デモンストレーション：若手による研究紹介Ⅱ
浜中 雅俊 科学技術振興機構 さきがけ研究員
李 昇姫 筑波大学大学院 人間総合科学研究科
池月 雄哉 筑波大学 芸術専門学群
石原 一志 京都大学大学院 情報学研究科 現在，NTT ドコモ
北原 鉄朗 京都大学大学院 情報学研究科
野池 賢二 なし
中野 倫靖 筑波大学大学院 図書館情報メディア研究科
梶 克彦 名古屋大学大学院 情報科学研究科
岡 良典 北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
平田 圭二 NTT コミュニケーション科学基礎研究所
松田 周 デジタル・アート・クリエーション
青木 忍 コックス
上田健太郎 なし

あらまし 本デモセッションでは，音楽情報処理の研究分野における若手研究者のさらなる発展に向けて，若手による研究事例８件をデモンストレーション形式で紹介する．

Demonstrations: Introduction of Research by Young Researchers II
Masatoshi Hamanaka
SeungHee Lee
Yuya Iketsuki
Kazushi Ishihara
Tetsuro Kitahara
Kenzi Noike
Nakano Tomoyasu
Katsuhiko Kaji
Yoshinori Oka
Keiji Hirata
Shu Matsuda
Shinobu Aoki
Kentaro Ueda

PRESTO, Japan Science and Technology Agency
Graduate School of Comprehensive Human Sciences, University of Tsukuba
Undergraduate School of Art and Design, University of Tsukuba
Graduate School of Informatics, Kyoto University (currently with NTT DoCoMo, Inc.)
Graduate School of Informatics, Kyoto University
Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba
Graduate School of Information Science, Nagoya University
School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology
NTT Communication Science Laboratories
Digital Art Creation
COXS

Abstract Toward further progresses of young researchers in the field of music information processing, we
introduce eight case studies of demonstration.

はじめに
浜中雅俊
「若手デモセッション」は夏の音楽情報科学研究会の企画として今年で 2 年目を迎える．当初は，一回きりの特別企画のつもりであったが，皆様から多くの反響を頂いた結果，今年も継続することとした．昨年度は，7 件の発表があり，各デモの発表者から積極的な協力が得られたことにより，企画を始めてから開催まで約 1 ヶ月という非常に過酷なスケジュールを無事乗り越えることができた．デモセッションの参加者，ご支援いただいた
方々にあらためてお礼申し上げる次第である．

さて，昨年のデモセッション終了後に頂いた反響の中で特に多かったのが，「まるでインタラク
ションや WISS のデモセッションを小さくしたみたいだ」というものである．一回目の企画にしては上出来であるという，好意的なお褒めの言葉を頂いていることは十分理解できたのであるが，その反面「思いつきで作ったがまだ未完成のシス
テムに発表の場を与える」という当初意図していた目的からは，はずれた評価であったため，手放しで喜ぶことはできなかった．去年の反省から今年は，私自らが進んで，思いつきで作った未完成のシステムを公開することにした．「こんな機能を追加したらどうだろう？」とか「こんな学会で発表したらどうだろう？」のような好意的なアドバイスを頂くことができたら幸いである．これをはずみとして，来年以降のデモセッションでも多くの未発表のシステムが出展されるようになることを期待したい．
昨年のデモセッションで掲げたもう一つの目的
は，「音楽情報処理の研究分野では，まだ有名でない若手に活動の場を与える」というものである．
ここで我々が，「若手」と言っているのは，年齢が若いという意味ではなく，具体的には以下のような方々を想定している．
・音楽情報科学研究会の研究報告は読んでいるけれど
も，６枚の原稿を書くというのはハードルが高く，発表を躊躇している方
・音楽情報科学研究会で過去に発表をしたことはあるが，それっきり学会や研究会との接点がない方

前者は，我々がデモ発表者として是非参加して頂きたい方々である．一方，後者は，デモの企画者として是非参加して頂きたい方々である．そして，「若手デモセッション」の最大の特徴は，発表者全員に企画者としても加わって頂いている点である．昨年のデモセッションをご覧になった方々の多くは，そのことにお気づきにはならなかったかと思う．なぜなら企画というのは，「縁の下の力持ち」のように目立たない仕事であるからだ．デモセッションをやること，原稿を研究報告に掲載すること，デモの会場の手配など，すべて去年の参加者が相談しながら決めたことである．
もちろん，実施にあたって多くの方々のお世話になっていることは言うまでもない．
若手デモセッションでは，上記のように若手主導による企画を目指してはいるが，年齢制限をしているわけではなく，参加は自由である．今年は，２年目ということで昨年以上に幅広い年齢層からご応募いただくことができた．また，発表件数８件，デモ発表者 13 人とわずかであるが昨年を上回ることができた．募集にあたっては，若手デモセッションに「若手」という言葉がついていると参加しづらいという意見もあった．今回参加しなかった方々の中にも，そのように思われている方も多いのではないかと思われる．そのような方々は，是非来年参加していただきたい．どんな企画にするか，原稿のタイトルをどうするかなど，
一緒に議論することができたら幸いである．ちな
みに，今年参加いただいた参加者のうち約３分の１からは，参加に際して「自分が若手かどうかわ
かりませんが」とか「あまり若くないのですが」のようなコメントをいただいた．不安を感じつつ勇気を出して参加していただいた方々に感謝す
る次第である．そういう意味では，来年以降はデモセッションのタイトルから「若手」という言葉を外しても良いのではないかと思う．なにしろ，
私自身が若手であるかどうか疑問に感じてきている．ただし，「思いつきで作ったシステムに発表の場を与える」とか「若手に活動の場を与える」という去年デモセッションを開始するにあたって掲げた２つの目標については，今後も維持していきたいと願っている．
去年のデモセッションでは予想以上の反響をいただき，なぜこのような発表形式がこれまで行わ
れてこなかったのか疑問にすら感じられた．しかし，少し経って思い直してみると今度は別のことを考えるようになった．確かに，デモンストレー
ションは面白いだけではなく，特に特にジャムセッションに関するものや音楽インタフェースなど
は，実際に使ってみないとその魅力に気づかなかったり，有益な議論ができないことがあるかもしれない．しかし，私が開発したジャムセッションシ
ステム“Guitarist Simulator”を昨年のデモセッシ
ョンでご覧になったある大学の先生から，その場で立て続けに質問を受けて対応に苦労したのも事実である．５分や 10 分でジャムセッションシステムの詳細について説明するのはあまりに困難で，ペーパーセッションあってのデモセッションであるということを改めて感じた．順番はどうであれ，デモセッションとペーパーセッションの両方で発表するというのが今後の流れになることを期待したい．
今回，「はじめに」を書くにあたって，１ページ
強という大きなスペースを割かせていただいた．これは，学生に限らず，この研究報告を手にしている
すべての人に，まずは来年以降のデモセッションをご覧になっていただくことを期待しているからである．そしてデモ発表者，さらに企画者としても参加していただくことを期待しているからである．デモセッションは，まだ発展途上であり，今後どのように発展していくかは，デモの参加者やデモセッシ
ョンをご覧になった方々の意見によって決まるところが大きい．是非来年以降のデモセッションにとって有益なご意見をいただければ幸いに思う．

サウンドスコープヘッドフォン

擬音語を用いた音素材検索システム

浜中 雅俊，李 昇姫，池月 雄哉
サウンドスコープヘッドフォン(Sound Scope
Headphone)は，たとえばクラッシック曲を聞いているときに，「第一バイオリンの音をもうちょ
っとはっきり聞きたいなあ」とか，「トロンボー
ンの音をもうちょっと抑えたいなあ」もしくは，「僕は，フルートの音だけ聞いてみたいなあ」というような要望を簡単に叶えてくれるヘッドフォンです．まずは，使ってみてください．

石原 一志，北原 鉄朗
擬音語をクエリーとして効果音などの音素材を検索できるシステム SuGeLa[1]を紹介する．効
果音のような音素材に対して検索を実現するには，音を適切な記号表現で記述することが重要である．音声には言語表現，音楽には楽譜表現があるが，音声や音楽以外の音に対してどのような記号表現が適切であるかについては十分に議論されてこなかった．我々は，特に日本語において頻繁に用いられる「擬音語」に着目し，これを用いて音素材を検索できるシステムを構築した．

(1) 首を左右に振ってみましょう

ヘッドフォンをして右を向いてみましょう．普(1) SuGeLa の全体像
通のヘッドフォンなら，ヘッドフォンの右側から聴こえる音は，どの方向を向いていても同じはず．
図 2 に検索システム SuGeLa の GUI 画面を示
しかし，このサウンドスコープヘッドフォンでは， す．システム内に保存されている音素材には後述
右を向くと，右側から聴こえていたパートの音がの擬音語認識手法により擬音語がラベル付けさ
正面にきます．つまり，頭を動かしても各パートれており，ユーザが指定した擬音語に類似する擬の位置は固定されているから，好きなパートを正音語がラベル付けられた音素材を一覧表示する．
面にして聴くことができます．

(2) 擬音語の自動認識(2) 耳に手をかざしてみましょう

擬音語の自動認識は，次の流れで行われる．
① 対象音をいくつかのセグメントに分割する．
首を左右に振って，自分の聴きたいパートが正各セグメントに 1 音節が対応し，1 音節は面から聴こえるようにしても，周りのパートがう「[子音] 母音 [促音|撥音]」で定義される．
るさくてよく聴こえないような場合，今度は耳に② 各セグメントに適切な母音・子音を当てはめる．
手をかざしてみましょう．耳に手をかざすと，ヘ③ セグメント間の無音区間長に応じて，促音・撥ッドフォンの横に取り付けた絞りこみレバーが自音の有無を決定する．
然と押し込まれるはず．どうです？正面から聴こ
ここで最も難しい問題は，適切な音素は一意に定えているパートがよりはっきり聴こえるようにな
まらないことである．ある音に対して，ある人は「ダったでしょう？レバーをどんどん強く押すと，正面にあるパートの音だけ聴こえるようになります． ーン」と表現するかもしれないし，ある人は「バーン」と表現するかもしれない．そのため，擬音語ラ(3) 首を上下に振ってみましょう
ベルはこういったあいまい性を扱える必要がある．
正面に複数のパートがある場合，今度は首を縦本研究では，新たな音素ラベル（環境音素）をに振ってみましょう．下のほうを向くと，近くに設計することでこの問題を解決した．たとえば，あるパートの音が大きく，上のほうを向くと，遠環境音素/b-d/は，/b/とも聞こえうるし/d/とも聞こくにあるパートの音が大きくなります．
えうることを表す．これは，同一音に対して複数人が付与した擬音語ラベルにおける共起頻度に基づいて設計した．

図 1：サウンドスコープヘッドフォン

図 2：擬音語を用いた音素材検索システム SuGeLa

GTTM グループ構造分析規則に基づくグル

Voice Drummer:

ープ構造リアルタイム提示システム IGp

口ドラムによる楽譜入力インタフェース

野池 賢二
中野 倫靖
音楽構造を自動的に分析する機構は，分析や理Voice Drummer はユーザがドラム音をリズミ
解を主目的とする音楽理解システムだけではな
カルに口ずさんだ「ドンタンドドタン」のような
く，生成を主目的とする作編曲・演奏・伴奏シス
発声（口ドラム）をすることによってドラムパタ
テムなどにおいても，なくてはならない重要な役ーンを入力することができる新しい楽譜入力イ割を果たす．特にインタラクティブ演奏システム
ンタフェースである [4]．打楽器演奏経験がないにおいて，音楽を理解する「耳の機構」は必須のユーザでも，Bass Drum は「ドン」，Snare Drum
機構とも言えよう．
は「タン」のように，ドラム音を耳で聴いたイメ
IGp は，「耳の機構」実現の手始めとして，シージをそのまま表現して歌えばよいため，直感的ステムに入力される演奏に対してリアルタイム
で手軽なドラム譜入力が可能になる．
に音楽グループ構造を分析し，提示する．グルー
プ構造分析アルゴリズムには，GTTM のサブ理
(1) 機能論の一つであるグループ構造分析を基礎とした作曲を想定したドラムパターンの入力機能（楽手法を用いる．IGp を実現するにあたって，グル
譜入力モード）と既存の楽曲のドラムパートだけ
ープ構造分析の選好規則 GPR を，演奏情報に対を差し替えて編曲する機能（編曲モード）の二つ
して適用できるように GPRp として定式化した． を用意した．さらに，ユーザが練習しながら自分
GPRp は，楽譜に書かれているような記号的な情の声を学習させることで口ドラム入力の認識率
報を必要としないように，また，演奏表情を考慮を上げることができる歌唱者適応機能（練習適応
した適用ができるように定式化している．
モード）も用意した（図 4）．
本発表の IGp では，GPR2p, 3p の定義と実装[2][3]に加え，音列の時間的長さの対称性を評価する GPR5p， 音列中の音の推移の並列性を評価する GPR6p を定義し，実装している．GPR5p,
6p を適用することにより，GPR2p, 3p によって挙げられる局所的な観点からの境界候補から，大局的な観点からのグループ構造を階層的に構成できる．これらにより，IGp は，演奏表情を考慮した階層的な音楽グループ構造をリアルタイムに提示する．

図 4: Voice Drummer の表示画面（練習適応モード）(2) 実現方法

図 3：IGp の全体像

口ドラムによるドラム譜入力を実現するには，声質などの発声スタイルの個人差と表現の個人
差の 2 種類の個人差に対処して，口ドラムを認識するための新たな技術が必要となる．
我々は，Bass Drum と Snare Drum の擬音語表現を調査して登録した発声辞書と，音声認識で用いられる不特定話者の音響モデルを用いて，口ドラムの多様な個人差に対処できる認識手法を実現した [5, 6]．また，少数の口ドラムデータ(18パターン分) で音響モデルを適応させれば認識率が向上することも実証した．

ユーザの状況と嗜好に適応するインタラ

音楽分析器 ATTA のパラメータ設定法

クティブなプレイリスト推薦システム

岡 良典，浜中 雅俊
我々はあたかもプロの音楽家が楽譜を見て音楽を理解するように，自動で音楽の分析が行えるシステムの構築を目指している．音楽分析器
ATTA[8,9]では，音楽理論 GTTM を計算機上で扱える形に拡張した exGTTM を実装しており，分析の曖昧性を解消するため，複数の調節可能なパラメータを備えている．これまで，そのパラメー
タ調整は人手によって行われていたが，その作業が大変なことから，自動化手法について提案する．

梶 克彦
現在 Blog や SNS(Social Networking Service)
により，インターネット上でのテキストや絵，写真などによる活発な個人間コミュニケーションが行われている．音楽は多くの人にとって容易に制作できないメディアであるが，プレイリストならばテキストや写真などと同様，容易に制作することができ，また制作者の意図や感情を込めることができる．我々は今後プレイリストが重要なユーザ間のコミュニケーションメディアになると考え，プレイリストにまつわる活動(制作・推薦・鑑賞)を活発にする第一歩として，ユーザの嗜好と状況に適応したプレイリストを生成し推薦するシステムを構築している[7]．

(1) 楽曲の特徴量
楽曲そのものが持つ情報以外にも，リスナの主観情報など楽曲推薦に有効なメタ情報(アノテーション)が存在する．
アノテーションは楽曲を解析することでは得られないため，各楽曲についてア
ノテーションを収集するシステムを実装し，複数のリスナから収集されたアノテーションを楽曲の特徴量に適用した．

(1)調節可能なパラメータをもつ ATTA（浜中）ATTAはパラメータを変化させることで，得られる分析結果を変化させることができる．グルー
ピング構造について図 6 を用いて説明すると，パラメータの１つ‘SGPR3d’（前後が互いに異なった
音長のまとまりに変わる部分をグルーピング境
界とするルールの強さ）を変更することで図 6(a)から図 6(b)のように構造が変化する．実験結果の例を図 7 に示す．図 7(a)の初期状態からパラメー
タを調節し，図 7(b)のグルーピング構造を得ることで，F値を約 0.4 向上させることができる．今回のデモでは実際にこの手動によるパラメータの設定を体験していただく．

(2) プレイリスト推薦システム
本プレイリスト推薦システムでは，1)対象リス
ナと似たリスナに推薦したプレイリストを探し出す協調フィルタリング，2)得られた基プレイリ
ストを対象リスナに適応させるトランスコーデ
ィング，3)システムとリスナ間のインタラクショ
ンによるプレイリストの洗練という 3 段階の処理を行う．またインタラクションの内容から，リスナの嗜好に動的に適応していく．

図 5：提示されるプレイリストの例

図 6：パラメータによるグルーピング境界の変更(2) パラメータ自動獲得の試み（岡）パラメータの数が多いため，調節を手動で行うのは大変な作業であることから，遺伝的アルゴリ
ズム（GA）[10]を用いたパラメータの自動獲得を試みている[11]．その結果，図７の実験結果をみてみると，GA を用いた図 7(c)では手動の図 7(b)より F 値が約 0.3 向上している．

図 7：各手法で得られるグルーピング構造

MusicResonator

Network 上での㊙ギグ

平田 圭二，松田 周，青木 忍
上田健太郎, 浜中雅俊
我々が若手デモセッションで展示する
MacOSX10.4 (Tiger)では OS に標準で Audio
MusicResonator は，複数ユーザが楽曲断片を交および MIDI のネットワーク伝送機能が実装され，換しながら，音楽をコラージュのように再構築し， インターネット越しの MIDI 伝送，LAN 内での共有するシステムである（図 8）．
Audio 伝送が簡単に行えるようになった[14]．

(1) MIDI のインターネット接続実験
ネットワークにを介して演奏を行うとき，ネッ
トワークによる遅延にどれくらい違和感を 感じることになるかを実際に体験してもらう．

(2)新たなセッションモデルの提案

図 8：システム構成

ネットワークを介して合奏する場合，ネットワー
クによる遅延の問題は避けて通れない．どのようにすれば遅延の影響をできる限り受けずに演奏することができるかを考え，2 つのモデルを提案する．

・㊙ギグのためのクライアント-サーバ方式㊙ギグとは，多地点にいる複数の演奏者のネット
音楽スキルの低いユーザでも簡単に音楽制作ワークを介した合奏で，ネットワークを介してしかが楽しめるような環境を実現する．そのために， 聞くことのできないギグのことである．サーバ側で音楽加工プリミティブを提供し，楽曲流通支援を
は，すべてのクライアントから MIDI 信号を受け取行う．音楽を音楽理論に基づいて表現することで， って，MIDI 音源を鳴らし，MIDI 音源の Audio 信
人にとって自然な分割，接続，模倣などの音楽加号をクライアント側に送り返す．その際，遅延時間
工プリミティブを実装できた．また，楽曲を二次を計測し，ある一定以上遅延の大きくなったクライ
元平面上に任意に配置し，その配置情報を利用しアントに対してはレッドカードを出し出場停止とて楽曲の制作，検索をすることで，ユーザ間にはする．出場停止となった場合でも，こんどは観客と様々な関係が構築される．これら機能を支えるた
して㊙ギグを聞くことはできる．
めにアノテーションを用いている．
これまでのネットワークを介したセッションシ
MusicResonator の一つの特徴は宣言的なユー
ステム[15-17]は，各演奏者が聞いている演奏が異ザインタフェースである（図 9）．
なったものであったのに対し，ここではすべてのクライアントで一つの MIDI 音源から出力される同じ演奏を聴くことができるのが特徴である．
・ご近所さんとセッションするためのピア to ピア方式
多地点からの演奏（MIDI 信号）を，サーバを通さずに直接受け取る方式である．その際，遅延時間の大きな地点からの演奏ほど音量（増幅率）を小さく，遅延時間の小さな地点からの演奏ほど音量を大きくすることで，ネットワークによる遅延の影響をできる限り受けずに演奏することが可能となる．

（e）

（a）

（d）での音量（増幅率）(a) (b) (c) (d) (e)
図 9：MusicResonator のユーザインタフェース
操作の順序によらず，アイコンやリンクの幾何学的な関係だけで操作の意味が決まるという意味で宣言的である．これは是非デモを見て体験して
頂きたい．

（b）

ネットワーク（d）（c）
図10：ご近所さんとセッションするためのピアto ピア方式

参考文献

おわりに

[1] 石原 一志，駒谷 和範，尾形 哲也，奥乃 博：環境

音を対象とした擬音語自動認識，人工知能学会論文
上田 健太郎誌，Vol. 20, No. 3, pp. 229-236, 2005.
今回で２回目となる夏シンポの「若手研究者に[2] 野池賢二，橋田光代，竹内好宏，片寄晴弘：聴取者傾
よるデモセッション」ですが，去年に引き続き今向を加味した GTTM グルーピング規則適用の演奏表
情パラメータへの拡張, 情報処理学会 音楽情報科学
回も堂々たる発表が並び，当初の意図である「な研究会 研究報告 2004-MUS-57-3, pp. 11-16, 2004.
んでもあり的な企画」からはいささか外れて嬉し[3] 野池賢二，橋田光代，片寄晴弘：GTTM グループ構造分析のリアルタイム適用による音楽グループ境界い悲鳴となっています．実は発表だけでなくこの候補提示システム, 情報処理学会 インタラクショ
企画自体も「若手」があ～だこ～だと言いながらン 2005, インタラクティブ発表 A-108, 2005.
の手作りなわけですが，その舞台裏で「若手」と[4] 中 野 倫 靖 , 後 藤 真 孝 , 緒 方 淳 , 平 賀 譲 : “Voice
Drummer: 口ドラムでドラムを叩く楽譜入力インいう言葉に対するやり取りがありました．その詳
タフェース,” 情 報処理学会 インタラク ション
細は省くとしてその「若手」に絡めておわりにを
2005 論文集, pp.101-102, March 2005.
[5] 中野倫靖, 緒方淳, 後藤真孝, 平賀譲: “口ドラムにまとめさせていただきます．
よるドラムパターン検索手法,” 情報処理学会 音
まず，個人的な事情を言いますと，今回は去年
楽 情 報 科 学 研 究 会 研 究 報 告 2004-MUS-55-8,
Vol.2004, No.41, pp.45-50, May 2004.
より以上に発表を「若手」にしようと考え，本当[6]
T.
Nakano, J. Ogata, M. Goto, Y. Hiraga: A Drumに思い付きで始めゴールは未だ見えない「若手」
Pattern Retrieval Method by Voice Percussion,
なモノを発表します．このようなモノの発表の場
Proceedings of the 5th International Conference
on Music Information Retrieval (ISMIR2004),があるのは本当に嬉しいことです．私自身，大学
pp.550-553, October 2004.
博士後期課程を中退して早３年，研究者でもなく[7] 梶克彦, 平田圭二, 長尾確: "嗜好と状況に関するア
ノテーションに基づくオンライン楽曲推薦システ「若手」でもなくなってしまいました．そして音ム",情報処理学会 音楽情報科学研究会 研究報告
情研の世界から抜け出して改めて音情研を見ると，2004-MUS-58, Vol. 2004, No. 127, pp. 33-38,
マイナスの特殊性とプラスの特殊性を感じます．
December 2004.
[8] Masatoshi Hamanaka, Keiji Hirata, Satoshi Tojo:
マイナスの特殊性として，他の業界であれば研究
Automatic Generation of Grouping Structure
者でなく企業人となっても仕事として続けられる
based on the GTTM, Proceedings of the 2004
International Computer Music conference (ICMC
ことが多いのですが，こと音楽情報処理に関して
2004), pp. 141-144, October 2004.
は研究者でなければ仕事にできにくい，というこ[9] 浜中雅俊，平田圭二，東条敏: “ATTA: exGTTMとが言えると思います．これに対して，研究者とに基づく自動タイムスパン木獲得システム”，情報処理学会 音楽情報科学研究会 研究報告して仕事で行ったものではなく趣味として考えた
2005-Mus-61-4, August 2005（発表予定）
ものであっても，それがおもしろいものであれば[10] 小野 功，佐藤 浩，小林 重信: “単峰性正規分布
交叉 UNDX を用いた実数値 GA による関数最適化”，
このような企画で「若手」として発表の場があり
人工知能学会誌，Vol.14，No.6，pp. 1146-1155，
うる，というのはプラスの特殊性と感じます．
November 1999．
研究者でなくなり一般人になった僕は，「研究者[11] 岡良典，浜中雅俊，平田圭二，東条敏: “GTTMに基づくグルーピング構造獲得システムの自動化”，
でなければ仕事にできにくいが，仕事でなくても第 19 回 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 論 文 集 ，発表できる場のある研究分野」としてこの「若手」
http://www-kasm.nii.ac.jp/jsai2005/schedule/pdf/
000236.pdf，June 2005．
な企画が音情研のこれからの益々の発展に繋がる[12] Keiji Hirata and Shu Matsuda and Katsuhiko
可能性を感じます．
Kaji and Katashi Nagao: Annotated Music for
そして来年も今年以上の「若手」が発見できれRetrieval, Reproduction, and Sharing, Proc. of
ICMC 2004, pp.584-587 (2004).
ばおもしろいなぁ，と思います．
謝辞

本デモでは，RWC 研究用音楽データベース(ジャズ
音楽 RWC-MDB-J-2001 No.38)を使用した（浜中）．
当研究室の田口 明裕氏には，音素材検索シス
テム SuGeLa の Linux への移植をはじめ，さまざまな協力していただきました．ここに感謝いたします（石原，北原）．
有益なご助言をしていただいている共同研究者の後藤真孝氏，緒方淳氏，指導教官の平賀譲教授に感謝いたします．本デモは，RWC 研究用音楽デー
タベース（ポピュラー音楽）を利用しました（中野）．
研究にご助言をいただいている，平田 圭二氏，
東条 敏氏に感謝いたします（岡）．
共同研究者の梶 克彦氏，長尾 確氏に感謝いたします（平田，松田，青木）．

[13] 平田圭二，松田周: "音楽エンタテインメントソフト
ウェア SoundComplete の現状報告”, 情報処理学会
音 楽 情 報 科 学 研 究 会
研 究 報 告2003-MUS-52-1, pp. 1-8, Nov. 2003.
[14] 上 田 健 太 郎 : “ 私 的 音 楽 情 報 処 理 研 究 ,”http://homepage.mac.com/interplay/MR/index.htm,
2005.
[15] 後藤真孝, 根山亮: “Open RemoteGIG - 遅延を考慮した不特定多数による遠隔セッションシステ
ム ,” 情 報 処 理 学 会 論 文 誌 , Vol.43, No.2, pp.
299-309, 2002.
[16] 中村文隆, 長嶋洋一: "多数決制を取り入れたリア
ル タ イ ム ネ ッ ト ワ ー ク セ ッ シ ョ ン--"Improvisession"から"Democratyrant"へ--”, 情報処理学会 音楽情報科学研究会 研究報告
1998-MUS-28-13, pp. 87-94, August. 1998.
[17]長嶋洋一: "ＧＤＳ（global delayed session）Music--ネットワーク遅延を伴う音楽セッション・モデル ”,
情報処理学会 音楽情報科学研究会 研究報告
2002-MUS-46-10, pp. 87-94, July. 2002.