情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

1B-25
2024/2/28

腕時計型モーションセンサによるエレキギター演奏運動可視化システム
松下 宗一郎1,a)

中島 瑛太1

有賀 皓哉1 趙 恒1 髙山 晴希1
小澤 嶺斗1 加茂 文吉2

奥田 滉大1

内山 幸大1

概要：小型軽量な腕時計型慣性運動センサデバイスによりエレクトリックギターにおける利き手側の演奏運動をリアルタイムにて可視化する情報処理システムを製作し，様々な演奏技量レベルにある被験者による評価を実施した．腕時計型デバイスに搭載された 3 軸加速度および 3 軸角速度センサにて捉えた運動信号からギター演奏における手首の対重力姿勢角度を推定することで，目視では分かりにくい演奏運動様態を 3D-CG ならびに手首ひねり角と前腕傾斜角にて表現される 2 次元平面上の運動軌道図として PC 画面上に描画している．さらには，利き手にて把持されるピックとギター弦との衝突を 500Hz 以上の運動信号サンプリングにて検出し，手首ひねり軸まわりの角速度を時間二階微分することで得られる角躍度信号からピッキングのタイミングと強さを推定することで，コードストローク奏法における演奏の鋭さと力強さをリアルタイムにて可視化することができた．ギター演奏レッスンにおける効果検証実験の結果，演奏フォームやピッキング技術といった習得に時間を要する技量習得に際し，演奏者の意識を演奏運動へと誘導する効果が生じていることが分かった．

1. はじめに動の大きさが奏者の感情を反映していることが報告されている [3]．しかしながら，これらの方法ではギターそのもの

ギターという楽器は張力を作用させた細い糸状の弦を複の改変や機材の準備といった視点から，いつでもどこでも数本配置し，これを手指やピック（plectrum）といった器気軽に利用できる状況とはなっていない．そこで，ギター具で弾くことで音響を生じさせる撥弦楽器の 1 つである．

から生じる音響信号のみを用いた演奏解析が試みられてい振動する弦の近くに配置した集音マイクロフォンの役割をるが [4]，エレキギターの多くが搭載している強力なマグ果たすピックアップからの信号を電気的に増幅し，スピーネットを用いた集音デバイス（ピックアップ）の音響特性カーより出力するエレクトリックギター（以下エレキギにより，演奏技量との関係性を正しく評価することは困難

ター）は，小さな演奏運動から大きな音量を得られることである．また，エレキギターから出力される音響信号を周や，エフェクターと呼ばれる機材による音響のダイナミッ波数ドメインで解析することで，複数の弦を同時に鳴らすクな変化により，ポピュラー音楽を中心とした幅広いジャ奏法の実施タイミングを特殊な収音デバイス等を使用するンルの楽曲にて使用されている．ここで，エレキギター演ことなく推定する手法が報告されているが，計算量が大き奏にて生じる音響信号の特性は，非利き手側での押弦位置くなることに加え，撥弦にて生じる音響の原因となった演の違いによる音程選択と，利き手側による撥弦方法に大き奏運動の様態を逆推定することが依然として困難であるとく左右される．非利き手側の運動では個々の手指による押いった問題が残っている [5]．

弦を正確に分離した計測が必要となることから，手首に装一方，利き手側の手指にて保持されるピックによる撥弦

着する単一の慣性運動センサデバイスの適用は困難であ（ピッキング）が広く用いられているエレキギターの演奏でる．このため，従来の研究例ではギターの押弦部分に触覚は，前腕中心軸に沿った運動軸を有する親指と人差し指のセンサを取り付ける手法や，カメラによる押弦位置認識が運動がピッキング運動の主体をなしている．そして，利き試みられている [1], [2]．ギター演奏における芸術性を光学

手側手首における運動信号から，コードストローク奏法と呼式モーションキャプチャーにて分析した事例では，演奏運ばれる複数弦を同時に弾く技法での演奏リズムやピッキン

12a)

東京工科大学コンピュータサイエンス学部
日本工学院八王子専門学校
matsushita@stf.teu.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japan

グ運動の鋭さといった音楽表現において重要な役割を果たすパラメータが見いだされている [6], [7], [8], [9], [10], [11]．

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Size : 43.0 x 35.0 x 10.5 mm
w/o watch belt1B-25
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Wrist-worn motion-sensing device

Weight : 25 grams

3.7V 150mAh
LiPo battery

Battery : 3.7 V, 150 mAh

Microcontroller

Sensor range :up to 1024Hz
sampling± 16G (1G = 9.8m/s2)± 2000 dps (deg/sec)

I2C 6-axis motionsensor

RF transceiver

Sampling : up to 1024 Hz

2.4GHz UART
250kbps

Strorage : 32 GB (SDHC)

図 1

Real time
clock
sync.

I2C

16 bit

腕時計型モーションセンサデバイス

Real-time

32GB μSD

up to 64Hz

Post analysisa, ω attitude angles
time-domain parametersa, ωLaptop PC

このような演奏運動の分析を用いる手法では，音響の原因

SPI

3D-CG + param. visualization

Motion evaluationとなった身体運動の違いを反映する客観的な数値情報が得られることから，音響分析の手法と組み合わせることで，

図 2

エレキギター演奏運動可視化システムの構成

エレキギター演奏運動に関する知見を深め，より効果的な演奏レッスンや新しい音楽表現の追求へとつながっていく
picky (plectrum)

ことが期待される [12]．ここで，演奏運動を分析するパラメータとしては，演奏リズムの速さと正確さ（タイミング

6th 5th 4th 3rd 2nd 1stθMotionsensordeviceGuitarstringsxが，それらは 2 ないし 4 小節での演奏といった一定の時1st string

間幅における統計的な値となっていた．このため，エレキギター演奏運動の評価はある時間範囲における平均値的なPick (plectrum)zのゆらぎ），コードストローク奏法における演奏運動の鋭さといった数値を導出するアルゴリズムが提案されている

6th string

図 3TimeAngular jerk around x-axis (ajx)

エレキギター演奏運動計測の様子

パラメータにてなされており，個々の一瞬における音楽表現との対応関係については未解決の問題が残されていた．

イスとその性能諸元を示す．腕時計ベルトや充電式バッテ

これに対し，Kamo らはエレキギター演奏におけるピッキリーを含めたデバイスの総重量は 25 グラムと軽量であり，ングの違いにより，手首ひねり軸まわりの角速度を時間二エレキギターの演奏運動に与える影響は非常に軽微であっ階微分した角躍度（angular jerk）信号の振幅や波形に大た．デバイスにはワイヤレスデータ通信モジュールが搭載きな差異が生じており，そのことが音楽表現に影響を与えされているが，伝送するための運動信号や分析パラメータていることを報告している [13]．このことは，ピッキングの計算を行うと同時に，加速度および角速度の詳細なデーにおける撥弦運動の回転中心軸が利き手側の人差し指付近

タをマイクロ SD メモリカードに併せて記録することがでにあり，ピックがギター弦に鋭く衝突することで生じる回きる．このため，ワイヤレス通信における通信環境の悪化

転角速度の急変が手首ひねり軸まわりの角躍度として現れによるデータ伝送に欠損が生じていても，メモリカードをることに起因していると考えられる．そして，Matsushita

経由した正しい運動データから評価パラメータの計算を後はこの考え方を用いて撥弦運動が生じた時刻を詳細に分析から行うことができる．図 2 は腕時計型デバイスにて得することでコードストローク演奏運動の開始時刻と終了時られた数値データを入力として動作する表示デバイスとし刻を推定し，演奏の鋭さを数値化できることを報告していて，ノート型パソコンを用いたシステムの構成を示したもる [14]．角躍度は時間ドメインのパラメータであり，瞬間のである．ここでは最高 64Hz でのワイヤレスデータ通信的な事象を少ない計算量にて表現できることから，楽曲にが腕時計型デバイスと表示デバイスとの間にて行われておおける 1 つ 1 つの音を反映した数値を小さな時間遅延にてり，エレキギターを演奏しながらリアルタイムでのインタ得ることができる．そこで本論文ではエレキギター演奏にラクションを行うことができる．

おける利き手側手首ひねり軸まわりの角躍度を用いた演奏運動評価方法を論じるとともに，コンピュータインタラクションのデザインと評価結果について報告する．

2. 腕時計型モーションセンサ
2.1 デバイスおよびシステムの構成
図 1 に本研究にて用いた腕時計型モーションセンサデバ© 2024 Information Processing Society of Japan

2.2 エレキギター演奏運動の計測と分析
図 3 は腕時計型モーションセンサデバイスを用いたエレキギター演奏運動計測の様子を示したものである．ここで，エレキギターには上方より太い順に 6 本の弦が張られており，演奏者がピックにて 6 本の弦を順番に弾いていく
際には個々の弦ごとに鋭い角躍度信号が手首ひねり軸（x291情報処理学会 インタラクション 2024
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ことが分かった．また，手首まわり角速度信号をフーリェ

alternate (down-and-up) chord strums
Em 7Em 7(A)ucw/oaccent

1 2 3
dudu dudu

Em 7(B)

dudu dudu

middle finger of d
non-dominant handcwithaccent

dudu dudu

図 4分が観測されていることから，概ね 400Hz 以上の速さで運動信号のサンプリングを行う必要があることが示唆され

Em 7Em 7変換したところ，約 200Hz をやや上回る周波数にて振動成た．そして，図 5 に示した角躍度の信号波形について，適切なしきい値を選んだ上でピーク点のタイミングを検出す

dudu dudu

ることで，ギター弦とピックが継続して衝突していた時間

コードストローク奏法による演奏譜面

Sharp (msec) をコードストローク演奏の鋭さを表す量とAngular jerk ajx ( x 106 deg/s3)

して定義できる．また，ギター弦に対してピックが深く当
443

Em7 60bpm w/o accent
628102

12

たっているような演奏では衝突によるピークの個数が顕著に増加していたことから，検出されたピーク点の個数を求

14 = Hit

めることで演奏運動の様態を表現することも考えられる．

10-1

9

1-2

13-3-4threshold1130.00

50.02

7

Sharp0.04

腕時計型モーションセンサデバイスでは，計測された加~ 56 msec

0.06

0.08

速度信号と角速度信号を組み合わせることで，デバイスが0.10Time (sec)
図 5アクセントなしダウンストローク時の角躍度波形

up(+)θdown(-)

Right handinside(-)

outside(+)φ-φとが報告されている [11]．ここで，腕時計型デバイスの x軸が重力に対してなす角度を肘中心回転姿勢角 θ とし，x元空間における演奏者の利き手姿勢を 2 次元の軌道図にて+φ表現することができる [11]．図 6 は右利きの奏者における-θθ : Elbow-swiging angle
φ : Wrist-twisting angle

図 6重力に対してなしている姿勢角度を精度良く推定できるこ軸を中心とする手首ひねり回転姿勢角を ϕ とすると，3 次+θ

pro

2.3 軌道図による演奏運動の表現

手首姿勢角度の符号定義とアクセントつきコードストロー
amateur

エレキギター演奏における利き手側軌道図

ク奏法を実施した際の軌道図を，プロギタリスト（プロ奏者）と長期間にわたる演奏経験のあるアマチュア奏者 (演奏経験者) について描いたものである．この図からはプロ奏者は比較的小さな姿勢角変化に演奏を行っており，とり軸）まわりに生じる．次に図 4 は 6 本の弦を上方から下方わけ手首ひねり回転姿勢角 ϕ が正の方向に入っていかないへ弾き下ろした（ダウンストローク）後に下方から上方へことが見て取れる．このことは演奏運動の目視や録画によと弾き上げる（アップストローク）運動を繰り返すオルタる動画像の確認でも観察することができるが，図 6 右側図

ネート（往復）奏法によるコードストローク演奏の譜面例のような軌道図を効率的に描くことは，機材設置におけるであり，非利き手側では指 1 本のみで押弦する Em7 コー位置座標合わせといった課題が残る．一方，手首の重力にドを使用している．このとき，各小節にて 2 拍目と 4 拍目対する姿勢角を用いる本研究の手法では，軌道図にて演奏のダウンストロークを強く行うアクセント奏法と呼ばれる運動特徴を安定して評価できることが期待される．

技法が知られており，利き手側親指の外側側面を急峻にギター弦に接触させるやや難易度の高い演奏運動技巧となっ3. コードストロークの鋭さと軌道図の性質ている．図 5 はエレキギター演奏経験者によるアクセント

腕時計型モーションセンサによって得られるエレキギのついていないダウンストロークに対する手首ひねり回転ター演奏運動パラメータを定義したことに続き，これらの軸まわりの角躍度波形の例である．ここでは 6 本のギター数値の性質を実験的に検討した．実験ではプロ奏者および弦への衝突を中心とした利き手側手首ひねり角躍度の急峻演奏経験者に加え，演奏経験が 3 年以下の 15 名の奏者 (演な変化が周期的に観測されており，約 56 ミリ秒の間に 14奏初学者) を被験者として，Em7 コードストローク演奏に個のピーク波形が生じていた．このとき，コードストローおけるパラメータの挙動を観測した．ここで，とりわけ演ク奏法におけるギター弦とピックとの衝突が弦ごとにほぼ奏経験が全くなかった 12 名の初学者については演奏運動同じ時間間隔にて発生したものとすれば，隣り合う弦と弦が安定しないケースが散見されたことから，4 小節（16 回の間の通過時間はピーク波形の時間間隔である 4 ないし 5のダウン・アップ往復コードストローク）以上の長さにてミリ秒程度と見積もることができる．そして，これらの波演奏した中から，最もリズムが安定していた 2 小節分の運形ピークのタイミングを正確に捉えるためには少なくとも動データに対してパラメータを算出することとした．

200 ないし 250Hz 以上のサンプリング周波数が必要となる© 2024 Information Processing Society of Japan292

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50-30

03060

100

150

200200Em7, 110bpm, 12 students150-60-300306090

プロギタリストによるコードストローク奏法の軌道図30(a)Em7 100bpm
w/o accent
beginner

0-30-60-30

03060

Wrist-twisting angle φ (deg)

図 1090(b)Em7 100bpm
with accent
beginner

0-30-60-90-60-30

03060

90

Wrist-twisting angle φ (deg)

演奏初学者によるコードストローク奏法の軌道図

ムを比較的遅い 110bpm としているが，アクセントをつけ50ないコードストロークではレッスンの 2 週目から最終週でw/o accent

0-30

Wrist-twisting angle φ (deg)30-60-90

100

Em7 100bpm
with accent
professional

0-60-9090

Elbow-swinging angle θ (deg)50

演奏リズムの速さとアクセントの有無による Sharp 値の変化

Sharp (msec)-60

図 9Rhythm (bpm)2610

ある 14 週目に向かって Sharp の値が小さくなっていった

with accent
14Lesson week
図 8-30(b)Wrist-twisting angle φ (deg)Elbow-swinging angle θ (deg)0

Em7 100bpm
w/o accent
professional

0-60-90

normalstrongweakaccent

図 7(a)

Elbow-swinging angle θ (deg)100

Elbow-swinging angle θ (deg)Sharp (msec)

Experienced player
Em7 16 strums

03030

150

261014

Lesson week

ことが分かる．一方，難易度が高いアクセントつきコード
ストロークでは Sharp 値はあまり改善していなかった．

ギター演奏レッスンクラスにおける Sharp 値の変化

3.2 コードストローク演奏の軌道図
3.1 コードストローク演奏リズムの速さと鋭さ

Matsushita らはエレキギターによるコードストローク

Kamo らによれば，手首ひねり軸まわり角躍度の振幅奏法での演奏では，14 週間にわたるギターレッスン開発

密度時間遷移から計算したコードストローク奏法の鋭さ

クラスにて演奏初学者の演奏リズム安定性が向上していく

Sharp は 3 人のプロ奏者にて 50 ミリ秒付近に集中してい一方で，利き手側の演奏軌道図に大きな変化が現れなかっることに加え，うち 1 人のプロギタリストについては演奏たことを報告している [9]．図 9 は比較的低速な 100bpm

リズムの速さが変化しても Sharp の値は大きく変化しないでの Em7 コードストローク演奏におけるプロ奏者の軌道ことが報告されている [8]．このことはコードストローク奏図を示したものであるが，アクセントなし (a) とアクセン法におけるギター弦とピックの衝突が継続する時間がリズ

トあり (b) の双方において利き手側手首の姿勢角変化が安ムによらず一定であることを意味しており，ストロークご定して生じていることが分かる．続いて，エレキギター演とに Sharp パラメータの値を評価することで演奏運動様態奏経験がほとんどなかった初学者がギターレッスン開発クの変化を可視化できるものと考えられる．そこで，ライブラスの最終週にて行ったコードストローク演奏の軌道図を演奏を含めた 10 年以上の演奏経験者において，演奏リズ

図 10 に示す．プロ奏者の軌道図との比較では，明らかにムとアクセントの有無に加え，演奏の強さを変化させた際演奏初学者の手首姿勢角の変化が不安定になっていることの Sharp 値を計測した結果を図 7 に示す．この結果，演奏が分かる．一方，プロ奏者と演奏初学者における演奏リズリズムの変化に対して Sharp の値はプロギタリストと同様ムはおおむね正しく維持されており，特にアクセントなしにあまり大きく変化しておらず，エレキギター演奏におけでのコードストローク奏法ではギターアンプとスピーカーるコードストローク奏法運動の鋭さを数値にて安定して評を通したエレキギターの演奏音には顕著な差異は感じられ価できることが分かった．一方，演奏経験が 1 年以下であなかった．一方で，アクセントつきでの演奏では聴感による 12 名の演奏初学者について，プロギタリストの指導のる音響の鋭さに明確な差異が生じており，演奏技量の上達

もとで 14 週間にわたる各回約 30 分の演奏レッスンを行っに際してはプロ奏者に見られる正しい演奏フォームを会得た際の Sharp 値の変化を図 8 に示す．ここでは演奏リズする必要があることが示唆された．

© 2024 Information Processing Society of Japan293

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表 2Down strums(a) Sharp and strengthDiﬃculty level

Sharp modiﬁcation

ExpertSharp x 2.0|angular jerk|Up strums(b) Orbit
diagram

演奏評価システムの難易度設定

Remarks

HardSharp x 1.0

Normal

Sharp x 0.8Constant radius

Easy

Sharp x 0.5

Constant radius(c) 3D-CG
表 3

演奏評価の難易度と Sharp 値採点結果に対するコメント

色が大きく変わりすぎると演奏状態がよく分からなくなった

Hard ではずっと青色になってしまった色が変化する Expert の方が良かった
赤色ばかりになると，やる気が下がった
図 11

PC 画面を用いたインタラクティブなギターレッスンシステ
ムのスクリーンショット
表 1

Easy では全て青色になり，評価が正しくないように思えた演奏の仕方で適切に色が変化する難易度を選ぶべき

演奏鋭さ Sharp と円への着色の対応関係

Sharp (msec)

Hue (deg)

Color

0 to 40240

blue

40 to 70

240 to 210

blue to light blue

70 to 160

210 to 120

light blue to green

160 to 220

120 to 60

green to yellow

220 to 250

60 to 30

yellow to orange≥ 25030 to 0orange to red

採点の基準と意味をはっきりさせるべきだと思った

表 4

演奏評価システム全体に対するコメント

多重に円が連なって表示される意味が分からなかった
エアギターではほとんど同じ表示が出ていた
アップとダウンに絞ったストローク評価を行ってほしい
速い単音ピッキングでは画面が狭く感じて見づらかった
衣服の袖がセンサに触れると Sharp の値が大きくなった
正しいアクセント奏法が行われたのかは分かりにくい
ストローク以外の様々な奏法でも応用できると思った

4. エレキギター演奏運動可視化システム

弾いていない箇所で小さな丸が表示されていた

4.1 PC 画面インタラクションシステムのデザイン

自身とプロ奏者との軌道図の違いを修正する方法が分からない

ピッキングにおける正しいピックの持ち方は分からない

図 11 は腕時計型モーションセンサデバイスにて計算を行った手首ひねり角躍度 (angular jerk)，弦を弾く鋭さ

図 11(b) には約 3 秒間分の手首姿勢角データを用いた軌道（Sharp)，重力に対する手首ひねり姿勢角の情報をワイヤ

図を描画しており，演奏運動の安定性やアクセント操作のレスデータ通信にて受信し，PC 画面にリアルタイムにて正しさを視覚的に確認することができる．また，軌道図に描画するシステムのスクリーンショットを示したもので慣れていない奏者における理解度の向上や，レッスン教室ある．この画面の上半分 (a) には，円の着色と半径にて鋭にて教師が演奏運動の手本を生徒に示すこと等を目的としさ Sharp と演奏強さを反映する角躍度の大きさを表現して，手首のモデルを使った 3D-CG の表示を行なっている．ている．また，コードストローク奏法の上下方向にて肘を中心とする前腕振り角速度の符号が反転することを利用

4.2 PC 画面によるインタラクションシステムの評価

し [13]，ギター弦とピックとの衝突がダウン・アップのどインタラクションシステムの実効性を確かめるため，プ

ちらのコードストローク動作にて生じたのかを画面への表

ロ奏者 1 名，演奏経験者 1 名，演奏初学者 12 名による評示位置にて区別して表現した．ここでは，プロ奏者，演奏価実験を行った．まず最初に演奏経験者による実験を行っ経験者，ならびに演奏初学者の計測値から，表 1 に示す円たところ，図 7 に示したように演奏リズムを変化させてもの着色と Sharp 値の対応関係を設定しており，HSB（Hue,Sharp 値が大きく変化していないことを反映して，大部分Saturation, Brightness）表色系にて Hue の値を Sharp 値の演奏時間にて円の色がほとんど同じになってしまっていから計算し，Saturation と Brightness を最大値として画面た．一方，プロ奏者ならびに演奏経験者による実験では意への描画を行った．ここで，Sharp 値の計算は図 5 に示し

図的に Sharp の値を変化させる奏法に対し，そのことを反た手首ひねり角躍度のピークの列が継続しなくなった時点映するような色の変化が起きることが確かめられた．例えにて確定することから，図 11(a) に示した角躍度の絶対値

ば，手首ひねりを使わない直線的なピッキングが鋭いコー波形よりも時間的に遅れて決定されることとなる．一方，ドストローク奏法には適しているとされているが [15]，6ワイヤレス通信では通信状況によるデータの欠損が生じる

本の弦を鳴らすコードストローク奏法には不向きとされることから，毎秒 64 回にて行なっているデータ送出にて 5

手首を意識的にひねる回転的なピッキングでは Sharp の値回分にわたり同じ着色（同じ Sharp 値）による円の描画をが顕著に大きくなっていた．また，手首まわり角躍度につ行うことで，表示の欠落による影響を低減した．続いて，いても，折れ線グラフならびに円の半径への反映がダイナ© 2024 Information Processing Society of Japan294

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ミックに行われており，演奏表現の違いを確認する上で有検証していくとともに，実際の楽器演奏レッスンへの適用益であるとのコメントが得られた．そこで，より幅広い演を試みることで，新しい視点からの音楽教育を実現してい奏技量をもつ奏者への対応を考え，表 2 に示すような難易きたいと考えている．

度を画面上にて選択できるシステムを作成した．そして，計 14 名の被験者において，各自にて自由に難易度設定を参考文献変更しながらエレキギター演奏を行なってもらい，最も自[1]身に適していると考えるレベルを回答させたところ，最高難易度の Expert（7 名）が最も多く，Hard（5 名）が続くという結果となった．一方，Normal および Easy を選択した被験者はおらず，どの難易度設定であっても自身には適していないという回答が 2 名よりあった．また，表 3 は自[2]

由記述によるコメントを列挙したものであるが，当初のデザインにおける難易度が Hard の設定だけでは不十分であることが見て取れる．ここでは色が変化しすぎることで演[3]奏評価が分かりにくくなったという意見があったが，多くの参加者は演奏の違いが色に反映されることについては好[4]意的であった．一方，システム全般についての自由記述では表 4 に示すようなコメントが得られており，広い視点か[5]らの演奏運動への気づきが起きていることが分かった．

4.3 指導者から見た演奏運動可視化システムの効果[6]

一般的なギターレッスンクラスでは，1 人の指導者が 10人以上程度の学習者を同時に指導している．このような状[7]況では，ギターからの音響や目視による演奏フォームの確認をきめ細かに行うことは困難である．そこで，本研究による可視化システムを 10 名の学習者が同時に演奏練習を[8]行なっている環境に適用したところ，各学習者が表示している PC 画面を通じて，個別に助言を行うべき対象者を短時間で特定することができた．

[9]5. 結論および今後の展望
本研究では腕時計型モーションセンサデバイスによるエ[10]

レキギター演奏運動の数値パラメータ化を行い，コードストローク奏法の演奏における手首姿勢の変化と演奏の鋭さを可視化することの有効性を見出した．また，ギター演奏[11]

レッスンを想定し，ワイヤレス通信にて腕時計型デバイスと接続された PC 画面によるインタラクションシステムを[12]デザインすることで，様々な技量レベルにある演奏者による評価実験を行った．その結果，演奏による音響を用いた主観的なレッスンによる従来の楽器演奏教育手法に対し，[13]

身体の運動を客観的に数値することによる新たな手法を組み合わせることの有効性を，演奏運動データの分析ならびにリアルタイムにて動作するインタラクションシステムに[14]よる実験結果によって示すことができた．
今後はシンプルなコードストローク奏法に加え，単音ピッキングを含めた幅広いエレキギター演奏技法についての検討を行い，楽器演奏における身体運動分析の有効性を© 2024 Information Processing Society of Japan[15]

Marky, K., Weiß, A., Matviienko, A., Brandherm, F.,
Wolf, S., Schmitz, M., Krell, F., Müller, F., Mühlhäuser,
M. and Kosch, T.: Let’s Frets! Assisting Guitar Students During Practice via Capacitive Sensing, Proc. ofthe 2021 Conference on Human Factors in Computer
Systems (CHI’21), p. 12 (2021).
Shin, Y., Hwang, J., Park, J. and Seol, S.: Real-time
Recognition of Guitar Performance Using Two Sensor
Groups for Interactive Lesson, Proc. of the 12th Int.
Conf. on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction (TEI 2018), pp. 435–442 (2018).
水戸勇気： モーションキャプチャを用いた演奏動作計測，
日本音響学会誌， Vol. 77, No. 9, pp. 580–586 (2021).
Lindroos, N., Penttinen, H. and Välimäki, V.: Parametric Electric Guitar Synthesis, Computer Music Journal,Vol. 35, No. 3, pp. 18–27 (2011).
Mounir, M., Karsmakers, P. and van Waterschoot, T.:Guitar note onset detection based on a spectral sparsity
measure, IEEE 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 978–982 (2016).
Matsushita, S. and Iwase, D.: Detecting Strumming Action While Playing Guitar, 17th Int. Symp. on Wearable
Computers (ISWC’13), IEEE, pp. 145–146 (2013).
Yoshida, K. and Matsushita, S.: Visualizing Strumming
Action of Electric Guitar with Wrist-worn Inertial Motion Sensors, Proc. of IEEE Global Conf, on Consumer
Electronics (GCCE2020), pp. 505–508 (2020).
Kamo, F. and Matsushita, S.: Evaluating Electric Guitar Strumming Form as Musically Correct Rhythm And
Sharpness Using Wrist-Worn Inertial Motion-Tracking
Device, Proc. of IEEE Int. Conf. on Consumer Electronics (ICCE2022), pp. 881–886 (2022).
Matsushita, S. and Kamo, F.: Interactive Training System for Electric Guitar Strumming Form by Using Inertial Motion Sensors, Proc. of IEEE Global Conf. onConsumer Electronics (GCCE2022), pp. 95–98 (2022).
加茂文吉，松下宗一郎： 腕時計型運動センサデバイスによるギターレッスンクラスの拡張，信学会論文誌，Vol. J106-D, No. 2, pp. 123–131 (2023).
松下宗一郎，小松叶芽，田村 黎，加茂文吉： 身体運動の日常的評価に向けたパーソナルモーションキャプチャー
デバイス：エレキギター演奏の運動学的診断への応用，情報処理学会論文誌，Vol. 64, No. 6, pp. 1123–1133 (2023).
加茂文吉，松下宗一郎： 理系大学における幅広い学びへの気づきをもたらす STEAM 型ギターレッスン開発授業，
コンテンツ教育学会誌，Vol. 4, No. 1, pp. 14–25 (2022).
Kamo, F. and Matsushita, S.: Interactive Diagnosis System for Electric Guitar Strumming Using
Wrist-worn Real-time Wireless Motion Tracking Device,
Proc. of IEEE Global Conf. on Consumer Electronics(GCCE2021), pp. 698–701 (2021).
Matsushita, S.: Electric Guitar Strumming Sharpness
Evaluation Based on Short-Term Collision Detection,
Proc. of IEEE Global Conf. on Consumer Electronics(GCCE2023), pp. 966–969 (2023).
加茂フミヨシ： R.A.S. 式ピッキング 速弾き攻略のための究極メソッド，リットーミュージック (2013).

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