情報処理学会論文誌

Vol.57 No.5 1365–1374 (May 2016)

LyricsRadar：歌詞の潜在的意味に基づく
歌詞検索インタフェース
佐々木 将人1,a)

吉井 和佳2,b)

中野 倫靖3,c)

後藤 真孝3,d)

森島 繁生1,e)

受付日 2015年7月29日, 採録日 2016年2月8日

概要：本論文では，歌詞の潜在的な意味に基づいた検索インタフェース LyricsRadar について述べる．従来の歌詞中の語句に対する全文検索システムでは，ある単語（例：「涙」）をクエリとして入力すると，まったく異なる意味の歌詞を持つ楽曲（例：失恋の「涙」と感動の「涙」）が混在した検索結果となり，ユーザの検索意図を十分反映できない問題があった．歌詞の意味をクエリとして的確に言葉で表現して入力するのは困難なため，本研究では潜在的ディリクレ配分法を用いて歌詞が潜在的に持つ意味（トピック）を自動的に分析し，歌詞のトピックの可視化を行った．歌詞のトピックの比率を 5 角形内に着色して可視化す
るトピックレーダーチャートおよび，データベース中のすべての歌詞をトピックの類似度に応じて二次元平面上にマッピングした歌詞マップという 2 つの可視化が特徴である．6,902 曲の歌詞データを用いたトピック分析結果の妥当性の評価および，既存検索システムとの比較による被験者実験により，LyricsRadar
が有効に機能していることを示した．
キーワード：歌声情報処理，ユーザインタフェース，歌詞検索，可視化，Latent Dirichlet allocation

LyricsRadar: A Lyrics Retrieval Interface
Based on Latent Topics of Lyrics
Shoto Sasaki1,a)Kazuyoshi Yoshii2,b) Tomoyasu Nakano3,c)Shigeo Morisihima1,e)Masataka Goto3,d)Received: July 29, 2015, Accepted: February 8, 2016

Abstract: This paper presents a lyrics retrieval interface called LyricsRadar that enables users to interactively browse song lyrics by visualizing their topics. Since conventional lyrics retrieval systems are based on
simple word search, those systems often fail to reﬂect user’s intention behind a query when a word given as aquery can be used in diﬀerent contexts. For example, the word “tears” can appear not only in sad songs (e.g.,feel heartrending), but also in happy songs (e.g., weep for joy). To overcome this limitation, we propose toautomatically analyze and visualize topics of lyrics by using a well-known text analysis method called latent
Dirichlet allocation (LDA). This enables LyricsRadar to oﬀer two types of topic visualization. One is the
topic radar chart that visualizes the relative weights of ﬁve latent topics of each song on a pentagon-shaped
chart. The other is radar-like arrangement of all songs in a two-dimensional space in which song lyrics having
similar topics are arranged close to each other. The subjective experiments using lyrics of 6,902 Japanese
popular songs showed that LyricsRadar can appropriately navigate users to lyrics of interests.
Keywords: singing information processing, user interface, lyrics retrieval, visualization, latent Dirichlet allocation

1
2
3

早稲田大学
Waseda University, Shinjuku, Tokyo 101–0062, Japan
京都大学
Kyoto University, Kyoto 606–8501, Japan
産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Ibaraki 305–8568, Japanc 2016 Information Processing Society of Japan


a)
b)
c)
d)
e)

joudanjanai-ss@akane.waseda.jp
yoshii@kuis.kyoto-u.ac.jp
t.nakano@aist.go.jp
m.goto@aist.go.jp
shigeo@waseda.jp1365

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1. はじめには，既存の歌詞検索サイトがある．このようなサイトでは，「恋愛」「卒業」のような人手で付与したタグに基づく検索

歌唱をともなうポピュラー音楽では歌詞は重要な要素の機能があるが，人手でのタグ付けには限界があるだけでな

1 つであり [1]，様々な気持ちや状況，情景が歌詞の中で表く，同じタグが付与された楽曲が多ければ絞り込みが難し現されている．しかし，自分好みの歌詞を持つ楽曲を見つかった．また，ランキングは効率的な検索手段の 1 つであけることは容易でなく，楽曲を聴いてみないとその歌詞をるが，Macrae らは，オンライン検索において歌詞のランキ

気に入るかどうか分からないことが多い．歌詞中に出現すングの精度が低いことを示し，高精度な歌詞のランキングる語句を表層的にテキスト全文検索することだけでは，そ手法について提案した [13]．さらに，検索以外に歌詞を活こに表現されている気持ち等を検索できるわけではない点

用した音楽インタフェースとして，歌詞と楽曲とを時間的で，有用性に限界がある．そこで本研究では，歌詞が潜在に対応付けてカラオケ表示する LyricSynchronizer [14] や，的に持つ意味（トピック）を自動的に分析することで，歌歌唱の録音において歌詞を活用する VocaReﬁner [15] 等が詞に基づく未知の楽曲との出会いを支援する検索インタあった．しかしこれらは，好みの歌詞を探すために歌詞のフェースを実現することを目的とする．

潜在的なトピックを用いていなかった．

本論文で対象とする歌詞の潜在的意味（トピック）は機

そこで本研究では，歌詞が潜在的に持つ意味（トピック）

械学習手法（潜在的ディリクレ配分法）によって推定されを潜在的ディリクレ配分法で求め，多数の既存の歌詞の中るが，それは歌詞を構成する単語のトピック比率の足し合から，ユーザが好む歌詞をインタラクティブに検索できるわせとして定義される．すなわち，ある歌詞のトピックは，

歌詞検索インタフェース「LyricsRadar 」を提案する．具

そこにどのような単語が含まれているかによって決まる．

体的には，データベース中のすべての歌詞に共通する代表

たとえば，メインボーカルが合成歌声の楽曲 4597 曲の歌的なトピック 5 種類を求め，各歌詞をそれらの比率で表現詞に対してトピックを自動分析したところ，同じ単語「舞することで，似たトピックを持つ歌詞を検索することを可う」が，「踊る，回る，ドレス，ダンス」等の代表語を持つ能とする．この 5 次元ベクトルで表される歌詞のトピッ

トピックと「桜，花びら，吹雪，葉」等の代表語を持つト

ク比率を，五角形の形状で表現した表示を「トピックレー

ピックの 2 つに属していた．代表語から推測すると，前者

ダーチャート」と呼ぶ．ユーザがそれを見れば各歌詞に各は「人が踊る動作」というトピックにおける「舞う」，後者

トピックがどの程度関係しているかが分かり，直感的なは「花びらや雪等の軽い物体の動き」というトピックにお歌詞検索・可視化が可能になる．また，トピックレーダー

ける「舞う」として使われれていると考えられる．

チャートを直接変形させることで歌詞を検索することもで

従来，歌詞に基づいた楽曲検索や分類に関して，歌詞のテ

きる．

キストを自然言語処理に基づいた手法で解析することで感情

LyricsRadar では，トピックの比率が近い歌詞（トピッやジャンル等で分類，マッピングを行う研究 [2], [3], [4], [5]クレーダーチャートが似ている歌詞）が近くになるようがなされてきた．また，歌詞の自動トピック推定 [6] や意に，すべての歌詞を二次元平面上に配置する．これは，5味の解析 [7] を行った研究もある．歌詞の潜在的な意味を

次元のトピック比率を 2 次元に次元圧縮することで実現し用いて楽曲の楽譜とその歌詞との関係をモデル化し，音符

た（2.1.2 項で後述）．ユーザは，この平面上を探索するこ列と歌詞に基づく楽曲検索を可能にする研究 [8], [9] や，楽とで，好みの歌詞の近傍に位置するトピック比率の似た歌

曲の音響特徴空間と歌詞や関連 Web ページの語句の特徴

詞を発見できる．ある歌詞から見て，距離は同じでも方向空間を対応付けることで，入力 Web ページに合った楽曲（位置）が違う複数の歌詞については，トピックの異なりを提示する研究 [10] 等もあった．他にも，楽曲の可視化の方に違いがある．ここで，どういった違いかについては，

ために歌詞を用いた研究 [11] や，歌詞にあったスライド

トピックレーダーチャートで確認できる．またユーザはトショーを生成する研究 [12] 等があげられる．これに対しピックレーダーチャートの形状を直接変形させることで，て本論文では，インタラクティブな歌詞検索インタフェー

歌詞を検索することもできる．

スを提案する点で異なる．本提案は，歌詞のみを対象としている点から，特に歌詞の解析やマッピングに関する研2. LyricsRadar の機能

究 [2], [3], [4], [5], [6], [7] や，歌詞に加えて音符列も考慮す

LyricsRadar は，各楽曲の歌詞の持つ潜在的な意味をトる研究 [8], [9] と関係が深い．しかし，歌詞のような個々人

ピックの比率で可視化したり，それをクエリとして活用しの嗜好の違いがある検索対象においては，好きな単語や好たりすることで，直感的な検索を可能にするインタフェー

みの歌詞をクエリとして検索するだけではなく，検索結果

スである．そのために，潜在的ディリクレ配分法によってを受けた先のインタラクションを含めた設計が必要である

多数の楽曲の歌詞に共通して出現する複数のトピックを自と考えており，その点で新しい．

動的に求める．これにより，単に歌詞中に出現する語句をユーザが自分好みの歌詞を検索する既存の技術として

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クエリとした検索では実現できない，歌詞の意味に踏み込1366

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図1

LyricsRadar の歌詞検索用インタフェースの表示例（実際にはポピュラー音楽（J-POP）を用いて実装しているが，本図では歌詞の例示のために RWC 研究用音楽データベースの楽曲（RWC-MDB-P-2001 No.30）を用いた）

Fig. 1 An example display of the lyrics retrieval interface of LyricsRadar. The lyrics inthis screenshot are taken from the RWC Music Database (RWC-MDB-P-2001
No.30), although LyricsRadar is implemented using Japanese popular songs (JPOP).

んだ新たなインタラクティブな歌詞検索を実現する．ユーが上位の 3 単語）．このようなトピックレーダーチャート

ザがトピックを言語表現する必要がないので，どのようなによって，ユーザは歌詞の（表層的な）単語以外の観点とトピックの歌詞を探したいのか分からない曖昧な状況でもして，各トピックの意味や個々の歌詞の内容を把握するこ活用できるという特長を持つ．

とができる．

また，LyricsRadar の機能には，既存の Web 歌詞検索シ

トピックレーダーチャートは外周に近いほど大きな比率

ステムで一般的に用いられている，歌手名・曲名の一覧かを表す．また，トピック比率を可視化したものであるため，

ら選択する機能や，歌手名・曲名・歌詞をクエリ入力によ

5 つの次元の値の合計はつねに一定値である．たとえば，

り検索する機能も含まれている．

ある 1 つのトピックの比率が突出していると，尖った形状になる．この特徴により，選択した歌詞のトピックを視覚

2.1 歌詞のトピックに基づく可視化機能的に把握しやすく，歌詞間の直感的な比較もしやすい．

LyricsRadar は，トピックレーダーチャートと二次平面

なお，本インタフェースでのトピック数は，潜在的ディへのマッピングという 2 種類の可視化機能を持つ．図 1

リクレ配分法で求めたトピックの内容と，インタフェースにそのインタフェースの画面表示例を示す．トピックレー

としての操作性のバランスから 5 と決定した．トピック数

ダーチャートが絶対的な指標に基づく可視化機能なのに対を増やせばより細分化した意味内容を扱うことができる

し，二次平面へのマッピングは相対的な指標に基づく可視可能性があるが，ユーザにとって操作がより煩雑になるト化機能である．以降，それぞれについて説明する．

レードオフの関係にある．トピックを学習する際に用いた

2.1.1 トピックレーダーチャート：5 種類のトピックの比

歌詞データベースを変更した場合には，適切なトピックを率を表現した五角形

再度推定し直すことが望ましい．その際には，データベー

トピックレーダーチャートは，各歌詞の潜在的な 5 種類

スに含まれる歌詞によってトピックレーダーチャートののトピックの比率を 5 角形内に着色して可視化する機能で意味や，表示される代表語が動的に変わることになる（トある（図 1 左上）．五角形の各頂点がそれぞれ異なるトピッ

ピック数は 5 で固定）．

クに対応し，各トピックと関連の高い代表語が五角形の外2.1.2 歌詞をマッピングした二次元平面側に 3 つ表示される（各トピックにおける単語の出現確率

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マッピングは，データベース中のすべての歌詞をそのト

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図 3

ポピュラー音楽（J-POP）の 2,848 組のアーティストのマッ
ピング

Fig. 3 Mapping of 2,848 artists in J-POP according to theirlyrics.
図 2 アーティスト名選択による歌詞の表示例

Fig. 2 An example display of selecting the lyrics of a single
artist.

感的に把握できる点が新しい．従来の音楽情報検索では，
アーティスト名での検索は活用されていても，作詞家名での検索が活用される機会は乏しかったが，本機能によって，ピックの類似度に応じて二次元平面上に配置し，ユーザが自分の好きな歌詞の作詞家が手がけた他の歌詞に興味を持

インタラクティブに歌詞を探すことができる機能である

つきっかけが増え，新しい歌詞との出会いが広がる可能性（図 1 左）．二次元平面上へのマッピングには Maaten らががある．

提案した t-SNE [16] を用い，各歌詞のトピック比率（5 次

また，同一アーティストの複数歌詞をまとめて 1 つの長元）が似ているほど配置が近くなるように次元圧縮した．

い歌詞と見なし，それらを用いて新たにトピック分析する

マッピングの結果は，その一部を拡大することができる．

ことで，アーティスト単位でのマッピングも可能である．

さらに，各歌詞に対応する点はトピック比率に応じて着歌詞の場合と同様に，トピック比率に基づいて色付けされ色することで，2 次元に圧縮してマッピングした際に失わる．図 3 のように，アーティストの持つ楽曲数に応じて，れた情報を色（3 次元）の違いで表現する．色付けにおけ円の半径が大きく表示される．こうして，あるアーティス

る次元圧縮においても，同様に t-SNE [16] を用いた．5 次

トにトピックが類似した他のアーティストを発見すること

元のトピック比率を三次元に圧縮した後，各次元を正規化ができる．

して RGB に対応付けた．これにより，歌詞の色を見ることで，トピックに基づいて歌詞がどのように分布しているかを一目で確認できる．

2.2 歌詞のトピックを活用した歌詞探索機能
LyricsRadar では，ユーザがトピックレーダー上で自らユーザがカーソルをマウスオーバすると，桃色に着色さ選択して歌詞を見つける機能に加え，トピック比率をよりれ，図 1 左上にタイトル，アーティスト名，作詞家名のメ

いっそう活用した「トピック比率の直接入力機能」による

タ情報，その下にトピックレーダーチャート，右側に歌詞検索機能を提案する．

が表示される．これらは，カーソル移動でマウスオーバを

2.2.1 トピック比率の直接入力機能：トピックレーダー

繰り返すことで，次々とリアルタイムに更新表示される．

チャートをクエリとした検索

こうして，ある歌詞にトピックが類似した他の歌詞を発見

トピックレーダーチャート自体を入力インタフェースとすることができる．マッピングされた歌詞は，ドラッグや見なし，5 次元ベクトルで表されるトピック比率を図形とキーボード操作で移動，拡大，縮小ができる．

して直接変形操作することでクエリとし，そのトピック比

さらに，各歌詞にメタデータとして付与されているアー率に最も近い歌詞を検索できる機能である．各トピックのティスト名と作詞家名を活用した可視化も可能である．

代表語を参考に，もっとこういったトピックを含む歌詞を

図 2 のようにアーティスト名を選択すると，そのアーティ

検索したい，という検索要求に対応できる．

ストの歌詞の点が黄色で着色され，作詞家名を選択すると，

図 4 に，五角形の右上のトピックが突出していた歌詞

その歌詞の点がオレンジ色で着色される．これは，アーのトピックレーダーチャートに基づいて，それを変形させティストや作詞家をクエリとした歌詞検索に相当するが，た場合の具体例を示す．五角形の真上のトピック比率をマ

アーティスト，作詞家ごとにいかに分布しているかを直ウスのドラッグ操作で増加させた．このドラッグ操作中にc 2016 Information Processing Society of Japan

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図 4

トピックレーダーチャート上でトピック比率を直接入力して歌詞を検索する具体例：
五角形の上部の比率をマウスのドラッグにより上へ伸ばした様子を示す

Fig. 4 An example of the direct manipulation of the topic ratio on the topic radar
chart: illustration of a user changing the ratio of the top-most dimension in the
pentagon-shaped chart.

は，その歌詞の内容とトピックレーダー上での位置がリア
ルタイムに更新されるので，ユーザは興味のある歌詞が表示された時点で操作をやめる等，より直感的で探索的な歌
詞検索が実現できる．

3. LyricsRadar の実装
LyricsRadar の中核となる歌詞のトピック分析は，代表的なトピックモデルである潜在的ディリクレ配分法（Latent

Dirichlet Allocation: LDA）[17] を用いて実現した．LDA

図 5

LDA のグラフィカルモデル

Fig. 5 Graphical representation of latent Dirichlet allocation(LDA).

では，歌詞を構成する各単語を異なるトピックに割り当て

デル（図 5）から変数間の条件付き独立性を考慮すると，ていくため，1 つの歌詞を複数のトピックから構成されて完全な同時分布は

いると見なすことができる．
本研究では，多数の楽曲の歌詞を一度に与えて，それら

p(X, Z, π, φ) = p(X|Z, φ)p(Z|π)p(π)p(φ)(1)

を構成する代表的な K 個のトピックと各歌詞におけるトで与えられる．ここで，π は各歌詞におけるトピックの混

ピックの比率を教師なしで推定する．その結果から，ト合比（D 個の K 次元ベクトル），φ は各トピックにおけるピックごとに各単語の出現確率が決まるので，トピックを語彙の出現確率（K 個の V 次元ベクトル）である．最初表す代表的な単語（代表語）を求めることもできる．

の 2 項には多項分布に基づく離散分布を仮定する．
K
xd,n,v
Nd 
V
D 

 z
d,n,k
p(X|Z, φ) =
φk,v
(2)

3.1 歌詞に対する Latent Dirichlet Allocation（LDA）

d=1 n=1 v=1

LDA におけるモデル学習用のデータとして D 個の独立した歌詞 X = {X1 , ..., XD } を考える．文書 Xd は，Nd
個の単語系列 Xd = {xd,1 , ..., xd,Nd } で構成されている．

3.2 節で後述するが，本論文では 1 つの文書 Xd として，1
つの歌詞，もしくは同一アーティストのすべての歌詞（名p(Z|π) =る潜在変数系列（トピック系列）を Zd = {zd,1 , ..., zd,Nd }

z

d,n,k
πd,k

(3)

残りの 2 項には多項分布の共役事前分布であるディリク
レ分布を仮定する．

p(π) =の中から選ばれた単語に対応する次元のみが 1 で，他は 0である V 次元ベクトルで表せる．また，文書 Xd に対応す

k=1

d=1 n=1 k=1

詞，動詞，形容詞のみ）に対応する．歌詞データベース中で出現するすべての語彙の数を V とすると，xd,n は，語彙

Nd 
D 
K


p(φ) =D

Dir(πd |α(0) ) =

D


d=1

d=1

K


K


Dir(φk |β (0) ) =k=1

C(α(0) )

K


(0)

α −1
πd,k
(4)

k=1

C(β (0) )Vβ (0) −1

v
φk,v

(5)

v=1

k=1

とする．トピック数を K とすると，zd,n は選ばれたトピッ

ここで，α(0) および β (0) はハイパーパラメータである．

クに対応する次元のみが 1 で他は 0 である K 次元のベク

C(α(0) ) および C(β (0) ) は正規化定数であり，トルで表せる．ここで，すべての歌詞の潜在変数系列をまとめて Z = {Z1 , ..., ZD } とする．このときグラフィカルモ

c 2016 Information Processing Society of Japan
C(x) =

Γ(x̂),
Γ(x1 ) · · · Γ(xI )

x̂ =

I


xi

(6)

i=1

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Vol.57 No.5 1365–1374 (May 2016)のように求めた idf（Inverse Document Frequency）を，各である．
各歌詞のトピック混合比である π は，ディリクレ事後分

歌詞中の各単語に対する各トピックの負担率にかけ合わせ

布のパラメータ期待値を求め，トピックレーダーチャート

ることで重み付けを行った．D は総歌詞数，dfi は単語 i がとして用いた．また，各トピックにおける語彙の出現確率

出現する歌詞の数を表す．

φ も同様に期待値を求め，トピックレーダーチャートの各
トピックと関連の高い代表語を求めるために用いた．

LDA の学習においては，トピック数を前述したとおり
K = 5 として学習した．ハイパーパラメータ α(0) と β (0)の初期値はすべて 1 とした．

3.2 LDA の学習
歌詞のトピックを正確に推定するために，歌詞の選別お4. 評価実験

よびアーティスト単位での推定を行った．歌詞は，楽曲でLyricsRadar におけるトピック分析結果（トピックレー

歌われる文字であるため，1 楽曲の中で用いることのできダーチャートや歌詞のマッピングに関係）の妥当性および，る単語の数は限られている．さらに，A メロやサビ等繰りユーザビリティを評価するため，2 つの被験者実験による返し使用される単語が存在するため，一般的な文章と比べ評価を行った．本章では，それぞれの実験の方法と結果をると出現する単語数は少ない．トピック分析は，文章内の述べて考察する．それぞれの実験は，ともに 3.2 節で述べ単語に依存するため，単に歌詞を文章と見なしてもトピッ

た 6,902 曲の歌詞を対象にした LDA の結果を用いた．

クを正確に推定することは困難である．そこで，語彙数に閾値を設定して歌詞を選別したり，同一アーティストの複4.1 被験者実験によるトピック分析の評価

数歌詞をまとめて扱うことで語彙数を増やしたりしたうえ

LDA によるトピック分析の結果，推定されたトピック

でトピック分析することで，歌詞の持つトピックの比率を比率がその歌詞を適切に表現できていることを評価した．

求めた．

被験者は 20 代男性 3 人，30 代男性 3 人，40 代男性 1 人，

具体的には，LDA の学習における歌詞データとして，日
本語歌詞のポピュラー音楽（J-POP）21,845 曲から，その30 代女性 1 人の計 8 人である．
4.1.1 実験方法

歌詞に 100 語彙以上が含まれていた 6,902 曲を選別して用ランダムに選出した歌詞 5 曲を入力（選出歌詞と呼ぶ）

いた．この 6,902 曲のアーティスト数は 1,845 組で，作詞とし，それを基準に選ばれた下記の 5 曲の歌詞（比較歌詞

家の数は 2,285 人であった．また，アーティスト単位でのと呼ぶ）と比較した．

トピック分析では，それぞれアーティストが持つ歌詞をつ(歌詞 A1) 選出歌詞と最も距離の近い歌詞

なぎ合わせた文章において，100 語彙以上が含まれていた(歌詞 A2) 選出歌詞からの距離が 1/4 分位となる歌詞

2,848 アーティストを選別して用いた．語彙の総数 V は，

(歌詞 A3) 選出歌詞からの距離が中央値となる歌詞

データベース中のすべての歌詞において 10 回以上使用さ(歌詞 A4) 選出歌詞からの距離が 3/4 分位となる歌詞れた 26,229 語彙を用いた．

(歌詞 A5) 選出歌詞と最も距離の遠い歌詞

歌詞の形態素解析には MeCab [18] を使用し，名詞，動

ここで，選出歌詞と比較歌詞の距離は，歌詞マップ（二詞，形容詞を抽出してその原形を 1 単語として数えた．た次元平面）上の座標のユークリッド距離とした．選出歌詞

だし，複数の歌詞に幅広く出現する単語は一般的すぎて，とそれ以外のすべての歌詞との距離を計算した後，距離がトピック分析を適切に行ううえで支障がある．そこで，ト最小となる歌詞，距離の 1/4 分位数に最も近い歌詞，距離

ピック分析時にそのような単語の重要度を下げるため，各の中央値に最も近い歌詞，距離の 3/4 分位数に最も近い歌単語に対して重み付けを行った．具体的には，詞，距離が最小となる歌詞を選んだ．選出歌詞と歌詞 A1

idfi = log

D
dfi

(7)

に関する情報を表 1 に示す．
被験者は，選出歌詞を見た後，選出歌詞と比較歌詞の 1

表 1 評価実験（トピック分析の評価）において使用した歌詞：選出歌詞と歌詞マップ上で最も近い比較歌詞（A1）

Table 1 List of lyrics used in the evaluation experiment (evaluation of topic analysis):
basis lyrics (left) and the lyrics closest to them (right) on the lyrics map.
選出歌詞

比較歌詞（A1）HEAT CAPACITY（T.M.Revolution）

優しくって少しバカ（嵐）かつおぶし（さくらと一郎）

道頓堀情話（弦哲也・綾世一美）

RESPECT the POWER OF LOVE（安室奈美恵）

愛したひとはバツイチ（ナインティナイン&清水ミチコ）

ACT ON MY STYLE（MCU feat.RATHER UNIQUE&川上次郎）

フラストレーションミュージック（Hysteric Blue）

HOW TO LOVE（広瀬香美）

ブギウギ時代（中村美律子）

c 2016 Information Processing Society of Japan


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図 6

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評価実験（トピック分析の評価）の結果．
被験者 8 人分の評価の回答数を示す

Fig. 6 Results of the evaluation experiment (evaluation of topic
analysis). This figure shows the number of answers byeight subjects.

図 7

選出歌詞を「ACT ON MY STYLE（MCU feat.RATHERUNIQUE&川上次郎）」とした実験結果
Fig.

7 Results

when

“ACT

ON

MY

STYLE

(MCU

feat.RATHER UNIQUE&Jiro Kawakami)” is used as
the basis lyrics.

つとを見比べながら，2 つの歌詞から受ける印象の近さを 5

評価基準の回答では，人によって多様な基準があること段階（1：非常に近い，2：近い，3：どちらともいえない，を示した．たとえば，季節感やテーマといった歌詞の意味

4：遠い，5：非常に遠い）で評価した．ここで，比較歌詞的な情報を重視している人もいれば，カタカナや英語を使(1)〜(5) の被験者への呈示順序はランダムとしたが，評価うかどうか，構成，言葉遣いといった表現方法に着目するの修正に関して制限は設けなかった．また各比較歌詞の評

人がいることが分かった．

価が終わった段階で，なぜその評価にしたのかという基準
を可能な範囲で記述して回答させた．

4.1.2 実験結果

4.2 被験者実験によるユーザビリティの評価
LyricsRadar のユーザビリティの評価を行った．国際規実験結果を図 6 に示す．5 曲の歌詞 A1〜A5 において，格である ISO 規格・ISO9241-11 において，ユーザビリティ

全被験者による 5 段階評価結果の回答数がグラフ表示され（Usability）は『ある製品が指定された利用者によって，ている．A1 の結果が最も 1（非常に近い）および 2（非常に指定された利用の状況下で，指定された目的を達成する近い）の回答数が多く，5（非常に遠い）が少なかった．しために用いられる際の有効さ，効率および利用者の満足たがって，歌詞マップ上で最も距離の近い歌詞は，入力の度の度合い』と定義づけられている．この定義に基づき，印象と近く判断される傾向にあった．それ以外の比較歌詞

LyricsRadar の効率・有効性・満足度について評価した．

（A2〜A4）については，今回の被験者間では，回答に違い

4.2.1 実験方法が見られなかったが，選出歌詞を「ACT ON MY STYLE

被験者には，未知かつユーザ好みの歌詞を探索すること（MCU feat.RATHER UNIQUE&川上次郎）」とした実験を実験目的として提示した．効率および有効性の評価のたに関しては，比較歌詞の距離が近いほど被験者の評価が 1

め，どの程度自分好みの歌詞に出会えたか（4 段階），目標に近づく傾向があった（図 7）．

歌詞発見までにどの程度時間がかかったかを既存歌詞検索

なぜその評価にしたのかという評価基準に関する質問でインタフェースと比較した．また，満足度の評価のため，は，季節感，テーマ（恋愛，人生，未来等），主人公（キャ

LyricsRadar やその機能に対してのアンケート（7 段階）をラ）
，デュエットかどうか，時代，ポジティブ/ネガティブ，

行った．

情熱，長さ，口調，英語・カタカナの比率，自分中心か相本実験で使用した既存歌詞検索インタフェースを図 8 に手中心か，構成，音楽ジャンルの違い，といった回答が得示す．比較のための既存検索機能として，Web 歌詞検索シられた．

ステムで一般的に用いられている「歌手名・曲名の一覧か

4.1.3 考察ら選択する機能」および「歌手名・曲名・歌詞をクエリ入

歌詞 5 曲を入力として用いた今回の実験結果からは，歌力により検索する機能」を実装した．

詞マップ上での距離が最も近い歌詞は，距離が遠い歌詞とまた，実験条件を統制して平等な状況で比較を行うため比較して類似していると評価されることが多かった．したに，既存検索インタフェースの歌詞データは LyricsRadar

がって，「歌詞マップ上で近い歌詞の印象は近い」というイと同じ 6,902 曲の歌詞を使用し，インタフェースの使用順

ンタフェース性能について確認できた．

序は均等になるように被験者ごとに順序を変更した．被験c 2016 Information Processing Society of Japan


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情報処理学会論文誌

図8

Vol.57 No.5 1365–1374 (May 2016)

既存歌詞検索インタフェースの表示例（実際にはポピュラー音楽（J-POP）を用いて実装しているが，本図では歌詞の例示のために RWC 研究用音楽データベースの楽曲（RWC-MDB-P-2001

No.30）を用いた）
Fig. 8 Examples of existing lyrics retrieval systems.

Thelyrics in this screenshot are taken from the RWC Music
Database (RWC-MDB-P-2001 No.30), although LyricsRadar is implemented using Japanese popular songs(J-POP).

図 9

被験者実験による既存検索インタフェースとの比較結果

Fig. 9 Results of the subjective evaluation experiment basedon comparisons with existing lyrics retrieval systems.

者は 20 代男性 8 人である．
実験の手順は，下記のとおりである．なお，被験者の半数は下記の手順で，もう半数は (4)–(6) の後に (0)–(3) を行った．

LyricsRadar による歌詞検索(0) 操作説明(1) 未知かつユーザ好みの歌詞の探索(2) どれくらい好みの歌詞に出会えたか（4 段階），
どれくらい時間がかかったかを回答(3) 歌詞マップおよびトピックレーダーチャートに対してのアンケート（7 段階）の回答および，どのよ
うに歌詞を検索したか等の自由記述
既存検索インタフェースによる歌詞検索(4) 操作説明(5) 未知かつユーザ好みの歌詞の探索(6) どれくらい好みの歌詞に出会えたか（4 段階），
どれくらい時間がかかったかを回答

4.2.2 実験結果
実験の結果を図 9，図 10 に示す．既存検索インタフェー
スと比較して，LyricsRadar を用いた場合，好みの歌詞に図 10 被験者実験による LyricsRadar とその機能に関するアンケー
トの結果

Fig. 10 Results of the subjective evaluation experiment basedon the questionnaire for two functions of LyricsRadarand overall assessment.

出会うまで平均所要時間は約 2.5 分短く，図 9 より，出会えた歌詞の好みの度合いも良い結果となった．よって，既詞クエリを入力し歌詞マップやトピックレーダーチャート

存検索インタフェースと比べて，より有効な検索ができてで特徴をつかみながら調べた被験者や，トピックレーダーいることが確認できた．

チャートをマウスでドラッグ操作しながら，それによってまた，図 10 から歌詞マップ，トピックレーダーチャート

歌詞マップの特徴をつかむことに利用した被験者が多かっともに有効に機能していることが確認でき，LyricsRadar

た．また，あるアーティストに対して，欲しい歌詞の雰囲に対してもまた使いたいという意見（+1 以上）が 60%以

気を足すことにトピックレーダーチャートを活用して歌上を占めた．

詞を検索した被験者も存在した．その被験者の回答では，

LyricsRadar を用いた調べ方に関する記述回答では，歌c 2016 Information Processing Society of Japan

LyricsRadar を用いていると「ACIDMAN（アーティスト
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Vol.57 No.5 1365–1374 (May 2016)名）+ ‘愛’ = 槇原敬之（アーティスト名）の一部の歌詞」[5]という法則があると感じ，好みのアーティストに雰囲気を足しながら検索することができた，と記述されていた．こ[6]のように，トピックレーダーチャートは，「各トピックの代表語を参考に，もっとこういったトピックを含む歌詞を[7]

検索したい」という検索要求に対応する，という当初想定していた方法に加えて，他の形でも活用もされていた．他に，検索だけでなく，歌詞の観点から楽曲やアーティスト[8]

に対する理解が深まったという記述もあった．
[9]5. おわりに
本論文では，ユーザが好みの歌詞を検索したり，新たな歌詞に出会ったりするために，歌詞の潜在的なトピックの[10]比率に基づいてインタラクティブに歌詞を検索できるイ
ンタフェース LyricsRadar を提案した．本論文の学術的な意義は，歌詞を表層的な扱いのみでなく，その潜在的な意[11]

味をトピックレーダーチャートとして表現したうえで，ト
ピックの可視化とインタラクティブで多様な入力手段をともに可能にしたことにある．ユーザにトピックレーダー[12]

チャートの五角形の形状を直接操作させることで，トピックに基づく歌詞の検索を実現した．そして，トピックレー[13]

ダーチャートの形状が近い歌詞を近くに配置した二次元のマッピングにより，検索クエリを思いつかなくても様々な[14]

歌詞をブラウジングしながら，新たな歌詞に出会うことを可能にした．また被験者実験により，LyricsRadar の有用性をトピック分析の精度およびユーザビリティの観点から
示した．

[15]

今後の展開としては，個々のユーザの違いを反映した
ユーザ適応型インタフェースの実現や，階層的なトピック[16]

分析 [20] によるトピック分析機能の高度化等が考えられる．また，歌詞の持つ細かなトピックに対応した検索イン
タフェースを実現するために，より多くのトピック数を反[17]

映できるような可視化手法や歌詞検索に最適な配置等が検討課題である．

[18]

謝辞 本論文の一部は，科学技術振興機構 OngaCREST
プロジェクトによる支援を受けました．

[19]

参考文献
[1]
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Vol.57 No.5 1365–1374 (May 2016)佐々木 将人 （学生会員）

森島 繁生 （正会員）

2013 年早稲田大学先進理工学部応用1987 年東京大学大学院工学系研究科物理学科卒業．同年より同大学院修士

博士課程修了．工学博士．同年成蹊大課程に在学．2012 年より音楽情報検

学工学部専任講師．1988 年同助教授．

索，画像処理，インタラクションに関2001 年同電子工学科教授．2004 年かする研究に従事．2013 年情報処理学

ら早稲田大学先進理工学部応用物理会第 75 回全国大会大会奨励賞受賞．

学科教授，現在に至る．1994 年から

ACM 会員．

1995 年トロント大学コンピュータサイエンス学部客員教
授，1999 年から 2014 年明治大学非常勤講師，1999 年より2010 年国際電気通信基礎技術研究所客員研究員．2010 年

吉井 和佳 （正会員）

より 2014 年 NICT 招聘研究員，現在，新潟大学非常勤講

2008 年京都大学大学院情報学研究科

師，早稲田大学デジタルエンタテインメント研究所所長を

博士後期課程修了．同年産業技術総合併任．1991 年電子情報通信学会業績賞，2010 年電気通信研究所情報技術研究部門に入所．2014

財団テレコムシステム技術賞受賞．画像電子学会副会長，

年京都大学大学院情報学研究科講師に

日本顔学会理事，芸術科学会理事，画像 2016 年画像電子着任．音楽情報処理，統計的音響信号学会大会長，SIGGRAPH ASIA 2015 Workshop/Partner

処理の研究に従事．博士（情報学）．

Event Chair．日本音響学会，映像情報メディア学会，日本心理学会，IEEE，ACM 各会員．

中野 倫靖 （正会員）
2008 年筑波大学大学院図書館情報メ
ディア研究科博士後期課程修了．博士（情報学）．現在，産業技術総合研
究所主任研究員．日本音響学会会員．

2009 年情報処理学会山下記念研究賞（音楽情報科学研究会），2013 年 Soundand Music Computing Conference（SMC2013）The Best
Paper Award 等各受賞．

後藤 真孝 （正会員）
1998 年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．
現在，産業技術総合研究所情報技術研
究部門首席研究員兼メディアインタ
ラクション研究グループ長．IPA 未踏

IT 人材発掘・育成事業プロジェクトマネージャー，情報処理学会理事等を兼任．日本学士院学術奨励賞，日本学術振興会賞，ドコモ・モバイル・サイエ
ンス賞基礎科学部門優秀賞，科学技術分野の文部科学大臣
表彰若手科学者賞，情報処理学会長尾真記念特別賞，星雲賞等，42 件受賞．

c 2016 Information Processing Society of Japan

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