Vol.2014-MUS-104 No.2
2014/8/25

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

確率的生成モデルに基づく音楽の類似度とありがち度の推定に関する検討
中野 倫靖1,a)

吉井 和佳2,b)

後藤 真孝1,c)

概要：本稿では、歌声と伴奏を含む音楽音響信号を対象として、「ボーカルの歌声」、「楽曲中の音色」、「リズム」、「和音進行」の確率的生成モデルを構築し、モデルからの生成確率を計算することで、「楽曲間の類似度」や「楽曲のありがち度」を推定する手法を提案する。歌声、音色、リズムに関しては、LPMCC、
MFCC、Fluctuation Pattern に基づく音響特徴量を抽出し、それぞれに関して潜在的ディリクレ配分法(LDA) を用いたトピック分析を行う。個々の楽曲毎に学習したモデルと全曲から学習したモデルから、楽曲における各音響特徴量の生成確率を計算することで、それぞれ楽曲間の類似度とありがち度を推定した。
和音進行に関しては、能動的音楽鑑賞サービス Songle のコード認識結果に対し、可変長 Pitman-Yor 言語
モデル (VPYLM) でモデル化した。ここでは、個々の楽曲毎に学習したモデルと全曲で学習したモデルから、各曲のパープレキシティの逆数（各和音の平均的な生成確率）を計算することで、それぞれ類似度とありがち度として推定した。本稿では、ポピュラー音楽 3278 曲を対象として分析した結果を報告する。

1. はじめにの「共有の知」として利用しやすいからである。
このように、専門家だけでなく一般の人々も「何が似て音楽はデジタル化され、今後もアクセス可能な楽曲が単いるのか」「どれぐらいありふれているのか」を、知ろう

調増加し続けていく。そうした状況において、ある楽曲とと思った時に容易に知ることができれば、過去の楽曲と共別の楽曲の類似度が適切に推定できれば、音楽聴取者が自存共栄し、敬意を払う文化を築くことに貢献できる。例え

分の好みの楽曲に出会うための検索手段として活用できる。

ば、論文のように引用され再利用されたら喜びを感じられ

従来、そのような技術に関しては、音楽情報検索 (MIR:

る音楽文化が考えられる。そのような引用は、カバー楽曲

Music Information Retrieval) [1–5] や音楽情報推薦 [6–8]の制作やニコニコ動画 *1 での N 次創作 *2 [9] においてはに関する活発な研究開発が国内外で進められてきた。

通常、敬意を伴ってなされるが、新規楽曲を発表する際にここで、楽曲と楽曲との類似度だけではなく、楽曲と楽他の楽曲への引用を記述することは稀である。

曲集合（ジャンル、例えばポピュラー音楽）との類似度を推ここで問題なのは、人々が自分の作品を発表する際に、定できれば、その集合を代表するような楽曲に出会う手段

楽曲数の単調増加に伴って盗作疑惑を招く事例が増えてしとして利用できる。本研究では、このような類似度を「あまう懸念があることである。あらゆる楽曲は既存曲の影響

りがち度」と呼ぶ。これは新たなジャンルを好きになるたを受けていると考えられるため、「無自覚に」「何らかの意めの「入門曲」を発見する指標として活用できる可能性が味で」「部分的に」類似してしまうのは自然であり、本来問ある。しかも、このように楽曲集合に基づいた音楽要素の題ではないことが多い。しかし、もし自分の作品が何かにありがち度を推定できれば、楽曲制作者にとっても有用で似ていると糾弾されるリスクが高いと、誰もが創作と発表ある。なぜなら、そのような音楽要素はジャンル内で確立を楽しむ「一億総クリエータ時代」が到来しても、安心しした表現であり、「ありふれている」ため、制作者にとってて楽曲の制作や発表をしにくい社会になりかねない。

1

起因して発生すると考えられる。人は目の前の二つを比較

このような問題は、類似度に関する人間の能力の限界に

2
a)
b)
c)

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)京都大学 大学院情報学研究科
Kyoto University
t.nakano [at] aist.go.jp
yoshii [at] i.kyoto-u.ac.jp
m.goto [at] aist.go.jp­ 2014 Information Processing Society of Japan

して類似度を判断することはできても、ある事象が全体の中でどれぐらい確率的に起こりえるのか、という「ありが*1*2

http://www.nicovideo.jp/「歌ってみた」動画や「踊ってみた」動画、合唱（複数の歌ってみた動画のマッシュアップ作品）等。

1Vol.2014-MUS-104 No.2
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ち度」の判断には能力的・物理的に限界がある。例えば、

また、アクセス可能な楽曲を全て聞くことは量的に不可能

あ
り
が
ち
度

きている事象でも遭遇しなければ滅多にないと誤解する。

度
ち
が
り
あ

楽曲集合の
確率的生成モデル

最近よく起きた事象を起きやすいと思い込んだり、多数起

なため、全体を俯瞰した適切な判断を行うことができない。
そこで我々は、音楽における「類似度」の判断を本質的と捉え、その判断能力の拡張や活用に基づく豊かな社会の

ᴦ᭤

ᴦ᭤

⏕ᡂ䝰䝕䝹

⏕ᡂ䝰䝕䝹

⏕ᡂ䝰䝕䝹

楽曲間類似度ている [10] 。本研究プロジェクトでは、膨大な音楽コンテ
ンツ間の類似度を人々が知ることができる（可知化する）
情報環境を実現する技術基盤の構築を目的とする。楽曲は

図 1

=

=

実現に資するための「OngaCREST プロジェクト」を進めᴦ᭤

ボーカルの歌声 リズム
楽曲中の音色和音進行 等

確率的生成モデルに基づく類似度とありがち度の概要図。

「他にいかに類似していないか」という新規性のみに価値があるのではなく、人々をいかに感動させ幸せにするかには、「音楽要素単位（歌声、リズム等）」、「出現範囲（フレー

価値があると、我々は考えている。新規性だけを追求する

ズ単位、楽曲単位等）」、「出現パターン（順序、A メロやサのではなく、過去の楽曲と共存共栄しながら、感動させる

ビ等の楽曲構造等）」の組み合わせや階層構造等を考慮す

魅力や完成度の高さ等を重視する「過去の楽曲に敬意を払る必要があると考えられる。そのような展開を見据え、今う文化」「感動体験重視型の音楽文化」の実現を目指す。

回提案する確率的生成モデルからの生成確率に基づく類似

本稿では、そのための第一歩として、歌声と伴奏を含む

度は、各音楽要素の類似度を統合しやすい利点がある。ま音楽音響信号を対象として、4 種類の音楽要素「ボーカルた、楽曲全体だけでなく、曲の断片にも適用できる可能性の歌声」「楽曲中の音色」「リズム」「和音進行」の確率的生があるため、楽曲制作の支援へも応用しやすい。

成モデルを構築する。個別の曲および楽曲集合から、それ

3. 音楽要素の確率的生成モデルの構築

ぞれの音楽要素の確率的生成モデルを構築し、そのモデル
からの音楽要素の生成確率を計算することで、楽曲間の類
似度と楽曲のありがち度を推定する。

2. 確率的生成モデルに基づく類似度とありがち度ボーカルの歌声、楽曲中の音色、リズムに関しては、それぞれを表現する音響特徴量を時刻毎に推定した後、ベクトル量子化によって離散化して扱う。そのように離散化されたシンボルに基づいて、楽曲毎に潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation: LDA）[11] でモデル化する。

本稿で述べる「確率的生成モデル」
、
「類似度」
、
「ありが

和音進行に関しては、能動的音楽鑑賞サービス Songle [12]

ち度」という用語には、いくつかの捉え方が考えられるたのコード認識結果を用いて、可変長 Pitman-Yor 言語モデ

め、本章で事前に以下のように定義する。また、概要図をル (VPYLM) [13] を和音進行解析に発展させて学習し

図 1 に示す。

た [14,15] 。n グラムモデルの n（和音進行の長さ）が無限確率的生成モデル 各音楽要素（音響特徴量や和音進行）

化されていることで、各和音に対して適切な n の事後分布がどういう形で出現しやすいか、その確率（生成確率）を推定できる。

を計算できるモデルを指す。現時点では、そこから音楽要素を生成したり、楽曲を作ったりすることはできないが、将来的には楽曲を生成するモデルに発展できる可能性がある。
類似度 ある楽曲を基準に考えたときにそれに別の楽曲が3.1 歌声の類似度・ありがち度
歌手名同定 [16–18] で従来用いられている分析条件により音響特徴量を推定し、確率的生成モデルを構築する。

3.1.1 歌声特徴量の抽出似ている度合いを指す。基準の楽曲の確率的生成モデ

伴奏が混在した音楽音響信号からボーカルの特徴を抽出

ルから別の楽曲の音楽要素の生成確率を計算することするために、まずは混合音中で最も優勢な音高を推定するで推定する。

PreFEst [19] によってメロディーの F0 を推定する。そのありがち度 ある楽曲集合を基準に考えたときにそれにあ後、20 次倍音までを用いた正弦波合成によって再合成し、る楽曲が似ている度合いを指し、楽曲集合の確率的生

その信号から分析フレーム長 32 ms で LPMCC（12 次元）

成モデルからその楽曲の音楽要素の生成確率を計算すと ΔF0（1 次元）を 10ms 毎に推定する。最後に、歌声・非ることで推定する。

歌声 GMM を用いた高信頼度フレーム選択 [16] によって、

本稿では、類似度とありがち度について、楽曲を総合的歌声らしさが高いフレーム上位 15%を選択して用いる。

に扱うのではなく、音楽要素単位に焦点を当てて推定する。

音楽音響信号には 16kHz のモノラル音響信号を用い、将来的に、総合的な類似度やありがち度を推定するために

LPMCC は LPC スペクトルから MFCC を計算することで­ 2014 Information Processing Society of Japan2

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推定した。その際、LPC の次数は 25、メルフィルタバン

てメルフィルタバンク数は 15 とし、リフタリング係数を

ク数は 15 とした。ΔF0 は、50ms について算出した。

22 とした。Δ 特徴量は、50ms について算出した。

歌声 GMM と非歌声 GMM は、RWC 研究用音楽データ

3.2.2 確率的生成モデル

ベース（ポピュラー音楽）[20] から 100 曲（日本語 80 曲と歌声同様、音響特徴量について、平均と標準偏差を用い

英語 20 曲）を用いて推定した。それぞれ混合数を 32、混合て正規化を行った後、k = 64 とした k-means アルゴリズ

重みのディリクレ分布のハイパーパラメータの値を 1.0 とムでベクトル量子化する。プロトタイプは、RWC 研究用

してベイズ推定を行った。それによって、歌声 GMM では

音楽データベース（ポピュラー音楽）100 曲から学習した。

混合数 12、非歌声 GMM は混合数 27 に縮退して得られた。

LDA の分析条件は歌声の場合 (3.1.3) と同様である。

3.1.2 確率的生成モデル

3.2.3 類似度・ありがち度の計算

歌声における LDA の基本的な処理手順は、我々の過去の研究 [17, 18] と同様である。

、LDA によってモデル化
歌声による場合と同様（3.1.3）
し、楽曲毎のトピック分布から楽曲集合のトピック分布を

音響特徴量について、次元毎に平均を引いて標準偏差で得る。このようにして得られた生成モデルからの各楽曲の割る正規化を行った後、k-means アルゴリズムを用いてベ

音楽要素の生成確率を計算して、フレーム数で正規化する

クトル量子化を行う。ここでプロトタイプは、RWC 研究

ことで、類似度もしくはありがち度を得る。

用音楽データベース（ポピュラー音楽）100 曲から k = 100として学習した。LDA のトピック数は 100 として、周辺化

Gibbs サンプラーを用いて学習した [21]。トピック分布の3.3 リズムの類似度・ありがち度
音楽類似度 [22, 23] で従来用いられている分析条件によハイパーパラメータはすべて 1、シンボル分布のハイパーり音響特徴量を推定し、確率的生成モデルを構築する。

パラメータはすべて 0.1 とした。

3.3.1 リズム特徴量の抽出3.1.3 類似度・ありがち度の計算
LDA による分析では、各楽曲におけるトピック分布（トリズム特徴量には、分析区間を約 6 秒とし、Fluctuation

Pattern (FP) [22, 23] 1200 次元を約 3 秒毎に算出した。

ピック混合比の分布）と各トピックにおけるシンボル分布

FP の具体例を図 2 に示す。また、RWC 研究用音楽デー（シンボルのユニグラム確率の分布）を得る。これらは、ベタベース（ポピュラー音楽）[20] 100 曲 で主成分分析を行イズ推定においてはディリクレ分布を仮定し、その事後分

い、累積寄与率 95%となる 79 次元までの射影行列を得る。

布を推定することになる [11, 21] 。

FP 算出時においては、分析フレーム長約 23.2 ms とし

ここで、ディリクレ分布のパラメータは、各トピックもてハニング窓を用いた FFT を約 11.6 ms に行い、Bark ス

しくは各シンボルの仮想的な観測回数とみなすことができ

ケールに基づいたフィルタバンク分析を行う。それぞれのる。これを利用して、楽曲毎のトピック分布から楽曲集合

フィルタ出力（フィルタ数 20）における振幅変調を、上述のトピック分布を推定する。すなわち、楽曲毎のトピック

した 6 秒の分析フレーム長の FFT によって求め、変調周のディリクレ分布のパラメータを足し合わせる（ハイパー

波数 0〜10Hz の 60 ビンについて計 1200 次元（= 20 × 60）

パラメータは 1 度だけ足す）ことで、楽曲集合のトピックの特徴量を得る。最後に、これを上記の処理で得られた射のディリクレ分布のパラメータを得る。このようにするこ

影行列を用いて次元削減する。ただし以上の処理では、周とで、各トピックの意味（シンボル分布）を保存したまま、

波数マスキングや等ラウドネス曲線に基づく補正など、心楽曲集合のトピック分布を得ることができる。

。
理音響モデルに基づいた補正処理が伴う（詳細、[22, 23]）

類似度とありがち度は、このようにして得られた楽曲毎

11.025kHz のモノラル音響信号に対し、MATLAB 用ののモデルと楽曲集合のモデルから、ある楽曲の生成確率を

MA (Music Analysis) toolbox [23] を用いて推定した。

計算することで推定する。この際、シンボルの観測数（フ3.3.2 確率的生成モデル

レーム数）で正規化を行った。

歌声同様、音響特徴量について、平均と標準偏差を用いて正規化を行った後、k = 64 とした k-means アルゴリズ

3.2 音色の類似度・ありがち度
音声認識で広く用いられている特徴量と分析条件により

ムでベクトル量子化する。プロトタイプは、RWC 研究用
音楽データベース（ポピュラー音楽）100 曲から学習した。

音響特徴量を推定し、確率的生成モデルを構築する。

LDA の分析条件は歌声の場合 (3.1.3) と同様である。

3.2.1 音色特徴量の抽出3.3.3 類似度・ありがち度の計算

音色特徴量は、分析フレーム長 25 ms として MFCC（12、LDA によってモデル化
歌声による場合と同様（3.1.3）次元）、ΔMFCC（12 次元）、Δ パワー（1 次元）を 10ms

し、楽曲毎のトピック分布から楽曲集合のトピック分布を毎に算出し、フレーム数の 15%をランダムに選択した。

得る。このようにして得られた生成モデルからの各楽曲の16kHz のモノラル音響信号を用い、プリエンファシス係
数を 0.97 として高域強調を行った。MFCC の算出におい­ 2014 Information Processing Society of Japan

音楽要素の生成確率を計算して、フレーム数で正規化する
ことで、類似度もしくはありがち度を得る。

3

Vol.2014-MUS-104 No.2
2014/8/25

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音高シフト（−3半音〜3半音）

IPSJ SIG Technical Report

Fluctuation patterns＋3半音, ×0.7

＋3半音, ×1.0

minor 7th, diminished, augmented）であり、それぞれに+3半音, ×1.3

根音は 12 種類存在し、和音がない区間も扱うため、全部で 97 種類 (= 8 × 12 + 1) の語彙数で学習した。

3.4.3 類似度・ありがち度の計算
楽曲集合の生成モデルは、全曲分の和音進行を用いて、±0半音, ×0.7

原曲 (±0, ×1.0)±0半音, ×1.3

前述のとおり VPYLM を用いて学習した。しかし、楽曲毎の生成モデルについては、楽曲毎の和音数が少ないために、
ベイズモデルのみでは適切な学習が行えなかった。ベイズ
モデルは、観測データの裏にある真の生成過程を推定しよ−3半音, ×0.7

−3半音, ×1.0

−3半音, ×1.3

うとするため、ある楽曲のデータのみを用いた場合でも、全体の楽曲をカバーするような生成過程の可能性も捨てずに保持している。そのため、学習データ数が少ないと、楽曲の特徴を十分に反映したモデルが学習されにくい。つまテンポシフト（×0.7〜×1.3）
図 2

り、非常になだらかな事後分布が得られるため、他の楽曲との類似度計算に支障が出る。

Fluctuation Pattern (FP) の例。一曲中の FP のメディアン
を取った値。同一楽曲の音高をシフト（周波数軸伸縮）させた
場合とテンポをシフト（WSOLA による速度変化）させた場
合の FP の違い。

3.4 和音進行の類似度・ありがち度
和音進行認識 [12] で従来用いられている分析条件により
音響特徴量を推定し、確率的生成モデルを構築する。

そこで、楽曲毎に tri-gram（n = 3）を最尤推定し、楽曲集合から学習した VPYLM と統合することで対処した。
具体的には、それぞれのモデルから計算される生成確率を、最尤推定した tri-gram を 1.0 − 10−5 、楽曲集合から学習した VPYLM を 10−5 の比率で混合した。これは、より楽曲の特徴を十分に反映したモデルが学習できるように、あえてオーバーフィットするような処理となっている。

3.4.1 音楽音響信号に対する和音進行認識

個々の楽曲毎に学習したモデルと全曲で学習したモデル

9 種類の代表的な和音の種類（major, major 6th, major

から、各曲のパープレキシティを計算し、その逆数から楽7th, dominant 7th, minor, minor 7th, half-diminished, di-

曲中のそれぞれの和音に対する平均的な生成確率を算出

minished, augmented）に加え、ベース音が異なる major

し、類似度とありがち度を推定する。

和音の変種 5 種類（/2, /3, /5, /b7, /7）の、計 14 種類

4. 実験および結果(= 9 + 5) の和音に対応し、それぞれに根音は 12 種類存在するので、全部で 168 種類 (= 14 × 12) の和音を推定できる。また、和音が存在しない区間も推定できる [12] 。
本手法では、クロマ特徴量に基づく和音推定用 HMMと、3 種類のスケール（major, natural minor, harmonicminor）に対応した調（キー）推定用 HMM を組み合わせた。その際、調ごとに使用される和音が大きく異なることを文献 [24] のように考慮し、一旦、調推定用 HMM に基づ
いて調の事後分布を推定し、それを和音推定用 HMM による各和音の確率の重みとして用いた。和音変化は拍の場所のみで起き、かつ、小節の先頭で起きる可能性が高いように Viterbi 探索で考慮した。

3.4.2 確率的生成モデル
和音進行の推定結果の正規化及び整形を行い、それに基づいてモデルパラメータを学習する。まず調（キー）が Cになるようにルート音をシフトさせて、 を  に統一する
正規化を行う。続いて、ベース音の違いは考慮せず同一の和音として扱い、推定結果で同じ和音が連続した場合は一つにまとめる整形を行った。
学習に利用した和音は、ベース音の違いを除いた 8 種類（major, major 6th, major 7th, dominant 7th, minor,­ 2014 Information Processing Society of Japan

日本の音楽チャートであるオリコン *3 で 2000〜2008 年までの上位 20 位以内に登場した楽曲、3278 曲を対象として、生成モデルの構築を行った。本稿では、各音楽要素の生成モデルに基づく類似度の推定に関する実験 A と、ありがち度の推定に関する実験 B の 2 種類を実施した。
実験 A では、対象楽曲中、楽曲数の多い上位 20 アーティ
スト（表 1）の楽曲 463 曲を対象として、それぞれの類似度を推定した。また、実験 B では、RWC 研究用音楽デー
タベース（ポピュラー音楽）[20] を対象に、各音楽要素におけるありがち度の推定を行った。

4.1 実験 A:楽曲間類似度の推定
図 3 から図 6 までに、それぞれの音楽要素に関して、楽曲間類似度を算出した結果を示す。横軸は各楽曲の生成モ
デルを意味し、縦軸は各楽曲の音楽要素を意味する。ここで左図は類似度を直接描画したものであり、右図は結果の見易さのために、各生成モデルから推定した類似度が高い
上位 10%（46 曲）だけを黒く塗りつぶした描画である。
*3

http://www.oricon.co.jp/

4Vol.2014-MUS-104 No.2
2014/8/25

情報処理学会研究報告

表 1 実験 A で対象とした楽曲数の多い上位 20 アーティスト
性別

浜崎 あゆみ

A

女

B’z

男

28

C

モーニング娘。

女（複数）

28

D

倉木 麻衣

女

27

E

倖田 來未

女

25

F

BoA

女

24

G

EXILE

男（複数）

24

H

L’Arc〜en〜Ciel

男

24

I

愛内 里菜

女

24

J

w-inds.

男（複数）

23

K

SOPHIA

男

22

L

中島 美嘉

女

22

M

CHEMISTRY

男（複数）

21

男

Gackt
GARNET CROW

女

20

P

TOKIO

男（複数）

20

Q

ポルノグラフィティ

男

20

R

平井 堅

男

20

S

Every Little Thing

女

19

GLAY
合計

450

450

400

400

350

350

300

300

250

250

200

200

150

150

100

100

50

50

100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
歌声の音響特徴量の生成モデル（楽曲モデル）

ID

男

19

男 11 – 女 9

463

450

450

400

400

350

350

300

300

250

250

200

200

150

150

100

100

50

ID

50

100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
リズムの音響特徴量の生成モデル（楽曲モデル）

ID

100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
リズムの音響特徴量の生成モデル（楽曲モデル）

図 5 リズム特徴に基づく類似度（左）とその上位 10%（右）。矢印
はアーティスト内での類似度が高い箇所。

21

O

T

類似度推定対象の各楽曲（歌声の音響特徴量）

33

B

N

ID

曲数

類似度推定対象の各楽曲（和音進行）

歌手名

ID

類似度推定対象の各楽曲（リズムの音響特徴量）

IPSJ SIG Technical Report

450

450

400

400

350

350

300

300

250

250

200

200

150

150

100

100

50

50

ID

100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
和音進行の生成モデル（楽曲モデル）

ID

100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
和音進行の生成モデル（楽曲モデル）

図 6 和音進行に基づく類似度（左）とその上位 10%（右）。矢印はアーティスト内での類似度が高い箇所。

スト内での類似度が高くなる場合があった。
上記の結果が直観的に理解しやすいことから、構築した生成モデル及び推定された楽曲間類似度が適切であることを示唆している。
100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
歌声の音響特徴量の生成モデル（楽曲モデル）

図 3 歌声特徴に基づく類似度（左）とその上位 10%（右）。

4.2 実験 B:ありがち度の推定
図 7 に、歌声・音色・リズムに関する楽曲集合のトピック

類似度推定対象の各楽曲（音色の音響特徴量）

混合比を示す。音楽要素毎に、各トピックの背後にあるシンボル分布が異なるため、トピック混合比の直接的な比較

450

450

400

400

350

350

300

300

250

250

200

200

150

150

100

100

に示す。また、表 2 にその詳細を示す。実際にこれらを聴5050取したところ、歌声特徴においては女性歌手（No.60, 70,

ID

100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
音色の音響特徴量の生成モデル（楽曲モデル）

IDに意味はないが、全体的になだらかなトピック分布となっていることが分かる。これらのトピックモデルに基づいた、RWC 研究用音楽データベース（ポピュラー音楽）100
曲分に関する各音楽要素のありがち度を図 8、図 9、図 10

100

200

300

400

A B C D E F G H I J K L MN O P QR S T
音色の音響特徴量の生成モデル（楽曲モデル）

図 4 音色特徴に基づく類似度（左）とその上位 10%（右）。

20）の歌声、音色特徴においては楽器の音色、リズム特徴
においてはドラムの音やそのリズムが類似している印象を受けた。これらは定性的な印象であるが、ありがち度の高い事象を明らかにする定量的な方法を含めて、手法の性能結果からは、歌声や楽曲中の音色ではアーティスト内で評価が今後の検討課題である。

の類似度が高くなる傾向があり、リズムや和音進行では同

また図 11 に、RWC 研究用音楽データベース（ポピュ一アーティストであっても類似度が高くはならない傾向がラー音楽）100 曲分に関する和音進行のありがち度を示す。

あることが読み取れる。しかし、図 5 と図 6 の矢印で示し

表 3 は、その上位 5 曲において出現する、一般的に使用さた箇所のように、リズムや和音進行に関しても、アーティ

れやすい和音進行の例である。表 3 からは、ありがち度が­ 2014 Information Processing Society of Japan5

Vol.2014-MUS-104 No.2
2014/8/25

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

0.02

No.6 No.8

歌声トピックモデル

No.29

No.60

No.81

0.02

ありがち度（リズム）トピック混合比（期待値）-3.86

音色トピックモデル

-7.51

0.02

楽曲No.（RWC-MDB-P-2001）

リズムトピックモデル

図 10

RWC 研究用音楽データベース（ポピュラー音楽）100 曲におけるリズムに関するありがち度。生成モデルはポピュラー
音楽 3728 曲から学習。

トピック番号

ピック混合比。

ありがち度（歌声）

-3.82

No.20

No.45
No.42

No.60 No.70

No.56

-1

ありがち度（和音進行）

図 7 ポピュラー音楽 3728 曲から学習した歌声・音色・リズムのト

No.41

No.82 No.84

No.54

-5

楽曲No.（RWC-MDB-P-2001）
図 11

-4.66

RWC 研究用音楽データベース（ポピュラー音楽）100 曲における和音進行に関するありがち度。生成モデルはポピュラー

楽曲No.（RWC-MDB-P-2001）
図 8 RWC 研究用音楽データベース（ポピュラー音楽）100 曲にお音楽 3728 曲から学習。

ける歌声に関するありがち度。生成モデルはポピュラー音楽ズム」「和音進行」の類似度を個別に推定することができ、3728 曲から学習。

歌声と音色がアーティスト内での類似度が高くなる傾向があること、リズムや和音進行では同一アーティストであっNo.90 No.99

ありがち度（音色）

-3.98

No.15

No.55

No.73

ても類似度が低くなる傾向があることを示した。
自動推定のみでは推定誤りが発生し、モデルパラメータの推定精度を下げる可能性もあるが、本稿ではそのような誤りを含めた結果を評価した。将来的には、技術的な推定性能向上や、能動的音楽鑑賞サービス Songle [12] におけるユーザによる誤り訂正を活用する発展が考えられ、推定誤-4.33

楽曲No.（RWC-MDB-P-2001）
図 9 RWC 研究用音楽データベース（ポピュラー音楽）100 曲におりの減少はモデル化の精度向上につながる可能性がある。
今後は、個々の音楽要素の類似度やありがち度の統合にける音色に関するありがち度。生成モデルはポピュラー音楽関する検討が課題である。また、類似度に基づいて新たな3728 曲から学習。

コンテンツと出会える鑑賞支援技術を実現していくことで、主体的にコンテンツと出会って鑑賞できるようにする。さ高い楽曲は「C F G C」や「Am F G C」をはじめとして、らに、「ありがち度」の高い事象（例えばコード進行やジャよく使用される和音進行を含むことがわかる。

ンルごとの慣例的な事象）を制作における共有の知として

5. おわりに活用できる創作支援技術を実現していくことで、誰もが気

本稿では、膨大な音楽コンテンツ間の類似度を人々が知軽にコンテンツ創作を楽しめるようにすることも今後の展望として見据えている。

ることができる（可知化する）情報環境を実現することを目指して、楽曲間の「類似度」と、楽曲と楽曲集合の類
似度としての「ありがち度」を推定する手法を提案した。

謝辞 本研究の一部は JST CREST「OngaCREST プロ

個々の楽曲毎に学習したモデルと全曲から学習したモデル

ジェクト」の支援を受けました。また本研究では RWC 研から、楽曲における各音楽要素の生成確率を計算すること

究用音楽データベースを使用しました。

で、それぞれ楽曲間の類似度とありがち度を推定した。
提案手法により、「ボーカルの歌声」「楽曲中の音色」「リ­ 2014 Information Processing Society of Japan

6

Vol.2014-MUS-104 No.2
2014/8/25

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 2 実験 B において各音楽要素のありがち度が高い上位 5 曲
音楽要素 (順位)

No.

歌手名

性別

歌声 (1)

60

飯島 柚子

女

歌声 (2)

70

松坂 珠子

女

歌声 (3)

45

森元 康介

男

歌声 (4)

20

市川 えり

女

歌声 (5)

42

森元 康介

男

音色 (1)

15

小澤 克之

男

音色 (2)

90

井口 慎也

男

音色 (3)

99

井口 慎也

男

音色 (4)

55

鏑木 朗子

女

音色 (5)

73

西 一男

男

リズム (1)

6

オリケン

男

リズム (2)

81

ドナ・バーク女

リズム (3)

29

西 一男

男

リズム (4)8

フィーバーズ女 (2 名)リズム (5)60

M&Y

女 (2 名)和音進行 (1)56

橋本 まさし男

和音進行 (2)

82

井口 慎也

男

和音進行 (3)

41

小澤 克之

男

和音進行 (4)

84

井口 慎也

男

和音進行 (5)54凛女

表 3 和音進行のありがち度が高い上位 5 曲の和音進行の一部（実

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

験 B）。下線は一般的に使われやすいと考えられる和音進行。
「...」は前後に和音が続くことを表す。

No.

正規化・整形後の和音進行の推定結果（部分的に表示）

56... F:maj C:maj G:maj F:maj C:maj G:maj ...

82... G:maj C:maj F:maj G:maj C:maj F:maj ...

[17]... E:maj A:min F:maj G:maj C:maj F:maj ...
41

F:maj C:maj F:maj C:maj F:maj ...

84... G:maj C:maj F:maj G:maj C:maj F:maj ...

54

G:maj F:maj G:maj F:maj G:maj ...

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