広島工業大学紀要研究編
第 58 巻（2024）23-28

論文

分散和音に基づく曲生成の試み―楽曲からの分散パターンの分析による主旋律生成―中田

恭維＊・梅村祥之＊（令和 5 年11月22日受付）

Music generations based on broken chord—melody generations based on analyses of broken chord patterns in some pieces—
Kyoi NAKATA and Yoshiyuki UMEMURA（Received November 22, 2023）

Abstract
Focusing on the musical theory of broken chords, we attempted to automatically generate main
melodies using broken chords. We created tunes by transforming and combining broken chord patterns
extracted from textbooks. The main melody was automatically generated based on the broken chords.
Even though most of the tunes were composed of broken chords, we were able to generate a varietyof songs. According to the results of the questionnaire survey, they said that the tunes feel naturaland familiar.
Key Words: automatic composition, musical theory, broken chordとができれば，継続的に作曲し続けられるのではないかと

1 ．はじめに考えられる．

近年，AI（人工知能）に大量の譜面を学習させること自動作曲は古くから試みられており，ルールベースからで自動作曲させる研究が盛んである．一定の指示をするこはじまり，コーパス分析からの統計量に基づく自動作曲をとによって，作りたい曲を生成できる．現在 , “Magenta”

経て，近年では AI（機械学習）を用いた自動作曲が盛ん

や “Flow Machines” という AI 作曲のツールが利用されてに行われている．本研究は，ルールベースに基づく自動作いる．Magenta では，与えられた譜面を模倣することで曲を行う．類似の技術に，コード作曲法がある［2］. コード作曲されており，Flow Machines では，従来の音楽情報

作曲法では，自由度が増す反面，良い曲にするための調整処理の技術が核となって，補助的に AI が利用によって精が難しい．それに対し，分散和音を使うと，確実に一定の［1］度が向上されている ．

レベルの曲を生成することが期待される．

また，コロナ禍をきっかけに在宅することが増えたこと

本研究では，音楽技法の分散和音に注目し，分散和音をによって，趣味に費やせる時間が増えてきている．それに利用した主旋律の自動生成を試みる．分散和音は，和音構

よって，音楽に関心があった人たちが作曲を始めるように成音を同時ではなく， １ 音または複数の音を連続的に鳴らなってきた．しかし， １ 曲完成させる前に挫折して諦めてすことで，独特な響きをもたせたメロディを生成する技法しまうことが多い．そこで，音楽理論を知らなくても，楽のことを指す．今回は，分散和音の分散パターンをあらか器の演奏経験がなくても，好みの曲を １ 曲でも生成するこじめ用意しておき，それらを組み合わせることで曲を演奏＊広島工業大学情報学部情報工学科― 23 ―

中田恭維・梅村祥之

する．分散パターンは，既存の楽曲譜面から抽出する．曲

③

山型の構成は，イントロ・A メロ・B メロ・サビ・アウトロの和音構成音を低音から波打つように演奏する．

５ セクションで構成し，それぞれのセクションに適した分A メロ・B メロで主に利用する．

散パターンを用意する．抽出したパターンを変形・組み合わせて演奏することにより，曲として成立させることをねらう．また，AI の機械学習を利用しないため，著作権問

図 ３ ：山型

題が発生することがない．
以下，第 2 章でシステムの開発を述べ，第 3 章で生成例④および主観評価を述べ，第 4 章でまとめる．

谷型
和音構成音を高音から波打つように演奏する．
B メロで主に利用する．

2 ．システムの開発
2. 1

概略

利用者がコードを与えると，システムがコード構成音を

図 ４ ：谷型主体とした分散和音のパターンを決め，小節を定める．さらに，非和声音を含めたバリエーションをつける．小節間⑤跳躍型のつながりを加味して同じ分散パターンで ４ 小節をつな和音構成音を第 ２ 音と第 ３ 音，第 ５ 音と第 ６ 音で ５ 度

ぎ， １ フレーズを構成する．A メロ，B メロなどのセクの変化を許して演奏する．

ションごとに適した分散パターンを譜例から調査した傾向

小節の後半は，①②のような変化にする．に基づいて定め，曲を生成する．セクションは， ２ フレー

サビで主に利用する．

ズで構成する．詳細は，図 ９ と図１０を参照されたい．
2. 2

分散パターンの抽出

音楽理論において，フレーズに対するメロディ輪郭とい

図 ５ ：跳躍型

う概念がある．文献［ 3 ］では，楽曲コーパスから上昇型，下降型，山型，谷型，他，計 9 種類を定め，出現頻度❶スタッカート型を分析している．そのうち，上昇型，下降型，山型，谷型

和 音構成音を ２ 音同時に，休符を交えながら演奏すが全体の96.4% を占めているため，この ４ 個を参考にし，る．

４ パターンを抽出する．また，ピアノ教本［4-5］から分歯切れのよいリズム感をあたえることができる．

散和音の派生パターンを ３ 個抽出する．それらを再分類

イントロやアウトロで利用する．

し， 5 種類の基本パターン（①～⑤）と 2 種類の特殊パターン（❶，❷）とする．小節の第 １ 音は，三和音（または二和音）を同時に鳴らすことを基本とする．
①

図 ６ ：スタッカート型

階段型（上り）
和音構成音を右上がりに分散させて演奏する．

❷連符休符型

和音の高低差によって変化を加えている．

和音構成音に休符をはさみながら， ２ 連符・ ３ 連符でA メロ・サビで主に利用する．

演奏する． １ オクターブ下げた基音を小節ごとに鳴らし続ける．
イントロで利用する．

図 １ ：階段型（上り）②

階段型（下り）
和音構成音を右下がりに分散させて演奏する．

図 ７ ：連符休符型

和音の高低差によって変化を加えている．

①～④は， ２ ・ ４ 小節目を弱めた型を① ’〜④ ’ としてB メロで主に利用する．

採用する．小節の第 １ 音を三和音ではなく，二和音としている．
図 ２ ：階段型（下り）― 24 ―

分散和音に基づく曲生成の試み

2. 3

分散パターンの組み合わせ

2. 4セクションとパターン

2.2で採用した分散パターンについて，それぞれの連続それぞれのセクションに対して，適切な分散パターンを性について評価し，評価値をもとに各セクションでの出現割り振り，出現確率は表 １ に基づいて決定する．セクショ

確率と連続 ２ 小節における後続小節の確率を設定する．なンごとに出現可能な分散パターンは以下の通りである．

お，特殊パターンは，イントロとアウトロでのみ使用する・イントロ❶スタッカート型，❷連符休符型

ことにする．

・A メロ
①階段型（上り），③山型，① ’ 階段型（上り）＜弱＞，④ ’ 谷型＜弱＞・B メロ②階段型（下り），③山型，④谷型，② ’ 階段型（下り）＜弱＞，③ ’ 山型＜弱＞，④ ’ 谷型＜弱＞・サビ①階段型（上り），⑤跳躍型
・アウトロ❶スタッカート型
2. 5

曲の自動生成曲の自動生成は，以下の 3 ステップで行う．
Step 1 では，A メロ・B メロ・サビのそれぞれの第 １ フレーズを2.4で示した通りの分散パターンを用いて決定す◎ ４ ポイント，〇 ３ ポイント，△ １ ポイントる．

図 ８ ：パターン連続性評価表

分散パターンを決定する確率は，表 ２ の合計値を利用す
図 ８ において，各行が，前半フレーズの分散パターンにる．

該当し，各列は，後半フレーズの分散パターンに該当する．図 ８ の上部を参照されたい．
表 １ の上部には，第 １ フレーズを山型，第 ２ フレーズを階段型（上り）としたときの例を示す．
組み合わせを ３ 段階で評価し，行ごとに合計値を集計する．
合計値が高いものほど，セクションでの出現確率が上がる．
評価は，実験者 １ 名が行う．
［評価ポイント］
・分散パターンを連続して聴いたときの自然さ

図 ９ ：自動生成（Step 1 ）・分散パターンの前後の変化の強さ
評価結果は表 １ に示す．
表 １ ：パターン連続性評価表（結果）

Step 2 では，第 ２ フレーズを作るステップである．第 １
ステップで決まった分散パターンを行番号として表 １ にあてはめ，与えられる分散パターンの確率分布に基づいて，第 ２ フレーズの分散パターンを生成する．列の数値が確率分布に相当する．

◎ ４ ポイント，〇 ３ ポイント，△ １ ポイント
― 25 ―

中田恭維・梅村祥之

3 ．生成例および主観評価
3. 1

生成例

本システムでは， １ 小節に １ コードを割り当てる． １ フレーズ（ ４ 小節）ずつ生成するため，利用するコード進行は ４ 個の和音から構成されているものにする．今回は，C，F，Am，G の コ ー ド 進 行 を 利 用 す る． テ ン ポ は

図１０：自動生成（Step 2 ）120bpm で固定し，楽器はピアノとする．自動生成された
Step 3 では，イントロとアウトロを2.4で示した通りの曲の譜面を，生成された順に ３ 曲，以下に掲載する［6］．

分散パターンを用いて決定する．イントロは， ２ 種類のパターンを50％の確率で決定する．アウトロは，ふさわしいパターンが 1 種類しか抽出できていないため，それを利用する．

図１１：自動生成（Step 3 ）以上の 3 ステップを完了すると，曲として完成されたものが生成される．

図１2：譜例 １― 26 ―

分散和音に基づく曲生成の試み

図１3：譜例 ２

図１4：譜例 ３

3. 2

主観評価

4 ． まとめ

譜例 １ を評価者 ５ 名に聴取してもらい， １ から 5 の ５ 段階で評価してもらう．評価は，“ 曲として成り立っている音楽技法の分散和音に基づいて主旋律を自動生成するシか ”，“ 聴いていて違和感があるか ”，“ もう一度聴きたいステムを実現した．分散和音で曲のほとんどを構成したにと感じたか ” の観点で行ってもらう．評価点に内省報告をも関わらず，さまざまな曲を生成できたため，分散和音の添える．評価値の平均を評価結果とする．結果は次の通り

有用性を示すことができた．アンケート調査の結果から見である．ても，曲として違和感がなく，部分的ではあるが聴きなじ

・評価者 1 : ４

みが良いという意見を得た．しかし，曲が全体として単調違和感は特にない．全体を通して単調に感じた．
・評価者 2 : ３

で面白みに欠けるという指摘があった．分散パターンが定型パターンであることが原因であると考えられる．

音価が単調すぎる．始まり方と締め方は良い．

今後の検討課題として，以下の ３ つを挙げる．

・評価者 3 : ４・現在の曲構成では単調な曲になるため，音域の拡張や始まり方が好みではなかった．

モード変換を行い，ストーリー性を持たせる．

中盤から締めはよかった．

・分散パターンを定型パターンの適用ではなく，自動で・評価者 4 : ５作成できるようにする．

違和感を感じなかった．

・非和声音の使い方をさらに工夫してバリエーションを・評価者 5 : ３持たせる．

中盤におもしろさを感じなかった．
☆平均値 ：3.8― 27 ―

中田恭維・梅村祥之［4］ Bill Hilton: Seven studies in pop piano, Carrier

参考文献

Books, pp.14-19（2016）.

［1］ 浜中雅俊：音楽 AI は創造性を高める , 情報処理，［5］ John Thompson: John Thompson’s modern course
for the piano, pp.60-62, The Wills Music（1937）.

Vol.64, No.7 , pp.e35-e41,（2023）.

大島正泰（訳）：トンプソン 現代ピアノ教本② , 全［2］ 松崎裕佑，梅村祥之：コード進行における非和声音

音楽譜出版社（1972）.に着目した主旋律の生成法開発および多様性の主観評価，情報処理学会研究報告，Vol.2019-MUS-122,［6］ nakata -yumelab-：分散和音に基づく曲生成の試
み—楽曲からの分散パターンの分析による主旋律生

No.1（2019）.
［3］ David Huron: The melodic arch in western
folksongs, Computing in Musicology, Vol.10, pp.323（1989）.

― 28 ―

成—＜https://www.youtube.com/watch?v=HXiV7nft35Y＞