情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

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2018/3/5

CPPN 表現と Neuro-Evoluation を用いたエレクトロニカのためのノイズ音素材制作
安藤 大地1,a)

概要：本稿では，著者自身の音楽作品のために構築し実際に作品制作に用いた，1.CPPN 表現によるノイズ音素材合成と，2. アート作品制作のための CPPN 表現の対話型・非対話型ハイブリッドの Neuro-Evolution
最適化システム，3. システムを用いての作品制作，について述べる．CPPN は周期関数や窓関数をニューラルネットのように接続することにより波形を生成するネットワークを表現する手法であり，アニメーション生成などに実験的に使われている．これを Neuro-Evoluation と組み合わせ，具体音をターゲットとして音響合成に用いることで，既存の音素材制作手法では実現が難しかった「なんとなくピッチ感を持った」エレクトロニカ音楽に適した音素材の生成を行った．また Neuro-Evolution の特性を活かし，対話型学習による「波形」の生成が可能であることがわかった．

Noise Sound Synthesis for Electronica Musicby means of CPPN Representation and Neuro-Evolution
Daichi Ando1,a)Abstract: This paper reports trial that adopting Compositional Pattern Producing Networks(CPPN) intosound synthesis for “electronica” sound material. For learning the networks, we adopted Neuro-Evoluationthat provides non-interactive and interactive machine-learning. The sound sysnthesis system has been actually used for the electro-acoustic musical pieces. As as result, the proposed system generates noise sounds
that feel the pitch such like the sound of electronica.

1. はじめに
1.1 CPPN

色が生成できないかと考えた．
通常，CPU で実行される不特定数のプリミティブなオ
シレータから構成されるアナログタイプのシンセサイザのCompositional Pattern Producing Networks(CPPN)[1]接続を記述しリアルタイムに実行するためには，あらかじとは，周期関数やエンベロープ関数をノードとし，再帰め記述された複合オシレータをコンパイルしておく (SC3)

ニューラルネットワーク (RNN) に類似する形で各ノード方法の他に，その表現を最初から可変長として重い処理系を接続するというアイデアである．通常 RNN の学習ではを実装するか (RTCMix)，もしくは 1 つのオシレータなどモデルとして発火関数は固定するが，CPPN では様々な発のノードを経由するごとに入力出力窓をかけることで 1 オ

火関数が存在しその接続方法を学習していくものと捉える

シレータごとに遅延させる (Max 系言語) などの処理方法ことができる (図 1)．

が考えられる．

応用分野や学習手法，実装など様々な方法が考えられる

しかし CPPN の場合はニューラルネットワークの研究でが，著者はこれをアナログタイプのシンセサイザにおける提案されている GPGPU での実装をそのまま利用する，つ波形合成と同じであると捉え，これによりオリジナルの音

まり繋がっていない場所も重みゼロのコネクションとして全て接続しておくという手法を用いて実装を行うことがで

1a)

首都大学東京システムデザイン学部
dandou@tmu.ac.jp© 2018 Information Processing Society of Japan

きるため，固定長表現が可能である．結果として GPGPU408

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図 2 「粗い」CPPN によるピッチ感を持ったノイズの生成

図 1

CPPN の概略図．[1] より．

を容易に用いることができ，ネットワークが複雑化したり，処理するサンプル数が増えるなどの状態でも，リアルタイム処理を保つことができるようになっている．

1.2 Neuro-Evolution

図 3 対話型で生成した CPPN で出力した周期的関数である「波形」のマッピング．

たものが多い．アナログシンセサイザで作られる音響は基Neuro-Evolution(Neuroevolution とも) とは，ニューラ

本的に発振を利用したものである．明らかにノイズに分類

ルネットワークの接続や重みを，遺伝的アルゴリズムを代される音素材でも発振から生成されておりそれを感じさせ表とする進化論的計算のプロシージャにより探索・学習するものが多い．

る手法群である [2]．近年の複雑なニューラルネットワー

その一方でミュージックコンクレートのようにアカデクであれば通常の教師あり学習や強化学習として研究が進

ミックな電子音響音楽では具体音を音素材として用いるこ

められている手法群の方がはるかに学習効率が良いためあとが多い．ピッチ感を持たせた具体音の生成手法の例としまり用いられないが，てデジタル信号処理によるクロスシンセシス (フェイズボ( 1 ) シンプルなネットワーク構成

コーダ) がよく利用されているが，エレクトロニカという( 2 ) ある程度の近似解が求まればそこで探索を打ち切るこジャンルではあまり用いられていない現状がある．とができる

そこで非対話型学習により，具体音や素材となる非発振が両立している場合には，進化論的計算の多点同時探索型ノイズをターゲットとして，ノード数や再帰を制限するのメリットを最大限に生かし，少ない処理コストで近似解ことで小規模にした，つまり「粗い」CPPN で「近似」し，にたどり着くことができる，と著者は考えている．

さらに探索を短時間で打ち切ることで，発振傾向をもたせさらに Neuro-Evolution は進化論的計算のプロシージャにをそのまま利用するため，対話型機械学習システムをダイレクトに実現することができる．

たノイズを生成した (図 2)．

3. 対話型学習の活用

対象が対話型学習により生成される，つまり評価関数を設

さらに，対話型進化計算プロシージャを用いて，入力を計しない「アート」作品であり，探索対象がロジックを記述外部から取らない CPPN の周期的関数つまり「波形」をしている時，システムが求めるのは近似解でよい，と著者は学習するシステムも構築した．これはそのまま音素材とし主張しており [3], [4]，対話型学習を含め Neuro-Evoluationて用いる他に，音高へのマッピング関数，例えば任意のスのメリットのみを享受することが可能であると考える．

ケールへのマッピングを定義することで，楽器演奏のため

2. 非対話側学習による「なんとなくピッチ感を持ったノイズ」の生成
エレクトロニカで好んで用いられている音色は，アナログシンセサイザもしくはその物理モデル音源から生成され© 2018 Information Processing Society of Japanの楽譜情報も生成することができる (図 3)．クラシック音楽，ポピュラー音楽問わず一般的にの旋律の音高配列は全体が山形かつ周期的であり，特に音数が多くなるジャズ即興演奏ではこの傾向が強くなるため，ジャズ系の演奏の音色との相性がいいと考えた．

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4. 実際の作曲への活用

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参考文献[1]

著者は実際にこれまで述べてきた，2 節:非対話型 CPPNによる発振的なノイズによる音素材，3 節:対話型 CPPN による波形生成とアルトサックスへの音高へのマッピングの両方を用いた Thimbletail for alto-saxophone and electro-acoustic を作曲し，国際会議 EMS2017 のコンサートにて[2][3]上演された [5]．
前述の通り波形の音高配列へのマッピングはジャズ系の[4]音色がよいと想像していたため，ジャズアルトサックスの奏法にて演奏された．
なお作曲のために用いた実装は Python と PyCUDA を[5]

Stanley, K. O.: Compositional Pattern Producing Networks: A Novel Abstraction of Development, GeneticProgramming and Evolvable Machines Special Issue on
Developmental Systems, Springer, NY (2007).
Xin, Y.: Evolving Artificial Neural Networks, Proceedingsof the IEEE, Vol. 87, No. 9, pp. 1423–1447 (1999).
安藤大地，Dahlstedt, P.，Nordahl, M. G.，伊庭斉志：対話型 GP を用いたクラシック音楽のための作曲支援システム，芸術科学会論文誌，Vol. 4, No. 2, pp. 77–86 (2005).
Ando, D.: Eﬃciency of adopting Interactive Machine
Learning into Electro-Acoustic Composition, ElectroAcoustic Music Studies (EMS) 2017 Nagoya, ElectroAcoustic Music Studies Network (2017).
Ando, D.: Timbletail for alto-saxophone and electroacoustic, In Premier EMS2017 Concert, Nagoya (2017).

用いて記述した．今後 Web ブラウザで実行できるように

WebAudio API のフロントエンドの UI を制作する予定である．

5. 提案手法の効果に関する作曲中の考察
これまで著者は，非発振型ノイズ音素材から「なんとなくピッチ感をもつ」音素材を生成するために，クロスシンセシスやグラニュラーサンプリングをサイン波でコントロールする等の試みを行ってきたが，いわゆるエレクトロニカ的な音が生成できているとは言い難かった．エレクトロニカの分野では既存のアナログ回路をシミュレートした発振系エフェクタなどを具体音の音素材加工に用いている
作曲家は多いが，似たような音色ばかりになってしまっている現状がある．
提案した手法は，ノード数や再帰の制限などを用いて「荒さ」を自在にコントロールできるという利点があり，一つの入力音素材から多様な音色を生成することができ，また極めてプリミティブな関数ノードの接続に乱数要素を取り入れていることで，実行するたびに出力傾向が変わる

Generative-Art 的な側面を持っていると感じられた．
新たな音色合成手法の一つとして，DAW とシームレスに連携させるためのプラグイン化やユーザインタフェース，Max 系言語のパッチ生成として機能させるなども含め，今後積極的に検討していく価値がある，と著者は感じている．

6. おわりに本 稿 で は ，CPPN 表 現 と そ れ を 扱 う た め の Neuro-Evoluation による非対話型・対話型学習システム，音素材を与えて非対話型探索探索によりエレクトロニカに見られる発振回路を用いた「なんとなくピッチ感を持つ」音素材を具体音を素材にして生成する手法，波形の生成とマッピングによる音高配列の生成する手法について述べ，実際にコンサートで上演された曲の作曲に用いての考察を行った．

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