情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

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管楽器中級者を対象とした色彩表示による音程可視化・モチベーション維持システムの提案
関根 美幸†1,a)

伊藤 正彦†1,b)

概要：広く普及しているチューナーを使用して練習を行うと，楽譜とチューナーを視線が行き来するため，これが合奏中にタイムロスとなる可能性がある．また，チューナーの目盛りで自身の音程を把握することはできるが，自身が苦手とする音を把握することは困難である．加えて，過去から現在までに自身の音程がどの程度改善されてきたかも把握できない．そこで本稿では，音程のずれの大きさを色相に変換して楽譜上に表示し，過去から現在までの音程のずれの大きさの平均値の推移を可視化するシステムを提案する．
本研究では，このシステムの妥当性及び評価実験の手法を確立するために予備実験を行った．その結果，提案手法を用いた場合に音程のずれが改善された傾向は見られなかったが，従来手法と比較して音程がずれた箇所を重点的に練習する傾向が見られた．今後は予備実験の結果を踏まえて，評価実験を行う予定である．

1. はじめに多くの管楽器練習者は楽曲の練習中，譜面台にチューナーを置きながら演奏を行う．このチューナーは灰色のべて音程の安定性がどの程度改善しているかを認識し，モチベーションを維持・向上できると仮説を立てた．

2. 関連研究

ディスプレイにメーターの黒い針が左右に振れることで音管楽器の学習支援の研究においては，特定の楽器に特化程を示すものである．この問題点は，メーターの針から自した先行研究 [1], [2], [3] は多い．これらの研究では従来身の音程のずれを認識するまでに僅かな時間を要する点での練習に補助の情報提供を行うものが多いが，その本来のある．よって合奏練習中は，この時間がタイムロスとなる

目的は補助によって改善された演奏を，補助を完全に取り可能性がある．

去っても続けられるようになることである．つまり，補助また，メーターの針の印象が小さい点にも注目したい．

からの離脱を考慮しなければならない．例えば [4], [5] の学

メーターの針が左右に振れるだけでは，練習者が自身の不習支援システムは，補助からの離脱を考慮している．従っ

得意とする箇所を記憶できず，得意な個所ばかり練習してて，本研究の提案システムでは，補助の強さを 3 段階からしまう傾向をもつ可能性があるためだ．

選択する機能および補助を完全に行わない機能を実装した．

更に，従来のチューナーでは過去から現在までの自身のまた，管楽器中級者が習得を目的とするのは，正しい音音程がどの程度改善されたかが把握できない．そのため，を安定した正しい音程で演奏できることであるが，先行研自身の上達を可視化できれば，練習者のモチベーションを究においては過去から現在までの音程の安定性がどのよう維持・向上させることができる．に改善されてきたかについての情報をを提供していない．

これらの知見に基づき本研究では，二つの機能を備えた

そのため，本研究の提案システムでは過去から現在までのデスクトップ上で動作するチューナーを設計・実装した．

自身の音の音程のずれの大きさの平均値の推移を確認でき一つ目は，音程のずれの大きさを色相で示す機能である．

る機能を実装した．この情報を指導者や演奏仲間といったこの機能によって，従来のチューナーの目盛りを読むより第三者に提供することで，彼らから [6] のように客観的なも早く，印象強く自身の音程のずれを認識できると仮説をフィードバックを得ることが可能となる．また，肯定的な立てた．二点目は，自身の音程のずれの大きさの推移を可

フィードバックを与えることや自身の成長が可視化される視化する機能である．この機能によって，過去の練習と比ことで練習者のモチベーションを維持または向上させることも可能となる．

†1a)b)

現在，北海道情報大学
s1921258@s.do-johodai.ac.jp
imash@do-johodai.ac.jp© 2022 Information Processing Society of Japan431

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3. 設計と実装
3.1 方針本研究の提案システムは，よく使用される音域の音を演奏できるが音程が 5 セント*1 以上ずれてしまうことが多い，あるいは正確な音感を持たず自身の音が正しい音程で演奏されているかを判別できない管楽器練習者 (ここでは管楽器中級者と定義する) を対象としている．また，本システ
ムの到達目標は，これらの練習者が自身が苦手とする音域を認識することで練習の効率を向上させること，また，モ

図 2

チベーションを高く維持して練習を行いやすくすることで音程のずれと色相の対応関係ある．そのために，提案システムの要件を以下 3.2 節およ4 種類に分かれており，うち 1 種類は全く補助を行わない．

び 3.3 節に示す．また，提案システムの画面を図 1 に示す．

補助の強さと内容を，図 3 から図 6 に示す．図 3 は五線譜に最も近い位置で補助の画像を提供する．図 4 は楽譜の画像を補助の画像で囲うため，図 3 よりも五線譜と補助の画像の間の距離が長くなる．図 5 では楽譜の四隅に補助の画像を表示し，5 よりも補助の画像が小さい．6 では補助の画像を表示しない．

図 1

提案システムの画面

図 3

補助レベル強の場合図 5

補助レベル弱の場合

図 4

補助レベル中の場合

3.2 音程の色相表示
提案システムでは，マイクから入力された音声をフーリエ解析によって周波数を推定し，正しい音とのずれの大きさを色相で表示している．これによって，一般的なチューナーの目盛りを読むよりも早く音程のずれを認識することができるため，合奏練習中に自身の音程を把握するための時間が短縮されると仮説を立てた．表示される色相はずれの大きさに対して，7 種類が割り当てられている．音のず

図 6

補助なしの場合

れ大きさと色相の対応を，図 2 に示す．
なお，音程のずれと色相の対応関係を示す画像は，楽譜上部において表示・非表示することを設定可能である．

3.3 モチベーション維持・向上機能

また， [7] からも明らかなように，管楽器の学習支援に提案システムでは，練習者のモチベーションの維持と向おいては補助からの離脱を考慮することが重要な要素の一上を図るため，あらかじめ秒単位で設定された区画ごとのつとなっている．そのため本研究においても，音程のずれ音程のずれの大きさの平均値を得点に換算し，区画の順番の大きさを示す色相の大きさや位置を変更できる機能を実を横軸に，得点を縦軸にとった折れ線グラフを確認するこ

装することによって，補助からの離脱を考慮した．補助はとができる．折れ線グラフの例を示すグラフの例を，図 7*1

1 オクターブを 1200 で割った数値．C と C#といった半音間は100 セントである．

© 2022 Information Processing Society of Japanに示す．得点は 100 点満点で評価しており，得点が 2 点増加するごとに正しい音程に 1 セント近づく．一般にアマ432

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チュアの吹奏楽においては音程のずれを 5 セント以内に収3D102022/2/21して演奏できない中高音があった．

めることが求められるため，90 点以上を維持することが初

従来手法：従来手法では，色相による補助を表示しないめの目標となると考えられる．なお，練習者固有であり自代わりに，以下に示すチューナーをノートパソコンに立て由に設定できる ID を所定欄に入力した後に練習を開始すかけて使用した．楽譜はノートパソコン上に表示した．

ることで，複数の練習者の得点の推移を保持することが可
能である．

図 9

従来手法で用いたチューナー

提案手法：提案手法では，色相による補助を図 3 の状態
図 7

音程の得点推移の例に設定し，変更は行わなかった．楽譜はノートパソコン上に表示した．
練習楽曲：練習楽曲として，Guy Beart の河は呼んでい4. 評価実験るを使用した．使用される音は中音域がほとんであり，管

本稿では，評価実験の手法を確立するために予備実験を行った．予備実験の様子を図 8 に示す．
ここで，被験者の上達速度は人によって異なることに注

楽器中級者であれば，10 分程度の練習で一通り演奏できる程度の難易度である．なお，筆者は実験が開始されるまでにこの楽曲を暗記していた．

目したい．そのため，従来手法のみまたは提案手法のみで実験の流れ：練習者には実験前にマウスピースを鳴らし練習を行った二群の間で比較を行うと，従来手法と提案手たり，楽器を吹いたりする時間が 5 分程度与えられていた．

法の効果の違いを厳密に比較することができないは [8]．そ実験は 1 タームあたり 10 分間の演奏を 5 回繰り返し，1のため，今回の予備実験では，音程のずれの得点を取得しターム目と 3 ターム目と 5 ターム目は従来手法で演奏を行続けながら，管楽器中級者が一般的なチューナーを使用すい，2 ターム目と 4 ターム目は提案手法で演奏を行った．

る従来手法と提案手法を交互に行い，従来手法と提案手法

このとき，練習の残り時間を表示するタイマーがチューの間の得点の差に着目した．

ナー上に実装されていたが，タイマーの数値が減るのはノイズ以外の音声を拾っている間だけであった．そのため，各タームの実際の長さは異なったが，理論上各タームの演奏時間は等しかった．
練習者は指定された楽曲の演奏の質を上げる練習のみを行い，音階練習や極端な高音，低音の練習など，楽曲と全く関係のない練習を行うことは禁止されていた．そのため，苦手な個所や得意な個所だけ演奏することが可能であり，従来手法と提案手法の間で練習方法を変更することも自由に行うことができる状況であった．

図 8予備実験の様子

4.2 実験結果
実験を通して取得したタームごとの音程の得点を 10 分割して理論上 1 分ごとの音程の得点の平均値を計算し，そ4.1 実験内容の 1 次回帰線を重ねて描いた結果を，図 10 に示す．また，

被験者：

実験全体および各タームごとの音程の得点の 1 次回帰線の被験者は著者 1 名で，使用楽器はホルンであった．著者は 13 年前から 3 年間ホルンを演奏しており，傾きを表 1 に示す．

10 年間のブランクがあり，最後に練習したのは約 2 か月前

また，各タームにおける音ごとの得点分布の割合を図 11であった．そのため，実験で使用される楽曲中には，継続に示す．なお，F4，G4，A4 は本実験の練習楽曲の中で最© 2022 Information Processing Society of Japan433

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散見された．これは 2 ターム目と 4 ターム目において音程の得点の向上が見られない要因の一つであると考えられる．しかし，本実験では被験者が 1 名であったため，提案手法が従来手法と比べて苦手箇所を重点的に練習させる効果があると結論付けることはできない．

5. まとめ本研究では，音程のずれの色彩表示とモチベーション維持システムの設計及び実装を行った．実験からは提案手法
図 10

1 分毎の音程の得点の平均値の推移が従来手法と比べて，練習方法には違いがみられたものの，音程のずれを改善させた結果を得ることはできなかっ表 1

音程の得点の 1 次回帰線の傾き
全体-0.021

1 ターム目

0.062

2 ターム目-0.0093 ターム目-0.043

た．そのため，今後の展望としては被験者数を増やし，モチベーション維持機能の実験と併せて実験を行うことが挙げられる．
また，被験者が事前あるいは実験中に楽譜を暗記してい4 ターム目

-0.035

ると，演奏中にチューナーの目盛りあるいは音程のずれの5 ターム目

0.024

色彩表示のみに視線を向けてしまうため，チューナーの目盛りを読む時間を削減できたことによる効果ことを検証でも演奏頻度の高い音である．

きない．本研究の目的の一つが従来のチューナーのリードタイムを削減することであるため，今後の実験では実験中

4.3 考察図 10 より，実験全体での音程の得点は下降していることが分かる．これは著者が長らくホルンを演奏していなかっの練習では暗記できない長さの練習曲を用意し，一定のテンポに合わせて練習曲を演奏させることで合奏している状
況を作り出すことが有効であると考える．

たため，合計 50 分間の練習は負荷が大きく演奏がままな

また，今回の被験者が長いブランクを抱えていたことをらなくなってしまったからであると推察される．実際，実考慮しながらも，10 分間の演奏時間を 5 回繰り返すことは験が進むごとに中高音の音を正しく演奏できなくなってい管楽器中級者にとって負荷が大きすぎる練習内容である可る様子が散見された．また，表 1 より，各タームごとの 1

能性があるため，実験前に適切な演奏時間とターム数を精次回帰線からは，提案手法を用いた 2 ターム目と 4 ターム査するべきである．

目で音程の得点が向上する傾向は見られなかった．
また，練習楽曲には黒鍵の音は存在しないが，図 11 では黒鍵の音が散見される．これは実験全体を通して演奏し参考文献[1]た音が本来の音から半音以上ずれてしまった結果であると推察する．ここで，4 ターム目では 3 ターム目，5 ターム目に比べて A4 の音が半音上にずれる割合が減少している[2]

ことが読み取れる．だが，他の音が半音上下にずれる割合が 2 ターム目および 4 ターム目で減少していることが確認[3]

できないため，この点に加え，著者の楽器演奏のスタミナが不足していたことや，被験者数が極めて少ないこと，著者が既に楽譜を暗記していたことを考慮すると，実験結果[4]から提案手法が音程のずれの大きさを改善するために有効ではないと結論付けることはできない．

[5]

しかし，従来手法と提案手法の間では練習方法に大きな違いがみられた．従来手法では 5 セント以上の音程のずれ[6]を認識しても，そこを被験者がそこを苦手箇所として認識しないまま曲の練習を進めていた．一方提案手法では自身の音程のずれが色相で示されるためチューナーの目盛りに[7]比べて印象が強く，音程が 5 セント以上ずれた場合は曲の練習を止め，音程がずれた箇所を繰り返し練習する様子が© 2022 Information Processing Society of Japan[8]

玉渕誠人，蔡 敏雅，阿部 亨，菅沼拓夫： AR を用いた初学者向けトロンボーン演奏学習支援システムの提案，第82 回全国大会講演論文集，Vol. 2020, No. 1, pp. 717–718(2020).
泰えりか，青柳龍也： トランペットのロングトーン練習に対する即時フィードバック自動生成の研究，研究報告音楽情報科学，Vol. 2017-MUS-115, No. 31 (2017).
齊藤 塁，竹川佳成，平田圭二： バイオリン初心者のためのマルチモーダル情報提示によるポジショニング学習支援
システムの設計と実装，Vol. 2018-HCI-176, No. 1 (2018).
竹川佳成，寺田 努，塚本昌彦： システム補助からの離脱を考慮したピアノ演奏学習システムの設計と実装，コン
ピュータソフトウェア， Vol. 30, No. 4, pp. 51–60 (2013).
淳里野波，佳成竹川： 臨書初級者のための文字バランス学
習支援システムの提案，電子情報通信学会技術研究報告，Vol. 114, No. 73 (2014).
M. Watanabe, Y. Onoue, A. U. and Kitahara, T.: Suiview: A Web-based Application that Enables Users toPractice Wind Instrument Performance, the 15th International Symposium on CMMR, pp. 5–10 (2021).
池田絵里，竹川佳成，平田圭二： 管楽器初心者を対象とした音高正誤判定能力向上のための学習支援システム，情報処理北海道シンポジウム 2014 (2014).
宮下芳明： インタラクション研究でのシングルケース実験

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IPSJ Interaction 2022

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図 11

音ごとの得点比率についての考察，エンタテインメントコンピューティング
シンポジウム 2019，pp. 248–254 (2019).

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