同一楽曲におけるベースの演奏傾向の可視化
原 彩月 (指導教員：伊藤貴之)
概要

1

ポピュラー音楽の最低音として和音やリズムを支えるベースラインには，音楽ジャンルごとに大きく特徴がわかれる．本研究では可視化を用いることで，ベース奏者による音楽ジャンルごとの演奏傾向の違いを探求する．提案手法では，録音データからリズムのずれや音量の推移について演奏者の非類似度を算出し，多次元尺度法によって可視化する．その結果から，何が演奏傾向を決定づけているのかを明らかにすることを試みる．

3.2.1

3.2.2

3.2.3

Total

Timing と Dynamics を Min-Max 法で正規化し，その線形結合を求める．
3.2.4

Brightness

音源ファイルからスペクトログラム画像を生成する．
任意の 2 人の演奏者に対して，各画素の輝度差の絶対値の総和を求める．

3.3

可視化

Timing，Dynamics，Total，Brightness それぞれについて距離行列を生成し，多次元尺度構成法（MDS:Multi-Dimensional Scaling）を適用して可視化する．
これにより，類似した特徴を有する演奏者に対応する点が画面上で近くに表示される．

提案手法

本研究では，ジャンルごとに課題曲を設定して録音データを収集し，音量が正規化された音源ファイルとして保存する．それらを対象として以下の基準

4• リズムのずれ (Timing と称する）

実行結果

図 1 は各ジャンルの Timing を示している．Pops は奏者 3 と奏者 4，奏者 2 と奏者 7，奏者 6 と奏者 8 が近い特徴を有する．Jazz は奏者 2 と奏者 4，奏者 6 と奏者 7，奏者 1 と奏者 8 が近い特徴を有する．Funk は奏者 4 と奏者 5 が近い特徴を有する．

• パワーの推移（Dynamics と称する）• 両者の線形結合（Total と称する）について，奏者間の非類似度を算出して可視化する．
また，WAV ファイルから出力したスペクトログラム画像の非類似度（Brightness と称する）についても可視化する．以上を Python のライブラリ LibLOSA を用いて実装し，Jupyter Notebook 上で実行した．

3.1

Dynamics

音源ファイルを読み込み，1 フレームごとにパワー値を算出する．任意の 2 人の演奏者に対して各フレームの値の差分を比較し，差分の絶対値の総和を求める．

複数の演奏者による同一楽曲の演奏を比較する研究は既にいくつか発表されている．ピアノ演奏については Van Vugt ら [1] が，複数のピアニストが弾いた音符のタイミングのずれを計測し，別の被験者が音源を聴いてタイミングの違いを認識できるのかを検証している．また歌唱については伊藤ら [2] が，1000 人の同一楽曲の歌唱データの音程をヒートマップと折れ線グラフで可視化し，高評価群の歌唱と低評価群の歌唱で比較している．ベースを対象として同一楽曲における複数のベース奏者を比較する研究は見当たらない．

3Timing

音源ファイルを読み込み，1 フレームごとに基本周波数を抽出し，音名に変換して出力する．無音時は音名ではなく「NaN」を出力する．任意の 2 人の演奏者に対して，各フレームの値を比較し，値が異なっていた回数を求める．

関連研究

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処理手順

3.2

データの収集事前に Pops，Jazz，Funk の 3 ジャンルについて簡単な課題曲を設定し，それらの楽曲をミスせずに演奏できる人を録音の対象者とした．被験者には事前に，録音までに課題曲の指定された箇所を練習するように指示をした．
録音時にはベースからデジタルミキサーに直接シールドを接続し，演奏した音をデジタル録音した．なお，被験者は課題曲の対象の箇所の直前から演奏が終わるまでヘッドフォンで課題曲を聴けるようにした．最後に，楽器歴や普段演奏しているジャンルについてアンケートを実施した．

図 1: Timing を出力した図
図 2 は各ジャンルの Dynamics を示している．Popsは奏者 2・奏者 7 と他の奏者で特徴の違いが見られる．
Jazz は明確な特徴の差は見られない．Funk は奏者 6と他の奏者で特徴の違いが見られる．

1

化して線形結合するとほとんど見られなくなった．

図 2: Dynamics を出力した図
図 6: Total を出力した図Dynamics について詳しく観察する．図 3 は全奏者のPops のパワー推移のグラフを重ね，奏者 2 のみ色分けした結果である．楽曲前半に着目すると，他の奏者が一定のパワーで弾いているのに対して奏者 2 はパワーが減少傾向にある．奏者 2 は全奏者の中で最も楽器歴や練習頻度が少なかったため，他の奏者とはパワーに異なる傾向が出た可能性がある．

図 7 は Brightness を示す．Total よりも大きな特徴の違いが明確に見られる．

図 3: 奏者 2 のみ色分けした図（Pops）
図 4 は先ほどのパワー推移のグラフを奏者 7 のみ色分けした結果である．奏者 7 は他の奏者に比べて全体的にパワーの起伏が激しいことがわかる．奏者 7 は全奏者の中で普段から Jazz と Funk を弾いている割合が最も高かったため，このような結果が出たと推測される．

図 7: Brightness を出力した図以上のことから，Timing と Dynamics では異なる類似度が見られる．またスペクトログラム画像を導入して音色を左右する倍音成分まで加味すると，他の 3 種類の基準とは全く違う類似度が見られることがわかった．

5

まとめ

本研究では，ベースの演奏音源からリズムのずれ，音量の推移，スペクトログラムについて可視化した．
今後の課題として，Timing と Dynamics の両特徴を同時に反映する非類似度の算出方法を導入したい．また演奏者数を増やしてさらに検証を進めたい．

図 4: 奏者 7 のみ色分けした図（Pops）

謝辞

図 5 は Funk についても同様に奏者 6 のみ色分けした結果である．奏者 6 はフレーズの中で，他の奏者のパワーが小さくなっているところでパワーが大きくなっていることがわかる．奏者 6 はアンケート結果において特有の回答はしていなかった．

実験に参加してくださった方々に深く感謝いたします．

参考文献[1] Floris Tijmen Van Vugt, Hans-Christian Jabusch,
and Eckart Altenmüller. Individuality that is unheard of: Systematic temporal deviations in scaleplaying leave an inaudible pianistic ﬁngerprint.
Frontiers in Psychology, 4:134, 2013.
[2] 伊藤貴之, 中野倫靖, 深山覚, 濱崎雅弘, 後藤真孝,
et al. 同一楽曲に対する多数の歌唱の基本周波数分布のマルチスケール可視化. 研究報告音楽情報
科学 (MUS), 2021(5):1–8, 2021.

図 5: 奏者 6 のみ色分けした図（Funk）
図 6 は各ジャンルの Total を示している．Timing,Dynamics で見られた特徴の違いが，それぞれを正規2