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

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自己効力感の獲得による不快音の認知的マスキング
椎久翔太1,a)竹内勇剛2

概要：日常に溢れる不快音に対して, 私たちは不快に感じる音環境を遮断するといった対応をする. 音環
境を遮断するという選択は, 人間が不快音に対して干渉することができないという無力感も要因の一つとしてあげられるはずである. しかしながら音環境を遮断するということは, 音の取捨選択の幅を狭めてしまう. 本研究では音環境を遮断するのではなく, 不快音を音楽の一部とみなすことで実質的に不快音が気にならなくなることを目指す．被験者が不快音が存在する音環境に自ら介入し，その音環境はコントロール可能であるということを認知し，不快音の不快度を軽減する効果を期待する．不快音が自身の操作可能な音環境の一部であると感じることができれば, 不快音が気にならない音環境ができると考えられる．本稿では不快音のリズムを基に生成した音楽を流し, 音楽の調整が可能であることから, 音環境への干渉が可能であるという認知を軸として不快音を認知的にマスキングする実験について述べる.

1. はじめに
環境音は日常の中で常に接している音であり，日常生活の中にも溢れている．生活環境音の中でもうるささなどから不快感を感じるようなものもある [1]．不快音は作業効率にも影響を及ぼすことがあるため [2]，自分が置かれている音環境に対して何らかの形でアプローチし，不快感を取り除こうとする試みが行われている [3]．不快音に対する対策としては，遮断して聴かないようにすることや，ノイズキャンセリング機能などを用いることで軽減することが挙げられる．ノイズキャンセリング機能はイヤホンやヘッ

図 1

不快音軽減イメージ

ドホンに搭載されているマイクが外部の環境音を収集し，収集した音の逆位相の音を再生することによって互いの音を打ち消し合うという仕組みである．ノイズキャンセリとである．不快音は自分自身がコントロールできない状況

ング機能は周りの環境音全てに働いてしまうため，音の取で生じているものが多く，その状況によって不快感が生じ捨選択も困難であり，必要である音も実質的に遮断してしている．自分自身がコントロールできない状況で生じていまう．一方で，ある音の影響で他の音の最少可聴域が上昇る音に起因する不快音に着目すると，その発生と抑制に関するマスキングと呼ばれる現象があり，スピーチプライバして自分自身が操作できるとすれば，不快さは低減したりシーに注目して対象となる音を取捨選択するような試みも消失したりする可能性を示唆している．すなわち，発生しある [4]．このように，自分の周りの音環境を全て実質遮断ている不快な環境音を操作できるならば，不快音としてのしてしまうノイズキャンセリングと比べ，マスキングは適認知も操作可能になるはずである．そこで本研究では，不応範囲が広く，必要な音が聞こえなくなることが望ましく快音のリズムに基づいて生成した音楽を再生し，図 1 にない場面で効果を発揮することがわかる．

示すように音環境を遮断するのではなく, 不快音を音楽のしかし，これらのような不快音に言えることは，不快音一部とみなす．その際に音楽のパラメーターを変更可能には不快だと認知しなければ不快音にはなり得ないというこすることで，自分が音環境を自由に変更可能であるというフィードバックによって，心理的にも不快感が軽減される

12a)

静岡大学総合科学技術研究科
静岡大学創造科学技術大学院
shiiku.shota.19@shizuoka.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japan

ことを期待している．

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以上のように不快音，あるいは人に対して何らかの形で

2. 関連研究
不快音に対する不快度を低減する試みや音環境に対しての印象を操作するといった研究はすでに様々に行われている．
生藤らは，聴覚マスキングの原理に着目し，可能な限り小さい音圧の制御音で騒音の不快感を低減できる手法を提案している [5]．騒音の特に不快感を与える周波数値いい気を分析した上でそこに対する防御音を生成するという形で，音の物理的特性に対してのアプローチを行なっている例である．本研究では不快音の特徴を分析してマスキングを行うわけではないが，音環境の操作によって心理的に気にならないようにすることで不快度を軽減することを目的としている．
徳久 (2018) は，騒音に合った音楽を提示することで騒音を音楽に溶け込ませて気にならなくさせるという心理的効果について検証している．さらに，音楽に合わせて特定の騒音のイメージに合う映像を流すことによって騒音の音量を心理的に軽減し，騒音の不快度を下げることを実証している [6]．映像刺激による相乗効果を狙っているように，本研究では音によるフィードバックの効果も検証するため，心理的な効果に着目しているという点において類似している研究である．横山らの研究では既存の音楽を用いているが，本研究では生成した音楽をインタラクティブに変更していくなど，音環境への介入にあたって自由度があるという観点から，生成した音楽を用いている．
井上 (2007) では，雑音をリズム楽器に見立てることで，刺激を加えることによって不快感を減少させる手法を検証する研究が行われてきた．そこで本研究では，音環境に対する介入によるフィードバックは不快感の軽減に効果があるか，さらに視覚的なフィードバックによる相乗効果について検討する．積極的な介入から得られるフィードバックをと大して不快音に対する認知の変化が働くことにより，無力ゆえに発生する不快感は軽減できるはずである．

3. メロディーの生成と音環境の操作
3.1 不快音の選定
不快音に対して不快感を感じる要因は主に音圧や特徴的な周波数などが挙げられる [10]．総務省の公害苦情調査では，典型 7 公害では，騒音の 33.2%が最も多く，個々の公害の発生要因として工事・建設作業の 14.8%が 2 番目に多いと報告している [11]．このような不快音に対して，人は基本的に無力であり，その事実はより不快感を増大させる要因だと考えられる．本研究では，不快音を基に音楽を生成することで擬似的に自分の領域に不快音と音楽が存在する音環境を構築する．このように不快音を自分の領域に引き込み音楽の一部とすることで，音楽を操作するとその音環境に対して自分の意思を反映することが可能になる．これによって不快音への干渉の可能性を得ることができれば，その不快音に対しての無力感が解消され，不快音が気にならなくなるのではないかと仮定する．本研究では，公害の発生要因の中でも，音として最も不快とされていた工事・建設作業の音を採用した．

雑音の存在を許容しつつ音楽の中にうまく溶け込ませ，音楽そのものを聴きやすくするという手法を提案している [7]．
この研究の雑音の存在を許容し，遮断はしないものの，音楽を用いて感覚的に気にならなくさせるという方向性は本研究と一致している．井上らの研究では音楽のビートを雑音と一致するように変換して再生している．本研究では，
不快音を音楽に変換する過程でリズムの一致が起こるが，音楽の再生段階では不快音の低減を目的とした音響処理は加えず，認知的に気にならなくなることに比重を置いている．
タスクに無関係な逸脱音が，反復する標準音から逸脱することで．不随意に注意を引き付け，逸脱した刺激に反応を向，その結果，進行中のタスクでの反応時間が長くなる

図 2

不快音のスペクトログラム

ことがよく知られている [8]．Parmentier(2023) では，逸脱音に対する方向づけ反応から注意資源が枯渇するため，注意力散漫が減少する可能性があるという説明を比較した [9]．ここでは逸脱音の予測の手がかりを提示することの効果を示している．本研究ではメロディーの操作による音環境の方向づけを行い，注意資源の枯渇を防ぐという見方も可能であろう．

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3.2 メロディーの生成
不快音を音楽として処理するために MIDI に変換する．
ピアノのソロ演奏を生の音声から MIDI に変換することができるモデルである Onset and Frames[12] を用いて，不快音をピアノ音に見立てることで MIDI に変換する．このモデルはオンセットとフレームを予測するように訓練され

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る centre frequency hz を 0hz から 3000hz の範囲でリアルタイム変換することができる．Chorus 効果はエフェクトの低周波オシレーター (LFO) の速度を 0hz から 100hz の範囲でリアルタイムで制御することができる．

4. 実験
予備実験として実験協力者 12 名（男性 11 名，女性 1 名）に対してダイアル操作によってメロディーに音響効果がかかるというフィードバックを通してメロディー不快音への不快感が軽減されるかを検証したが，前後で有意な差は見られなかった．
図 3

メロディーのスペクトログラム

そこで，メロディーへの音響効果というフィードバックのみではなく，自身の心拍数が表示された時，その様子がた畳み込みリカレントニューラルネットワークを用いてお自身の操作によって落ち着いて見えるように視覚的フィーり，従来の音楽転写技術と比べて高い精度を出している．

ドバックを与えることで影響を受けやすくなるのではない

この処理を行うことは，不快音をピアノ音として音楽生成かと考え，心拍数による視覚的フィードバックを条件に加の入力に用いるという目的のためである．

えた．また，主観評価のみでなく，被験者のふるまいに影不快音から変換した MIDI を入力とすることで AWS

響がないかを調べるために短期記憶タスクとして神経衰弱

DeepComposer Music Studio を 用 い て 音 楽 の 生 成 を 行

課題を行う．よって，本実験では実際の室内環境において，う．AWS DeepComposer Music Studio では「AR-CNN，前章で生成したメロディーを用いてダイアルの操作によるGANs，Transformers」の 3 種類モデルが使用できる．本研パラメータの変更によって音環境への介入を行う．操作の究では音楽生成に自己回帰畳み込みニューラルネットワーフィードバックとして自身の心拍メータを表示しながら不クの手法である AR-CNN モデルを使用する．上記のモデ快音が気にならないと感じるように操作をさせ，その音環

ルでは入力された音楽に対して，音の追加と削除を繰り返境においてタスクのパフォーマンスが向上するかどうかをしてバッハが作曲した曲に近づけていくものである．これ検証する．

によって一定のリズムを持たない不快音に音楽と知覚できる程度にリズムを付与することが可能になる．生成した音

4.1 実験用システム

楽はピアノ音で再生される．不快音とそこから変換したメ

不快音とメロディーが混在し，それが操作可能となるロディーのスペクトログラムをそれぞれ図 2, 3 に示す．

実験用システムを実装した．図 4 に示すように Python でGUI を実装し，不快音及びメロディーの再生，パラメータ3.3 音環境の操作の調整を GUI 上で行うことができる．ウィンドウ上のボ

Weiyi(2015) では，単一音源の環境音について，ピッチ，タンを押すことで該当の音源が再生される．音源は課題が強度，速度を調整することで知覚される情動が変化するこ終わるまで再生される．ウィンドウ下部に表示されているとが見出されている [13]．

ダイアルを回すことで，メロディーに対してパラメータの再生する音楽のパラメータを変更可能にすることで，情調節が可能である．また，ダイアルは物理ダイアルである

動の変化から音環境に対する認知の変化が起こるのでは

Surface Dial と連動しており，実験では実際に Surface Dialないかと仮定する．実験では，オーディオエフェクトライを操作することでパラメータを調節する．全ての音声デー

ブラリ pedalboard を用いてメロディーに Phaser 効果及びタについて，音圧にばらつきないようにするため，ノーマ

Chorus 効果を付与する [14]．Phaser 効果は，音楽制作にライズ処理を施した．実際に実験に用いた GUI を図 4 に使われるオーディオエフェクトで，周波数依存の遅延を示す．

使用する．これは，スペクトル上に多くの null を作成す

また，心拍数を測定するために vivosmart5 を用いる．

るが，これらの null は，対数間隔上の一定間隔で発生す

CBH 条件では被験者のダイアル操作に応じてランダム的る．この間隔が，メロディーを金属のような音に近づける．に心拍数が本来のものよりも下がって見えるようにバイア

Chorus 効果も音楽制作においてよく用いられ，1 つの音源スを付与する，から複数の音源を生成するオーディオエフェクトである．

Chorus 効果は可変ディレイを使用することで実現され，4.2 実験課題

ディレイ時間によって元の波形を少しずつ異なるピッチで音の侵入性は，その強さに関係なく，特に短期記憶処理再生する [15]．Phaser 効果について，軸となる周波数であを必要とするタスクの場合，認知処理とパフォーマンスを© 2024 Information Processing Society of Japan596

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1P-902024/2/28”CBH”) とかかっていない条件 (Condition without Heart
Rate Bias, abbreviated as ”CNBH”) を加えた．
課題終了後に不快音の気になり具合について主観評価を行う．評価は 1–7 の 7 段階で選択するものであり，数値が大きいほど不快度が大きいことを示している．評価はGoogle Form を用いて行い，不快音がどれくらい気にならなくなったかを選択する．

5. 実験結果
神経衰弱課題のカードクリック数，回答された不快度評
価値，測定した心拍数のそれぞれの条件ごとの平均値を表1，そのグラフを図 6–8 に示す．図の青の実線は CNBH 条
図 4

実験システム GUI件を示し，赤の実線は CBH 条件を示す．縦軸はクリック数，評価値，心拍数それぞれの平均を表す．

混乱させる可能性があることが示唆されている [16]．本実

また，神経衰弱課題のカードクリック数，回答された不快度

験では不快音への介入によって認知的に不快感を軽減する

評価値，測定した心拍数のそれぞれの結果に対して２要因分ことを明確にするため，短期記憶処理が必要となる神経衰

散分析を行った結果，クリック数と不快度評価に対して操作弱課題を選定した．使用した課題を図 5 示す．

要因（CNSM，CSM）(F (1, 16) = 9.61, p < .01, η 2 = 0.38)，(F (1, 16) = 12.82, p < .01, η 2 = 0.44) に優位差が見られた．
しかし，バイアス要因（CNBH，CBH）(F (1, 16) = 9.61, p >.090, η 2 = 0.00, ns)，(F (1, 16) = 0.04, p > .090, η 2 =0.02, ns) には優位差が見られなかった．心拍数に対しては両要因に対して，(F (1, 16) = 0.22, p > .090, η 2 = 0.01, ns)，

(F (1, 16) = 0.06, p > .090, η 2 = 0.00, ns) 優位差が見られなかった．またいずれの結果についても交互作用は見られなかった．このことから，メロディーの操作は効果があることがわかり，バイアスによる視覚的フィードバックは効果が無いことがわかる．

図 5神経衰弱課題

4.3 実験手順
実験協力者は 18 名（男性 16 名，女性 2 名）であった．実験は周囲の環境音がない状態で行った．被験者は神経衰弱を課題として行う．練習で 1 回，音環境の操作あり（Con-dition with Sound Manipulation, abbreviated as ”CSM”）と操作なしの条件 (Condition without Sound Manipula図 6tion, abbreviated as ”CNSM”) それぞれで 1 回ずつの計 3

カードクリック数平均回行った．まず練習で課題を 1 回行った後，不快音とメロディーを同時に再生した音環境で課題を行った．操作がありの条件ではモニターに表示される被験者自身の心拍6. 考察

数を見せながらダイヤルによって音環境を操作した後に表 1 と図 6, 7 の結果により，CSM 条件においてカード課題を行う．なお，順序効果を考慮して操作なしの条件とのクリック数と不快音評価値が下がっていることから，音ありの条件は順不同で行った．さらに，操作がありの条件

環境の操作によってタスクのパフォーマンスが向上していでモニターに表示される心拍数にバイアスがかかっていること，不快音への不快感が軽減されていることがわかる．

る条件 (Condition with Heart Rate Bias, abbreviated as

しかし，表 1 と図 6, 7, 8 にも示されているように CBH 条© 2024 Information Processing Society of Japan597

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こと，タスクのパフォーマンスが向上することが示唆された．この結果について，自分がある目標を達成するために必要な能力を持っているという信念である自己効力感が関係している可能性がある [17]．自己効力感は人間の行動や思考，感情に大きな影響を与え，自己効力感が高い人は，困難な状況でも挑戦的な態度を保ち，タスクのパフォーマンスが向上することが知られている．本来自己効力感は教育の場などで引用される長期的なものであるが，タスクに対して特有の自己効力感も発揮されると考えられる．自己効力感の決定要因には内的要因（気分，健康など）と外的図 7要因（騒音，天気など）が存在し，外的要因は内的要因に評価値平均影響し，間接的に自己効力感に影響を与えることが知られている [18]．基本的に外的要因はコントロールが困難であるが，そこにあえて介入することで内的要因を統制することを示すアプローチといえる．また，本実験の結果から，自己効力感の獲得においては外的なフィードバックは効果がなく，音環境を操作したという自身の行動に効果があった可能性が示唆された．外的フィードバックよりも実際の行動が不快感の軽減につながるという結果は能動的な行動によって不快感を軽減するあらゆる状況に応用できる可能性も示唆している．

7. まとめ
図 8

心拍数平均

本研究では，不快音のリズムに基づいて生成された音楽
表 1

CNBH
CBH
CNBH
CBH
CNBH
CBH

クリック数
主観評価値
心拍数

を用い，被験者が音楽のパラメーターを調整可能な状態に実験条件

種別

CNSM

CSMした．このアプローチにより，不快音を認知的にマスキン

167.67146.44

グする実験を行った．被験者が不快音が存在する音環境に

169.57149.67

5.22

4.33

5.44

3.44

84.76

83.83

た．その結果，音環境への積極的な介入によって得られる

77.45

77.46

音響効果のフィードバックが不快音の認知を変化させ，不自ら介入し，その音環境はコントロール可能であるということを認知し，不快音の不快度を軽減する効果を期待し快感を軽減し，タスクのパフォーマンスが向上することが件による効果は確認されず，心拍数のバイアスによる視覚示唆された．この成果は自己効力感という概念と関連して的なフィードバックの効果はほとんどなかったということおり，自分がある目標を達成するために必要な能力を持っがわかる．これは予備実験を踏まえた仮説とは異なっておているという信念を保つことでタスクのパフォーマンスがり，タスクが追加されるだけでも，音環境の操作による不向上することが知られている．研究結果から，外的フィー快感軽減の効果は十分に確認されることがわかった．神経ドバックよりも実際の行動が不快感の軽減につながること

衰弱のパフォーマンスの向上からも同様のことが言える．

が示され，能動的な行動によって不快感を軽減する可能性

しかし，心拍数の結果に関してはクリック数及び評価値とが示唆された．

は異なっており，CSM 条件と CBH 条件の双方で効果がなかったことがわかる．これは実際の不快感と心拍数の関係

謝辞やリアルタイムの反映が十分に検討できていないことが原

本研究は静岡大学情報学部で実施されている先端情報学因として挙げられる．不快感の心拍数への反映を踏まえた実習の一環で行われている研究プロジェクト「インタラク

厳密な心拍データの前処理が必要である可能性がある．

ションデザイン」(代表: 大本義正准教授) での議論に基づ以上のことから，不快音とメロディーが混在する音環境いている．

において，短期記憶を要するタスクを行う際，音環境への積極的な介入を行うことで得られる音響効果のフィードバッ
クが不快音の認知を変化させ，不快音の不快感が軽減する© 2024 Information Processing Society of Japan598

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