「インタラクション，99」 平成11年3月

音楽音響信号に対するビートトラッキングのための拍認識
鈴木啓高 斉藤博昭 中西正和
慶庵義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻
1． はじめに参考にし，入力の音楽音響信号を大局的視野から解析

音楽情報処理の研究において音楽認識の分野では，し，拍認識を行なう手法を提案する．以下にその手法

対象をMIDIデータに限定したものが中心であった．

について述べる．

最近になって対象を一般の音楽音響膚号にまで広げた研究がいくつか報告されているが，一般の音楽音響

4．拍候補の抽出

膚号を対象とする場合，従来のMIDIデータの場合と4．1仮定の設定

拍の位置に関して以下に示すいくつかの簡単な仮は異なる問題が発生するため，実用的なシステムの構築が困難である．本稿では音楽認識を実現する際に重定を行なう．

要となる拍認識を実現する手法を提案する．

仮定1：拍は等間隔に表れる可能性が高い
仮定2；拍の位置は発音位置に表れる可能性が高い
仮定3；拍の位置でコ一軍が変化する可能性が高い

2．ビートトラッキング

仮定4：低域の楽音が拍を構成することが多い

西洋音楽は時間軸方向に，拍（beat，ビート）＜小節これらの仮定を用いて拍の位置を抽出する際に，さ＜楽句＜楽節＜楽曲という階層構造を形成する【4】．
ビートトラッキングとは，入力となる音楽から階層構らに以下に示す仮定を通用する．

造を抽出する処理過程であると定義する【3】．これは，仮定5；発音の有無を認識することが出来ることが人間が音楽に合わせて手拍子を打ったり，歌ったり，演多い奏したりする際に不可欠な処理過程であると考えら

仮定8：音の高い低いの違いを付けられる場合が多い

れる．

仮定7；特定の音だけを認識することが出来ることが後藤らは−痕の音楽音響信号を入力とし，そこに含多いまれる拍構造を認識するシステムを分散メモリ型の以上の仮定をもとに，拍認識を行なう．入力の音楽並列計算機である富士通APlOOO上に実装し，その有音響膚号に対して高速フーリエ変換を用いて周波数効性を示した．

解析を行ない，得られるスペクトルに対して先の仮定を適用していく．仮定4より得られたスペクトルの特に中城および低域に注目し，それぞれについて拍の位

乱 大局的視野からの拍認識

これまでの研究では，入力の音楽音響膚号を詳細に置の候補を決定する．以下に仮定の適用の過程と，拍解析し得られる情報を元に拍を予測していくという位置の侯禰の決定手法について述べる．

ものが中心であった．音楽的知識を持たない人でもあ
4．2 中城からの抽出る程度の拍認識を行なうことが可能であるという事
実から，音程同定等の詳細な認識を行なうことなく柏

時刻fにおける周波数Jのパワーをp（り）としたの位置を抽出することが可能であると考えられる．本時，式（1）または式（4）を満たす時亥拍を拍候補とする．

稿では音楽的知識のない人間が拍を認識する過程を∫胴Ⅲ0エかExtractionofTbmporalPositionofBeatsinMusicalAu−
dioSignals（1）

HirotakaSuzuKI HiroakiSAITO Masaka21uNAKAN‡SHI〈DepartmentofComputerScience，FacultyofScienceand

pm玩m（り）＝ min（p（ちJ），p（f＋1，J））（2）Tt，Clmology〉KeioUmiversity3−14−1Hiyoshi，Kohoku−kn，Yokohama〉Kan喝aWa223，Japan
恥1：045−563−1141（3765）（Email：（hiro，hxs，CZl）◎nak．ics．keio．ac．jp）

一133−

騨m甲m（り）＝ maX（p（f−1，′），p（り土1））（3）

5．拍候補の決定

卯れβ（ちJ）＞ 〟∫βrガ月旦βガ0エか（4）卿Ⅵα∬8（f，J）＜ 0

抽出した拍候補が「確からしい」場合に，その時刻fを拍の位置とする．本稿では確膚度を定義し，これ卯成朋（f，J）＝ min（p（f，J士1），p（f，J＋2））（5）軸位置の候補の時刻をまとした場合，ア＝ト1，亡，頼1

卯乃α∬β（f，J）＝ maXb（モー1，J），p（f−1，J土1））を用いて確からしさを定める．
を満たす時刻rにおいて次の拍候補の抽出を行なう．

（（6）＼ f−1，f，f＋1の範囲内でのテンポのずれには追従することが可能である．以上の処理を繰り返すことで入力

4．a 低域からの抽出の音楽音響億号に追従していく．

時刻fにおける周波数Jのパワーをp（り）とした

時，式（7）を満たす時刻才を拍候補とする．
軋 実験

本稿で提案した手法を用いて，一般の音楽音響膚号p仏′）＞ βAgβrガ月ββガ0ムかに対する拍認識を試みた．実験にはドラムを含む一般

卿Ⅵα加（f士1，J）＜ p（f，J）

的なポピュラーミュージックの楽器構成で，楽曲を通（7）してテンポがほぼ一定であるものを用いた．実験の結卯皿坤り）＝ mα∬b（f，J），p（f，J土1），p（f，J＋2））

果，拍の位置をほほ正しく認識出来ることが確認でき（8）た．ただし，拍構造に関しては認識することができな
い．4分音符レベルでの認識，8分音符レベルでの認

4．4 動的なテンプレート生成とマッチング

識といった区別を行なうことはできていない．

人間が音楽を聴く場合に，1曲の中で同じフレーズ7。 おわりにの繰り返しや，同じリズムパターンの繰り返しを認識

本稿では音楽的知識のない人間が拍を認識する過することができる．以前に耳にした情報を保持し，新しい入力情報とのマッチングを無意識に行なっている程を参考にし，入力の音楽音響僧号を大局的視野からと考えられる．「以前の情報と新しいものとのマッチ解析し，柏認識を実現する手法を提案し，その有効性ングを行なう」という人間の行動をテンプレートマッを確認した．今後は，さらに柏構造を解析していく手チングを用いて実現する．

法を検討したい1また，音楽情報処理の研究においてある拍候補の位置を抽出した際に，その時刻におけ特にその重要性が言われている評価方法の決定が今る周波数スペクトルをテンプレートとして保持する．

後の課題として挙げられる．より人間の主観による判それ以降の拍候補を求める際にこのテンプレートを定を反映する評価方法の確立が重要であると考える．

利用することで，拍抽出の助けとする．新しい拍候補

参考文献が得られた際にはただちにテンプレートを更新し，そ【1】LeighM．Smith．ModellingfulythmPerceptionby
ContinuousTime−Ftequency Analysis，1n PTVC．qf
JC肘qpp．392−395，1996．
【2】TimI（ientzle．AProgrammer，sGUIDETOSOUND，
Addison−W毎Iey，1997．
【3】後藤真孝，村岡洋一．ビートトラッキングシステムの並列計算機への実装−APlOOOによるリアルタイム音楽情報処理−，情報処理学会論文誌，Vbl．37，No．7，pp．1460−

れまでのテンプレートは破棄する（図1）．

1468，J山y，1996．

【4】後藤真孝．拍節認識（ビートトラッキング），コンピュー

タと音楽の世界，pp．100−116，共立出版，1998．
♪叩g戯γ

図1：テンプレートマッチング−134−