Vol.2019-MUS-122 No.10
Vol.2019-EC-51 No.10
2019/2/22

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

ドラムパターンの大域的構造と音響特徴量パラメタの相互作用
澤田 隼1,a)深山

覚2

後藤 真孝2

平田 圭二1

概要：本稿では，記号処理による大域的なドラムパターン構造の認識結果を，信号処理によるドラムパター
ンの認識にフィードバックする枠組みを提案する．従来のドラムパターンの差し替えシステムでは，小節単位の信号処理によるドラムパターンの認識と，記号処理による大域的なドラムパターン構造の認識を別々に行っていた．大域的なドラムパターン構造が既知のときには，小節単位のドラムパターンの認識精度を改善できる．しかし記号処理による大域的なドラムパターン構造の認識結果を用いて，信号処理による小節単位のドラムパターン認識の精度を向上できる統合的な枠組みがなかった．そこで本稿では，一般的にドラムパターンが有する性質に基づいた目的関数を設計し，その目的関数の値を最大化するように、記号処理によるドラムパターン構造の認識結果を信号処理による小節単位のドラムパターン認識へとフィードバックすることで，ドラムパターンの認識性能を改善する枠組みを提案する．本枠組みを検証する実験を行い，実際にドラムパターンの認識性能を向上できることを確認した

1. はじめに

小節単位のドラムパターンは，それを認識する際に用いる特徴量の抽出器のパラメタによって認識精度が変化す音楽情報処理の分野では，楽曲の構造を分析する研究がる．伴奏を構成する楽器や演奏スタイルの違いにより，楽多数存在する [8], [9], [15]．楽曲構造の分析は，適切な楽曲曲を構成する音の特性が変化することで，調波・非調波音の編曲 [10], [11], [16] や楽曲の表情付け [7], [12], [13], [14]分離に最適なパラメタが異なるため，楽曲ごとにパラメタといった応用タスクには不可欠である．近年では楽曲の自を調節する必要がある．例えば，伴奏とドラムの周波数帯動生成に関する研究が盛んに行われているが，高水準の楽域が近接しドラムがスペクトル中で非顕在である場合は打曲を生成するためには，何らかの楽曲の構造に関する情報

楽器などの非調波成分とその他の調波成分を分離する閾値

を学習，あるいは組み込む必要がある．

を変更する必要がある．

従来の我々の試みでは，ドラムパターンの遷移確率を用

人間が音楽を理解する際，楽曲を聴取し，経験等を通じいて大域的なドラムパターンをモデル化した [17]．またそて新しい知識を獲得すると，それに基づいて楽曲の認識をのモデル化に基づいて，大域的な構造を考慮したドラム変化させ，さらに高度な認識や知識の獲得ができるようにパターンの差し替えシステムを実現した．このシステムなるという相互作用が働いていると考えられる．計算機シには，調波・非調波音分離（Harmonic/Percussive sound

ステムに音楽を人間のように理解させるためには，このよ

separation: HPSS）[3], [4] を援用した小節単位のドラムパ

うな信号レベルの認識と，記号レベルの推論の相互作用フターンの認識と，大域的なドラムパターンの認識という 2

レームワークが必要であると考えられる．本研究では音楽

つのパターン認識プロセスが存在する．大域的なドラムパ

理解のための記号処理と信号処理の相互作用フレームワー

ターンの認識の精度は小節単位のドラムパターンの認識のクの構築を目指す．本稿では，記号処理の知識に基づく目

精度に依存する．しかし，大域的なドラムパターンの認識的関数を定義し，信号処理にフィードバックすることで結果を用いて，小節単位のドラムパターンの認識精度を向HPSS のパラメタを最適化し，小節単位のドラムパターン

上させる枠組みが無かった．

の認識性能の向上を目指す（図 1）
．

1

2

a)

公立はこだて未来大学
Future University Hakodate
産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
b1012046@gmail.com

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝

本稿では，初めに従来の大域的なドラムパターンのモデ
ル化の方法について述べ（2 節），続いて大域的なドラムパ
ターンが有すると考えられるドラムパターン間の遷移に関する目的関数を定義し，大域的なドラムパターン構造の認1

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Frequency

Frequency

HPSS
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Time

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Time

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Time

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㻜㻚㻤㻢

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㼐

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図 2 RWC-MDB-P-2001 No.3 のドラムパターン遷移確率モデル：
図 1 研究アプローチ

各ノードの記号がパターンのラベルを表し，ノード同士を結ぶエッジが遷移を表す．矢印の向きにパターンが遷移することを表し，エッジ上に書かれた数字がその遷移確率を表す．ラベル

識結果を，信号処理による小節単位のドラムパターンの認

a, b, c が基本パターンのラベルであり，ラベル d, e, f（橙）識処理へとフィードバックする方法を議論する（3 節）．まがフィルインのラベルである．

た，3 節で定義した目的関数を用いて HPSS のパラメタを最適化し，ドラムパターンのクラスタリングの精度が向上

ン b はフィルインパターン e にも遷移するが，フィルイン

することを確認することで，目的関数の有用性を検証する

パターン e はその他の基本パターン a, c にも遷移する．つ（4 節）．

まり，フィルインパターン d は基本パターン b が繰り返さ

2. 大域的なドラムパターンのモデル化
典型的なドラムトラックは，複数のドラムパターンが連れる箇所にのみ挿入され，フィルインパターン e は基本パターンが別の基本パターンに変化する箇所に挿入されやす
いといった特徴が確認できる．

結されることで形成される大域的なパターン構造を有しドラムパターン間の遷移確率を求めるには，まず一小節ている．例えば，A メロや B メロ，サビなどの楽曲構造

単位の非調波音の音響特徴量を求め，その特徴空間でクラによってドラムパターンが変化する．また，楽曲の構造のスタリングを行い，一小節単位の非調波音（打楽器音）の変わり目には，今まで繰り返していたドラムパターンとはクラスタを求める．本研究では，ここで得られた各クラス

異なるドラムパターン（フィルイン）が挿入される．ドラ

タをドラムパターンと呼ぶ．次に楽曲中の各小節の音響特ムパターン間の遷移確率に着目してみると，楽曲内で頻繁徴量をドラムパターンのラベルに変換し，このラベルのバに繰り返される基本パターンは自己遷移確率が高い．またイグラム頻度からパターンの遷移確率が求められる．

フィルインは特定の基本ドラムパターンから遷移し，自己小節単位のパターンの特徴量を求める際には，まず入力遷移することなく次のパターンへ遷移するため，特定のパされた楽曲の音響信号をスペクトログラムに変換し，ビーターン間の遷移確率が高くなる．従って，そのパターンのトトラッキングを行い，一小節毎にスペクトログラムを分遷移確率には楽曲内のコンテクストの役割が反映された特割する．次に，一小節毎のスペクトログラムに対してそれ

徴があらわれると考えられる．この仮説に基づいて，ドラ

ぞれ調波・非調波音分離を行い和音やメロディーなどの調

ムパターン間の遷移確率分布を用いた大域的なドラムパ

波音と打楽器などの非調波音成分に分離する．分離されターン構造のモデル化を行った [17]．

た非調波音成分から，スペクトルの時間的変化を表す尺

RWC 研究用音楽データベース [5] 中の実際の楽曲（RWC-

度として用いられる 1 小節単位のスペクトルフラックス

MDB-P-2001 No.3）のドラムパターン間の遷移確率を図 2（Spectral flux）[2] の時系列を求める．こうして得られたに示す．図 2 中のドラムパターン a, b, c は楽曲内で繰り返

スペクトルフラックスに主成分分析（Principle component

される基本パターンであり，実際に自己遷移確率が高いの

analysis: PCA）[6] を適用し，4 次元へと次元圧縮して特が確認できる（それぞれ順に 0.86, 0.72, 0.67）．また，図 2

徴量として用いる．

中のドラムパターン d, e, f はフィルインのパターンであり，特定の基本パターンからの遷移確率が高いことが確認

3. 音響特徴パラメタへのフィードバックできる．例えば，フィルインパターン d は基本パターン b

音響特徴量を抽出するアルゴリズムの多くには，事前にからのみ遷移し，必ず基本パターン b に戻る．基本パター設定する必要があるパラメタが存在する．一般的にそれら

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IPSJ SIG Technical Reportのパラメタは人手で設定される．パラメタの値によって抽出される特徴量の値は変化し，そのパラメタを調節するこ

0.0とで分析対象にアルゴリズムを適応させることが可能にな−0.2

る．一方で，適切なパラメタを設定するためにはその分析−0.4

対象の知識や観察が必要である．教師あり学習の問題設定
では，あらかじめ正解データを用いてパラメタの調整をすることが可能である [1]．しかし，教師なし学習やクラスタ
リングの場合，その方法を用いることができない．本研究においても，楽曲毎に最適なパラメタが異なる場合と考え-x-log(x+1)

−0.6
−0.8
−1.0
0.0

られ，パラメタの調整により，より正確にドラムパターン

0.2

0.4

0.6

0.8

図 3

-x と-log(x+1)

1.0をモデル化できると期待されるが，楽曲毎に人手でパラメタを調節するのは現実的ではない．そこで，大域的なドラ持っていることが多い．したがって，HPSS のパラメタのムパターンの遷移に関する知識を目的関数として表現し，影響でドラムパターンのクラスタリングの一部を誤ってしその目的関数を最大化することで適切なパラメタを獲得

まっても，遷移先の種類が少なくなるようにクラスタリン

する．

グの際の識別面が変化するため，部分構造同士で同じよう

本研究では「あるドラムパターンから遷移する先のドラ
ムパターンの候補は少ない」というドラムパターン遷移についての知識を用いることでパラメタの最適化を行う．こな遷移になるようにクラスタリング結果が修正されることも期待できる．

まず，楽曲の中で頻繁に繰り返される基本パターンは自己

4. 最適化された音響特徴パラメタを用いたク
ラスタリングの評価

遷移が多い一方で，フィルインパターンは特定のドラムパ

目的関数の有用性を検証するために，HPSS のパラメタターンからのみ遷移し，その遷移頻度は他のパターンの遷を変化させ，目的関数の最大値をとるときにクラスタリ移に比べて少ない．また，フィルインパターン自身は自己ングの精度が高くなることを確認する．本研究で用いた遷移することが少なく，すぐに他のパターンへ遷移する．

HPSS [3] では，文献 [4] で述べられた手法が拡張され，調実際図 2 のように，楽曲内に存在するドラムパターン間の波音成分と非調波音成分に分離するマスクの閾値のパラ遷移は全結合ではなく，特定のパターン間の遷移に限られ

メタ β が導入されている．このパラメタ β が変化すると，ている．

HPSS によって得られる分離信号の調波音成分と非調波音のことは次に挙げる点から見て妥当であると考えられる．

このようなドラムパターン間の遷移に関する知識を導入するため，目的関数を以下のように設計する．
N ∑
N
∑
i

成分の性質が変化する．一般的に打楽器は非調波音成分として分離されるが，打楽器の種類や音色によっては非調波
音成分と調波音成分の両方を含む．楽曲によって使用され− log (P (ci |cj ) + 1)

(1)

j

るドラムの音色や，伴奏のスタイル（使用される楽器等）
が違うため，楽曲によって適切なパラメタ β は異なると考ここで，N はドラムパターンの総数，P (ci |cj ) はドラムパえられる．本論文ではこの閾値のパラメタ β を式（1）のターン cj から ci への遷移確率を表す．また対数の底は 2目的関数を最大化するように最適化した．

である．図 3 からわかるように，− log (P (ci |cj ) + 1) の値
は P (ci |cj ) = 0 の時に最大値 0 をとる（0 ≦ P (ci |cj ) ≦ 1）．

4.1 実験条件

したがって，条件付き確率が 0 に近い値を持つ遷移先のド提案手法との比較として，表 1 に示す尺度を用いたドラ

ラムパターンが多く含まれ，特定のドラムパターンへの遷

ムパターンのクラスタリングを行った．AllMean はパラメ

移だけが観測される場合に，この目的関数は大きな値を持

タ β の定義域（1.0 ≦ β ≦ 10.0）内でパラメタ β の条件をつ．この目的関数を最大化するように，音響特徴パラメタ

網羅的に変更しながらクラスタリングを行い，パラメタ βを変化させると，各ドラムパターンの遷移先の種類が少な毎に算出される全 F 値の平均値を求めたものである．そのくなるようにクラスタリング結果が変化する．

楽曲内でパラメタ β を調節して得られる F 値の平均値でまた，設計した目的関数を最大化するように HPSS のある．FixParam は全ての楽曲に対して同じパラメタを用

パラメタを最適化することで，大域的な構造を考慮したクいたもので，本論文では HPSS のパラメタとして β = 5.0

ラスタリング結果の修正も期待できる．一般的に楽曲は，を用いた．CentroidDist は各クラスタのセントロイド同士

1 サビ，2 サビといった部分構造を有する．構造内のドラの距離の和を目的関数としたもので，ドラムパターンの遷

ムパターン間の遷移は，他の部分構造内のドラムパターン

移の情報を用いないクラスタリングのクラスタ間の違い

間の遷移とともに，どちらも遷移先が限られた遷移確率をを表した尺度である．AllMean と FixParam はパラメタのc 2019 Information Processing Society of Japan⃝3

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IPSJ SIG Technical Report
表 1
β の最適化
なし

実験に用いる目的関数一覧

あり

適合率

F値

AllMean

0.45

0.45

0.45

FixParam

0.45

0.45

0.45

クラスタのセントロイド間の距離

CentroidDist

0.50

0.49

0.49

ドラムパターン間の遷移確率のエントロピー

Entropy

0.53

0.52

0.52

パターン間の遷移確率が０のエッジの数

SparseCount

0.52

0.52

0.52

目的関数（式 1）

Proposed

0.54

0.54

0.54

説明

AllMean

全パラメタのＦ値の平均値

FixParam

固定パラメタ

EntropySparseCount
Proposed

目的関数の F 値
再現率

目的関数名

CentroidDist

表 2
目的関数名

最適化を行わない場合，CentroidDist はクラスタリングの結果のみを用いてパラメタを最適化し，遷移確率による大域的な構造を考慮しない場合に対応する．Entropy はドラ
ムパターン間の遷移確率のエントロピーであり（ただし符号が逆符号），クラスタ cj からクラスタ ci への遷移確率

表 3

楽曲毎のそれぞれの目的関数の F 値（Top 3）
目的関数名

楽曲番号

No.7

No.8

AllMean

0.50

0.55

No.5
0.46

FixParam

0.52

0.54

0.43

CentroidDist

0.50

0.67

0.52

P (ci |cj ) を用いて次の式で計算される．

Entropy

0.73

0.66

0.52

N ∑
N
∑

SparseCount

0.73

0.66

0.52

Proposed

0.73

0.66

0.63

i

P (ci |cj ) log P (ci |cj )(2)j

表 4 楽曲毎のそれぞれの目的関数の F 値（Worst 3）

この値は，ドラムパターンの遷移先候補が複数に散らばっ目的関数名ている場合には低くなり，遷移確率 P (ci |cj ) が多くの i に

楽曲番号

No.15

No.17

No.13

ついて 0 である時に大きくなる．Entropy と Proposed を

AllMean

0.43

0.38

0.39

比較し，それらの特性の違いを調べる．SparseCount は，FixParam

0.34

0.44

0.38

ドラムパターンの遷移確率分布のうち遷移が観測されなCentroidDist

0.54

0.44

0.43

い（遷移確率が 0）ノードのペアを数え上げ，その個数を目的関数の値として用いた．全てのドラムパターンが特定

Entropy

0.34

0.38

0.45

SparseCount

0.54

0.38

0.45

Proposed

0.34

0.38

0.45

の 1 つのドラムパターンにしか遷移しない場合に最大値（N × N − N ）をとる．

チェックして作成したラベル列を正解データとして用いた．

ドラムパターンのラベルは教師なしクラスタリングの結果として得られるものであり，ラベルとドラムパターンの4.2 実験結果

対応付けには任意性がある．したがって，手法によって自表 2 に実験に使用した楽曲 11 曲の F 値の平均値を示

動的に付与されるラベルと正解データで与えられているラす．AllMean と FixParam の F 値は 0.45 であり，Centroid-

ベルは必ずしも一致しない．そこで F 値を計算するためDist の F 値が 0.49 であるのに対して，Proposed の F 値に必要な再現率と適合率を次のように計算した．まず，手が 0.54 となり，パラメタを最適化しない場合（AllMean,

法によって得られるラベルの総数と，1 曲中で正解データ

FixParam）およびパターン間遷移を考慮しない場合（Cen-として付与されたラベルの総数が同じである場合のみ，FtroidDist）を上回り，最大となった．次いで Entropy と値を計算するようにした．この時，再現率は正解データのSparseCount の F 値が 0.52 となり，パラメタを最適化しあるラベルが付与されたドラムパターンのうちで，手法にない場合（AllMean, FixParam）およびパターン間遷移を

よって出力されたラベルの数を比べた際に，最も数の多い考慮しない場合（CentroidDist）を上回る結果となった．

ラベルが付与されたドラムパターンが占める割合とした．

次に，楽曲毎の F 値を示す．表 3 に Proposed の F 値

同様に，適合率は手法によって出力されたあるラベルが付が高い 3 例を，表 4 に F 値が低い 3 例の結果を示す．楽

与されたドラムパターンのうちで，正解データのラベルの

曲 RWC-MDB-P-2001 No.7 の F 値は Proposed によって数を比べた際に，最も数が多いラベルが付与されたドラム

最適化されたパラメタを用いたときの F 値が 0.73 となり，パターンが占める割合とした．この再現率と適合率の調和

ベースラインの AllMean（F 値 0.50）と FixParam（F 値

平均をとったものを F 値とする．

0.52），CentroidDist（F 値 0.50）よりも高い値になった．

本実験では，RWC 研究用音楽データベース（RWC-MDB-

この時のパラメタの値による F 値と目的関数の変化のグラ

P-2001）[5] の楽曲を使用した．そのうち，クラスタ数がフを図 4 に示す．F 値が最大になるパラメタ β は 2.5 の時

6 つの楽曲（RWC-MDB-P-2001 No.5, No.7, No.8, No.10,

であり，目的関数 Proposed が最大値をとる時に F 値も最No.12, No.13, No.14, No.15, No.17, No.18, No.24）計 11

大になっている．また，目的関数 Proposed が最小値の時曲を用いた．ドラム演奏経験が 3 年以上ある 2 名がクロスに，F 値も最小になっている（パラメタ β = 1.5）．

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表 5

F-measure
Objective function

RWC-MDB-P-2001 No.7（β = 2.5）のクラスタ間の遷移確率行列（表 6 のクラスタとは対応づいていない）
クラスタ
a
b
c
d
e

RWC-MDB-P-2001 No.007
0.70

Objective function−6.8

F-measure

0.65
0.60

−7.0

0.55

−7.2

0.50
0.45
0.40

f

a

0.36

0

0.09

0

0.09

0.45

b

0.15

0.77

0

0

0

0.08

c

0

0

0

0

0

1

d

0

0

0

0.11

0.11

0.78

e

0

0

0

0

0

1

f

0.05

0.03

0.07

0.08

0

0.78

−7.4
2

4

6

8

Parameter

表 6

10

RWC-MDB-P-2001 No.7（β = 1.5）のクラスタ間の遷移確率行列（表 5 のクラスタとは対応づいていない）
クラスタ
a
b
c
d
e

図 4 RWC-MDB-P-2001 No.007：x 軸が HPSS のパラメタ β ，y軸が目的関数 Proposed の値（緑）と F 値を表している（橙）．

F-measure
Objective function
RWC-MDB-P-2001 No.015
0.55

f

a

0.14

0.29

0.43

0.14

0

0

b

0

0.31

0

0.36

0.33

0

c

0

0.45

0

0.18

0.36

0

d

0.06

0.21

0.12

0.15

0.38

0.09

e

0.04

0.22

0.08

0.24

0.39

0.02

f

0.17

0

0

0.08

0.08

0.67

Objective function

−7.1

0.50

F-measure

−7.2

0.45

F-measure
ProposedSparseCount
Entropy

−7.3

0.40

−7.4

0.35

−7.5

0.30

−7.6
2

4

6

Parameter

8

RWC-MDB-P-2001 No.005

1.0

10

0.5

図 5 RWC-MDB-P-2001 No.015：x 軸が HPSS のパラメタ β ，y0.0

軸が目的関数 Proposed の値（緑）と F 値を表している（橙）
．

−0.5
−1.0
2

一方で，楽曲 RWC-MDB-P-2001 No.15 の F 値は目的関
数 Proposed によって最適化されたパラメタ（β = 5.0）を用いたときの F 値が 0.34 となり，AllMean（F 値 0.43）やCentroidDist（F 値 0.54）よりも低い値になった．この時

図 6

4

6

Parameter

810Proposed, SparseCount, Entropy の比較（RWC-MDB-P2001 No.5）のパラメタによる F 値と目的関数 Proposed の変化のグラ

小関係に着目するため，それぞれ最大値が 1.0，最小値がフを図 5 に示す．F 値が最大になるパラメタ β は 8.5 の時−1.0 となるように正規化している．目的関数 Proposed はであり，目的関数が最大値をとる時（パラメタ β = 5.0）に

β = 3.5 の時に最大値をとり，F 値もそのときに最大値

F 値は最大ではなく，F 値は他の β の条件と比較して小さをとる．一方，SparseCount と Entropy は Proposed と類い値となった．パラメタ β が 1.0 から 6.0 である場合の F

似した変動をするが，β = 1.5 の時に最大値をとるため，値は比較的低い値であったが，目的関数の値は他の β の条

Proposed に比べて F 値は下がっている．

件と比べて高い値であった．
提案法（Proposed）によって最も高い F 値を実現した

5. 考察

楽曲 RWC-MDB-P-2001 No.7 において，F 値と目的関数

目的関数 Proposed を用いて楽曲ごとに適切な HPSS のProposed の値が最大であった β = 2.5 の時のクラスタ間パラメタを求めることで，パラメタの最適化を行わない場の遷移確率行列を表 5 に，F 値と目的関数 Proposed の値合及びドラムパターンの遷移を考慮しない場合と比べてが最小であった β = 1.5 の時のクラスタ間の遷移確率行列

高い F 値が得ることができた．実際に目的関数 Proposedを表 6 に示す．表 5 の遷移確率行列は表 6 の遷移確率行の値が最大値をとるところでは，クラスタリングの精度も列に比べてスパースである．

高くなり，各ドラムパターンの遷移確率も遷移する先が提案手法の F 値が他のどの手法よりも高かった楽曲

限られたドラムパターンであるような遷移確率になって

RWC-MDB-P-2001 No.5 におけるパラメタ β の条件ごといた．目的関数 Proposed と類似の尺度である Entropy やの目的関数 Proposed, SparseCount, Entropy の値のグラ

SparseCount を用いた場合の F 値もパラメタの最適化を

フを図 6 に示す．なお，描画する際には目的関数間の大行わない場合およびドラムパターンの遷移を考慮しない場

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IPSJ SIG Technical Report合と比べて高くなった．これらより，ドラムパターンの遷

参考文献

移に基づいて設計した目的関数は，大域的なドラムパター[1]ン構造を信号処理に反映する目的に有用であったことがわ
かる．

[2]

一方でドラムパターンのクラスタリングの精度が低く，期待通りの F 値の改善が見られない場合もあった．目的関数の最大化によって得られるクラスタリングの精度が低い[3]

場合は大きく分けて二つ考えられる．一つ目は，クラスタ
リングの精度と目的関数の値が連動しない場合である．これは記号処理のレイヤーの問題であり，目的関数に組み込[4]

まれた楽曲が有すると仮定した楽曲構造と，実際の楽曲の有する楽曲構造が異なっている場合に生じる．二つ目は，[5]パラメタの変更がクラスタリングに影響を及ぼさない場合である．これは音響信号処理のレイヤーの問題であり，目的関数によって適切に最適化されていても HPSS のパラメ
タの変化がクラスタリングの識別面に影響を及ぼさない場[6]合に生じる．これに対しては最適化するパラメタを増やすなどの対応を行う必要がある．

[7]

また，ある程度正しくクラスタリングされないと適切な遷移確率が求められないため，不適切な遷移確率に基づい[8]

た情報，あるいは無意味な情報をフィードバックしてしまうという問題があることが分かった．k-means クラスタリ
ングには初期値依存問題があり，フィルインのパターンが[9]

適切に一つのクラスタとして識別されるかどうかは，初期値に大きく依存する．新しく別の方法によってフィルインを推定し，フィルインのパターンが初期値として選ばれやすくなる枠組みを構築する必要がある．

[10]

6. おわりに
記号処理によって得られる楽曲内の大域的なドラムパ[11]ターン構造を，信号処理によるドラムパターンの認識へとフィードバックする枠組みを構築し，調波音・非調波音分
離のパラメタを最適化することで，ドラムパターンのクラ[12]

スタリング精度を向上させることができた．
今後の課題は記号処理を行う前のクラスタリングにおけ[13]る評価関数を定義し，信号処理の結果を記号処理の推論に
フィードバックする枠組みを構築する．例えば音響信号の[14]レベルでのフィルインらしさを定義することができれば，

k-means クラスタリングの初期値に組み込むことでドラム[15]パターンの認識の精度が上がるだけでなく，大域的な構造を考慮したドラムパターンの差し替えシステムにおける適切なドラムパターンの対応付けにも資する．これは信号処[16]

理と記号処理の相互作用フレームワークの一つとなる．
[17]

謝辞
本研究の一部は JST ACCEL (JPMJAC1602)，JSPS 科

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研費（16H01744，16K12560）の助成を受けたものです．

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝

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