尋ねた．

い．なお本研究では，通常，ボーカルパートの歌唱のその結果，各被験者の正解率は，被験者 A は 77%，ない区間を，前奏・間奏・後奏として判断している．

被験者 B は 83%，被験者 C は 38%，被験者 D は61%となった．被験者 C 以外は，全パートに関してまんべんなく特徴を書き出したが，被験者 C は，ドラムパートの聞こえや配置に関することしか記述してい3.3.2 音楽構造の解析
Ｒ Ｗ Ｃ 研 究 用 音 楽 デ ー タ ベ ー ス (ポ ピュラ ー音 楽)5) RWC-MDB-P-2001 No.13，No.18，No.45，No.64，No.82，No.88，No.98 の楽曲データに対して，提案手法により音楽構造の解析を行なったとこ
ろ，100%の認識率が得られた．今後は，他ジャンルへの対応も行っていく予定である．

なかった．ドラムにのみ注意が集中していたことが正4. インタフェースのユーザビリティ評価

者に示したうえで，転写先のミックスダウン結果に関解率の低下につながった可能性がある．
実験２
転写元と転写先のミックスダウン結果の対応を被験☆

アマチュアバンドによるミックスダウンデザイン転写インタフェースの利用を想定し，予備的なユーザビ

本研究では，１つの楽曲に対して聞こえの異なる６パターンのミックスダウンを実施してもらうよう，プロのミキシングエンジニアに依頼した．

して以下の項目に関してそれぞれ 10 段階で評価してに提示し評価を求めた．ビートタイムを転写元のパラもらった．

メータに合わせた場合，ドラム演奏者である被験者 C• ミックスダウン結果としての完成度• 転写元の聞こえとの類似度は違和感を感じたが，残りの被験者には特に違和感を感じないという意見を述べた．調性を転写元に合わせ• ミックスダウン結果の聞こえに対する好感度
まず，ミックスダウンの完成度については，必ずしも満足のいくミックスダウン結果が得られていないことが分かった．その要因に関するインタビュー事項としては，「雑音が残っている」「音像定位と音量のバラた場合に関しては，音程のズレを不快に思う被験者がンスが悪い」「楽曲のイメージに合っていない」などのデザインはマルチ収録であったの対し，転写先事例のコメントがあった．満足のいく完成度を得るためにはいわゆる一発取りとして収録されたものであった．

は，単純なデザインの転写だけでは不十分であり，人前者のトラック数が 50 を越えていたのに対し，後者が多かったが，逆にそのエフェクト効果を面白いとする指摘もあった．
課題
今回の実験において使用したミックスダウン転写元手による最終的な作り込みが不可欠であるといえる．

8 であった．また，後者のトラックには，他の音源の音転写元の聞こえとの類似度については，転写元と転が混ざっていたり，収録時のレベルでベース音の音質写先の楽曲の楽器編成が類似している場合に評価が上にも問題があった．これらの状況は，ユーザビリティがり，楽器編成の異なる場合に評価が下がる傾向があっ評価を実施する上では，最も極端なケースであったとた．このことから，類似した楽曲の検索機能の重要性考えられる．今後，より精緻な検証を行うため．収録がわかる．また，楽器編成が異なっていても，聞こえ条件の近い対象を用いて実験を実施するとともに，アの変化が顕著にわかるエフェクト処理が施されている

マチュアおよびプロの双方の視点でのユーザビリティ

場合は，聞こえの類似度が上がることが確認された．

評価を進めていく必要があると考えている．

最後に，ミックスダウン結果の好みについては，どの楽曲に対しても１つのデザインを好む被験者，楽曲

5. 応

用ごとに異なるデザインを好む被験者，いずれのデザイ「A メロ，B メロ，サビなどの構造記述」「楽器のンも気に入らなかった被験者など，個人差が大きい状音色」「奏法」など，人間にとって直感的な認知的特況が確認された．

徴をシステム内部で扱おうとしている点が本システム

実験３の大きな特徴である．

ある１つのデザインに関して，ギターパートのト

本研究で提案したミックスダウン支援インタフェー

ラック対応付けの異なる６パターンのミックスダウン

スの利用形態としては，次のようなものを想定して結果を用意し，どの対応付けが最適かについて尋ねた．

いる．ひとつは，ミキシングエンジニアやアマチュア「どの対応付けでも特結果，被験者 B と C からは，の制作者による利用である．本来膨大にかかるミックに問題ない」というコメントが得られた．一方，被験スダウン時間を短縮したり，発想の幅を広げる上で，「どの対応付けも一長一短であり，者 A と D からは，ミックスダウンデザインテンプレートの利用は有用でどれが最適であるかは一概にはいえない」というコメある．今回のユーザビリティ評価では，その効果を裏ントが得られた．このことからは，トラックの対応付付けることはできなかったが，過去の自己のミックスけについては，必ずしも正解はなさそうである．インダウン事例等，収録プロセスが似通ったものであれば，タフェースとしては，システムが数パターンのトラッここでの提案がより機能するものと期待している．

クの対応付け案を提示し，最終的にはユーザが決定すもうひとつは，一般の聴取者が楽曲素材に対して各るといったタイプのものが良さそうである．

自の好みのテンプレートを適用して楽しむ，という利実験４用形態である．そのイメージとしては，グラフィックイ

エフェクタのパラメータの中には，楽曲のビートタコライザを高機能化させたようなものである．ミック

イムや調性に合わせて設定する必要性のあるものがスダウン経験のない一般の被験者 20 人を対象として，ある．パラメータを単純転写すると，転写元の楽曲の異なるミックスダウンデザインが適用された楽曲☆ をビートタイムや調性に設定されてしまう．このことが聴取したときにデザインの違いを判断できるかを調査問題となるか確かめるため，ビートタイムと調性に関したところ，被験者全員がその差を識別することがでして，転写元の楽曲に合わせたミックスダウン結果と転写先の楽曲に合わせたミックスダウン結果を被験者☆

RWC 研究用音楽データベース内の楽曲素材を用いている

きた．また，被験者ごとに，各自が聴きやすく好ましいと感じるミックスダウン結果も異なっていた．以上の結果は，ミックスダウンにおけるデザイン転写がアミューズメントの一つとして成立することを示唆している．ブロードバンド時代に突入し，楽曲データがトラック別に収録された形で流通することもそう遠くはないだろう．この利用形態の実現可能性は高いと考えている．
以上のような可能性の一方で，事例を利用することによって生じる課題もある．事例参照型のシステムにおいては，ユーザのイメージに適うミックスダウン事例が，データベース上に登録されている必要がある．
このことは著作権にも抵触する．根本的に問題解決をはかるためには，音楽ビジネスモデル自体を変えていく必要があるだろう．着メロや着うたがこれほどまでに定着していることや，プリインストール型の mp3プレイヤーが大ヒットしていることからすれば，ミックスダウンデザイン自体を商品（作品）として流通させるビジネスは十分に成立すると考えている．

6. お わ り に
本論文では，既存事例からミックスダウンのデザインを転写することによって，そのデザインを支援する方法論を提案し，その方策，技術的な準備，基礎的評価，可能性について論じてきた．ミックスダウンのデザイン転写の前準備として，転写元と転写先の楽曲において，音楽構造ごとの各トラックの音色と奏法について解析する必要がある．本稿では，インタフェースに対する考え方を示した上で，音楽構造，音色・奏法の情報の解析処理を示した．また，予備的なユーザビリティ評価について紹介し，ミックスダウンデザインにおける事例利用の可能性について論じた．近年，主成分分析，ICA，SOM などを用いて，音楽ジャンルの判別13) 14) や楽器音の判別15) に関する研究が注目を集めている．今後は，これらの手法を応用し，楽器種・奏法の自動クラスタリングを実現していきたい．
また，さらなるユーザビリティ評価を実施していく予定である．
謝辞 本研究は，科学技術振興機構さきがけ研究 21「協調と制御」領域の支援を受け実施されました．また，実験等に御協力いただいた川崎善之氏，中嶋啓人氏に感謝いたします．

参考 文献

1) Digidesign：http://www.digidesign.com/
2) http://ist.ksc.kwansei.ac.jp/˜ katayose/members/yatsui/mixdown/3) 谷井章夫，後藤真孝，片寄晴弘：ミックスダウ
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