情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

電子楽器の音色制御パラメータの自動最適化に関する研究
新富康生 1藤井慶 2

概要：現代の音楽制作に欠かせない楽器の 1 つにシンセサイザがある．この楽器は設定できるパラメータが多く，特に初学者にはパラメータの操作が困難という問題がある．この問題を解決するため，著者らはこの問題を組み合わせ最適化問題の一種と捉えて，自動でパラメータを設定するシンセサイザシステムの開発を目指している．本報告では，最適化に用いる特徴量の検証を重点的に行い，実験で得た類似度の主観評価値と相関の高い特徴量を用いて最適化を行う．3 か所の MFCC を組み合わせた特徴量が最も高い精度を出し，入力音と近い音を出力することができたが，様々な楽器音に対する最適化の検討，評価実験の実施などの課題が挙げられる．
キーワード：音楽情報-すべて，電子楽器・演奏インタフェース，感性情報処理

Study of Automatic Optimization of Synthesizer’s Parameters
KOKI SHINTOMI†1

KEI FUJII†2

Abstract: Synthesizer is one of the most well-known electronic instruments. This instrument has many parameters,
and it is difficult to operate them. To solve this problem, we aim to develop a synthesizer system that automaticallysets parameters. In this paper, I focus on the verification of the features to be used for optimization and perform
optimization using features. Features that combine MFCC from three locations were found to have the strongest
correlation and output sounds close to the input sounds, but there are still issues to be addressed, such as optimizationfor various instrumental sounds and evaluation experiments.
Keywords: Music Information, Electronic Musical Instruments / Performance Interfaces, Intuitive Information Processing

1. はじめにな特徴量を見つけることを一番の目的としている．ただし，シンセサイザは既存の楽音の模倣だけでなく，様々な音色現代の音楽制作に欠かせない楽器の 1 つにシンセサイザを作り出せるという特徴があり，ユーザはそのとき想定しがある．この楽器は音の合成，加工により新しい音色を作ている音色をそのまま出力することだけを望んでいるわけり上げていく楽器であり，1 台で様々な音色を作り出すこではない．そこで本システムでは必ずしも目標音と全く同とができる．しかし，その柔軟性が故に設定できるパラメじ音を出力することではなく，目標音近傍の音を出力するータが多く，理想の音色を作り出すまでに操作に慣れる必ことを試みる．目標音近傍の音を自動的に生成するために要があり，多くの時間を要することとなる．特に初学者には目標音と出力音の 2 音の差を正確に表現できる特徴量がはパラメータの操作が困難という問題がある．そこで，本必要となり，相関の強い特徴量を見つけるため，特徴量単問題を組み合わせ最適化問題の一種と捉え，目標の音色を体や複数の特徴量を組み合わせた特徴量，フレーム長とフ最も模倣できるパラメータ値を自動探索する研究が行われレーム数に対する相関係数の関係について調査する．そのている[1，2]．最適化は，目標の音色，シンセサイザの出力後，距離を単調減少に減らす反復処理によって最適解を求

音色の双方からそれぞれ特徴量を求めてその距離を最小化める貪欲法を用い音色制御パラメータを最適化する．

するようにパラメータ値を補正することで行われる．特徴

以下， 2 節では検証した特徴量，3，4 節では特徴量の検量は最適化精度を左右する要であり，先行研究[3，4]等で証と聴覚実験，5 節では最適化を用いたパラメータの探索，MFCC や倍音などの特徴量が試みられているが，決定打と6，7 節で考察とまとめを述べる．

なるような特徴量は未だ見つかっておらず，フレーム長の影響や複数種の特徴量の組み合わせなど，更なる調査が期待されている．
そこで本研究では，音色見本を提示すると自動でパラメ

2. 特徴量本研究では先行研究[5]で最も強い相関を得た MFCC にータを設定するシンセサイザシステムの開発を最終目標と加えて，次の 7 つの特徴量を追加検証する．

し，その中の特徴量の検証に重点を置き，相関の強い最適・FFT 特徴量

1 熊本高等専門学校電子情報システム工学専攻
National Institute of Technology, Kumamoto College
2 熊本高等専門学校セキュリティグループ

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

National Institute of Technology, Kumamoto College Security Group1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
2.5 DFT 特徴量・DFT 特徴量

FFT はフレーム長が 2 のべき乗でなければならないが，・倍音成分を用いた特徴量・隣接する特徴量データの差分特徴量

DFT はそのような制限がない分自由にフレーム長を決め・ZCR を組み合わせた特徴量

られ，FFT と比べ実験試料の音高の周期長に対応したフレ・単体で用いた特徴量，差分特徴量，ZCR 特徴量の 3 つのーム長で処理できる．本研究では式(2)を用いて算出する．

特徴量を組み合わせた特徴量

𝑁−12𝜋𝑡𝑥

𝐹(𝑡) = ∑ 𝑓(𝑥) 𝑒 −𝑖 𝑁

・1 音内 3 か所から特徴量抽出し組み合わせた特徴量

(2)

𝑥=0

これらの特徴量のユークリッド距離を 2 音の音色差とする．
2.1 節で特徴量の距離計算に用いたユークリッド距離，2.2
節から 2.10 節で各特徴量について述べる．以降から MFCC，FFT，DFT，倍音成分を用いた特徴量をまとめて特徴量単体という．

2.6 倍音成分を用いた特徴量
音には音高に相当する基本周波数の他にその整数倍の周波数の振動がいくつも生じやすく，これが音色を特徴づける一因になっている．この整数倍の振動のことを倍振動

2.1 ユークリッド距離といい，それぞれの音のことを倍音という．本研究では各2 音の距離を求める際に用いる．点𝑝⃗および𝑞⃗が𝑛次元ユー

音の sin 波と cos 波の内積を求め，二乗和平方根を求める．

クリッド空間内の 2 点とすれば，ユークリッド距離は次式

基本周波数をもとに任意の倍数分繰り返し行うことにより(1)で求められる．

倍音成分を算出する．
𝑛𝑑(𝑝⃗, 𝑞⃗) = √∑(𝑝𝑖 − 𝑞𝑖 )2

(1)

𝑖=1

2.7 隣接する特徴量データの差分特徴量
各ベクトル内で隣接する値との差を算出したものを差分特徴量とする．特徴量算出後の特徴ベクトルの𝑛次元目のここでの𝑝𝑖 は点𝑝⃗の𝑖次元目の値を表す．

特徴量データ𝑥(𝑛)と 1 つ前の特徴量データ𝑥(𝑛 − 1)の差を特徴量とすると，式(3)で算出される．

2.2 メル周波数ケプストラム（MFCC）特徴量𝑦(𝑛) = 𝑥(𝑛) − 𝑥(𝑛 − 1)(3)

人間には「周波数の低い音に対して敏感で，周波数の高い音に対して鈍感である」という聴覚特性がある．MFCC

2.8 ZCR を組み合わせた特徴量

は，音の周波数に対しこの性質を考慮したメル尺度に変換

先行研究[5]の検証結果より，MFCC の次に強い相関が見し離散コサイン変換をかけた多次元ベクトルの特徴量であられた ZCR を組み合わせることで，より強い相関が得られり，音声認識や楽器の識別等によく使用される特徴量である可能性が示唆された．そこで，各特徴量単体と ZCR 特徴る ． 本 研 究 で は 実 験 に 用 い る 各 音 か ら LibROSA の量をそれぞれ組み合わせる．組み合わせ方について以下にlibrosa.feature.mfcc()を用いて MFCC を算出し，13 次元を特述べる．

徴量として使用する．

組み合わせる際それぞれの特徴量に重み付けを行い，重みパターンごとに相関係数を求める．それぞれの特徴量の2.3 ゼロクロッシングレート（ZCR）特徴量

ユークリッド距離を式(1)で求め，標準化した値をそれぞれ時間波形の符号が切り替わる回数を特徴量とする．一般

𝐹1 , 𝐹2 とする．ここでの𝐹1 は各特徴量単体，𝐹2 は ZCR 特徴量的には ZCR の値が大きいほど耳障りなノイズ音になる．本となる．𝐹1 , 𝐹2 に掛ける重みを𝑊1 , 𝑊2 とおくと，2 つの重み研究では 1 秒間あたりのゼロ交差回数を特徴量とする．

は式(4)の関係にあり，それぞれの重みは 0.1 刻みで更新する．

2.4 FFT 特徴量
MFCC は人の音高知覚特性を鑑みて FFT スペクトルを要

𝑊1 + 𝑊2 = 1.0 (ただし 0 ≤ 𝑊1 ≤ 1, 0 ≤ 𝑊2 ≤ 1)

(4)

次の式(5)で重み付き距離𝐷𝑤 を算出する．

約するものだが，MFCC を求める際に算出される FFT の値

𝐷𝑤 = 𝐹1 𝑊1 + 𝐹2 𝑊2(5)が特徴量として効果的であると考え，検証対象とする．FFTとは離散フーリエ変換を計算機上で高速に計算するアルゴ

2.9 3 つの特徴量を組み合わせた特徴量

リズムのことをいい，主にデジタル信号を周波数解析する

各特徴量単体とそれぞれの差分特徴量，ZCR 特徴量の 3際に用いる．本研究では実験に用いる各音に窓をかけ，窓つを組み合わせることでより高い相関が得られると考え，処理により切り出した波形を Numpy の fft パッケージを用検証を行う．

いて求める．求めた値を正規化し，特徴量として各周波数の周波数強度を得る．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

それぞれ 3 つの特徴量のユークリッド距離を式(1)で求め，標準化した値をそれぞれ𝐹1 , 𝐹2 , 𝐹3 とする．ここでの𝐹1 は各特2

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
徴量単体，𝐹2 は𝐹1 の差分特徴量，𝐹3 は ZCR 特徴量となる．

表 3.2

聴覚実験の環境

𝐹1 , 𝐹2 , 𝐹3 に掛ける重みを𝑊1 , 𝑊2 , 𝑊3 と置くと，3 つの重みは実施場所

熊本高専熊本キャンパス無響室

式(6)の関係にあり，それぞれの重みは 0.1 刻みで更新する．

ヘッドホンSENNHEISER HD580 Precision

オーディオインタ

Steinberg UR22

𝑊1 + 𝑊2 + 𝑊3 = 1.0(ただし，0 ≤ 𝑊1 ≤ 1, 0 ≤ 𝑊2 ≤ 1, 0 ≤ 𝑊3 ≤ 1)

(6)

ーフェース

(7)

3.2 特徴量の算出

次の式(7)で重み付きデータ𝐷𝑤 を算出する．
𝐷𝑤 = 𝐹1 𝑊1 + 𝐹2 𝑊2 + 𝐹3 𝑊32 音それぞれから特徴量を算出し，算出した特徴量のユ2.10 3 か所の特徴量を組み合わせた特徴量
これまでの手法は波形データの先頭から任意のフレームークリッド距離を 2 音の音色差とする．ユークリッド距離が小さいほど 2 つの音は似ているといえる．

長のデータを用いたが，1 音の「始め，中ごろ，末尾」の 3か所から特徴量を取得し，混合した特徴量を用いることで3.3 相関係数の算出

波形の音色や振幅の時間的な変化を含むことができ，高い聴覚実験で得た主観評価値と各特徴量の 2 音のユークリ相関が得られると考えた．各特徴量単体で 3 か所の算出をッド距離を比べて相関係数を算出する．相関係数は-1 から行い，それぞれの特徴量を求め，式(6)，式(7)を用いて重み1 の範囲で表され，値が大きいほど相関が強く，人間の聴付けし，算出する．

覚特性に適した特徴量といえる．

3. 特徴量の追加検証

3.4 検証結果

本節では，先行研究[5]から音色の時間変化の無い音源と聴覚実験から得た主観評価値を用いて，各特徴量単体，2.8節，2.9 節で述べた特徴量の相関を求める．
各フレーム長と次元数について，MFCC はフレーム長44100 の 13 次元，FFT はフレーム長 1024 の 1024 次元，
DFT はフレーム長 1000 の 1000 次元，倍音成分を用いた特徴量はフレーム長 100 の 50 次元とする．
3.1 聴覚実験
実験試料は表 3.1 の仕様で生成された 1 組 2 音の 50 組，計 100 音であり，これらの音は音色の時間変化の無い定常的な波形である．被験者は 2 つの音を聴き，2 つの音がどの程度似ているのかを 1（全く同じ）~ 7（全く違う）の 7段階で評価する．聴覚実験は表 3.2 に示す環境で行い，被験者は 5 名で行う．
表 3.1

各特徴量単体の結果を表 3.3 に示す．各特徴量に対する被験者 5 名の相関係数の平均値を示す．
表 3.3 各特徴量単体と主観評価値との間の相関係数
相関係数の平均値
MFCC0.53

FFT0.62

DFT0.63

倍音成分を用いた特徴量0.50

表 3.3 の結果より，すべての特徴量で相関係数の平均値が0.5 以上となり，比較的高い相関が認められた．その中でもFFT，DFT 特徴量は相関係数の平均値が 0.6 以上と最も高い相関係数を得た．これは，実験試料の音源が音色の変化の無い定常的な波形であったため，要約せず FFT の値をそ聴覚実験で使用したシンセサイザの仕様オシレータ

3.4.1 特徴量単体の結果

サイン波，ノコギリ波，矩形波，三角波，ホワイトノイズ

基本周波数

440 [Hz]

フィルタ

ローパス，ハイパスフィルタ

カットオフ周波数

100 ~ 20000 [Hz]レゾナンス

0.01 ~ 10.0

サンプリング周波数44100 [Hz]ⓒ2023 Information Processing Society of Japanのまま使うことでより相関が高くなったと考える．
3.4.2 ZCR を組み合わせた特徴量の結果
2.8 節で述べた ZCR 特徴量を組み合わせた特徴量の結果を表 3.4 に示す．最も相関の高いパターンの重みと相関係数のペアを示し，記載する重みは 4 つの各特徴量の重みである．比較のため最右列に各特徴量単体の相関係数の平均値を再掲している．

3情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 3.4 各特徴量の相関係数最大時の重みと相関係数の関係

表 3.6

FFT，FFT 差分特徴量単体での相関係数

最大時の最大時の重み

相関係数

単体の相関係数

相関係数

MFCC –ZCR

0.60.590.53

FFT – ZCR

0.80.630.62

DFT – ZCR

0.70.660.63

表 3.7 FFT，FFT 差分特徴量と ZCR を組み合わせた特徴量

倍音 – ZCR

0.60.570.50の相関係数最大時の重みと相関係数

FFT0.62

FFT 差分0.63

最大時の重み最大時の相関係数

表 3.4 の結果より，ZCR 特徴量を組み合わせた場合と特FFT

0.80.63

徴量単体の相関係数にほとんど差は無く，ZCR 特徴量を組FFT 差分

0.70.65

み合わせることでの効果は少ないといえる．
3.4.3 3 つの特徴量を組み合わせた特徴量の結果
2.9 節で述べた 3 つの特徴量を組み合わせた特徴量の検証結果を表 3.5 に示す．最も相関の高い時の重みと相関係数のペアを示し，比較のため最右列に各特徴量単体の相関係数の平均値を再掲する．
表 3.5 各特徴量の相関係数最大時の重みと相関係数の関係
単体

差分ZCR

相関単体の係数

相関係数

MFCC

0.60.00.40.590.53

図 3.1 左図：FFT と ZCR の重みごとの相関係数の推移，

FFT

0.00.70.30.650.62

右図：FFT 差分と ZCR の重みごとの相関係数の推移

DFT

0.70.00.30.660.63

倍音成分0.00.50.50.590.50

表 3.5 の結果を見ると，3.4.2 節と同様に各特徴量単体との相関係数にほとんど差は無く，3 つの特徴量を組み合わせることでの効果は少ないといえる．また，FFT および倍音成分を用いた特徴量に関して，3 つの特徴量を組み合わせた場合特徴量単体を含めず差分特徴量と ZCR 特徴量を組み合わせることで全体の相関が高くなる結果となった．
ここで，FFT と FFT の差分特徴量それぞれ単体での相関係数の結果を表 3.6，2.8 節の ZCR を組み合わせた特徴量におけるそれぞれの相関係数を表 3.7，FFT と ZCR を組み合わせた特徴量と FFT 差分と ZCR を組み合わせた特徴量の重みと相関係数の関係を表すグラフを図 3.1 に示す．
表 3.6，3.7 の結果より，お互い似た相関係数が算出された．また，図 3.1 より両者のグラフの推移がほとんど変わらない結果が得られた．これより，お互いが似た特徴量であるため，多重共線性の可能性が考えられる．よって，同時使用せず，どちらか一方を使用するのが妥当と考える．

4. 音色の時間変化を考慮した特徴量の検証
前節の検証は音色が時間変化しない定常的な音を用いて検証したものであった．本節では，音色の時間変化を考慮した実装を行うため，実機のシンセサイザ[6]のプリセット音源を用いて聴覚実験を行う．特徴量について，各特徴量単体，ZCR を組み合わせた特徴量に加えて，フレーム長とフレーム数に対する相関係数の関係について調査する．各特徴量のフレーム長と次元数については前節と同様である．
4.1 聴覚実験
本聴覚実験は 3.1 節で述べた聴覚実験の実験試料を音色の時間変化の無い音源から音色の時間変化のある音源に変更し，同様の手順で行う．実験試料は表 4.1 に示すシンセ
サイザ[6]に初期搭載されたプリセット 1 ~ 100 の音を録音し，1 秒間に切り取った音源である．これらの音源をランダムに 1 組 2 音の 50 組のセットにし，被験者は 2 つの音を聴き，2 つの音がどの程度似ているかを 1（全く同じ）~7（全く違う）の 7 段階で評価する．音の聴き直しは可能とし，聴覚実験は表 4.2 に示す環境で，被験者は 6 名で行う．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 4.1 聴覚実験で使用したシンセサイザの仕様

4.3

フレーム長とフレーム数に対する相関係数の関係

KORG opsix-ALTERED FM

4.2.1 節より特徴量単体で最も相関の高かった MFCC のSYNTHSIZER

フレーム長とフレーム数に対する相関係数の関係を調査す

基本周波数

440 [Hz]る．フレーム長，フレーム数が以下の値の時に相関係数をサンプリング周波数

44100 [Hz]求める．フレーム同士の被りはありとする．

オペレータ

・フレーム長：0 ~ 44100 の範囲で 2500 刻みの 18 パターン・フレーム数：1 ~ 10 の 10 パターン

表 4.2 聴覚実験環境
実施場所

熊本高専熊本キャンパス無響室

算出した結果を図 4.1 に示す．横軸にフレーム長，縦軸にヘッドホン

SONY MDR-CD900ST

相関係数，右ラベルの 10 色がフレーム数を示している．

オーディオ

Native Instruments KOMPLETE

インタフェース

AUDIO 24.2 検証結果
4.2.1 特徴量単体の結果
各特徴量単体の結果を表 4.3 に示す．なお各被験者の相関係数の平均値を相関係数の列に示し，音色の時間変化の無い音声試料で検証した場合の各特徴量単体の相関係数の平均値（表 3.3）を表の最右列に再掲する．
表 4.3 各特徴量単体と主観評価値との間の相関係数
相関係数

音色変化の無い場合

MFCC

0.440.53

FFT

0.150.62

DFT0.160.63

倍音成分

0.130.50

図 4.1 MFCC のフレーム長とフレーム数に対する相関係数の関係
図 4.1 より，フレーム数が増加すると相関が高くなる傾向があり，フレーム長 7500 のフレーム数 3（グレー色）が最も高い相関係数を得た．
この結果から 3 か所の特徴量を組み合わせた特徴量の検表 4.3 より，すべての特徴量で音色の変化が無い場合と比較し，相関が低くなった．また，MFCC 以外相関係数が0.1 台と音色の変化が無い場合と比較し大きく減少し，ほとんど相関の無い結果となった．

証を行う．
4.3.1 3 か所の特徴量を組み合わせた特徴量の結果
3 か所の特徴量を組み合わせた特徴量の検証結果を表4.5 に示す．重みごとに相関係数を求め，最も相関係数の高い時の重みと相関係数を示す．最右列に本実験の各特徴量

4.2.2 ZCR を組み合わせた特徴量の結果
ZCR を組み合わせた特徴量の検証結果を表 4.4 に示す．
比較のため，最右列に本実験の各特徴量単体の相関係数の平均値を記載する．

単体の相関係数の平均値を再掲する．
表 4.5 3 か所の各特徴量の最大時の重みと相関係数
始め

表 4.4 各特徴量と ZCR の最大時の重みと相関係数
最大時の最大時の単体の重み

相関係数

相関係数

MFCC-ZCR

0.6

0.45

0.44

FFT-ZCR

0.8

0.23

0.15

DFT-ZCR

0.70.240.16

倍音-ZCR

0.6

0.220.13

表 4.4 の結果より，3.4.2 節の音色の変化が無い場合と同様に ZCR 特徴量を組み合わせることでの効果は少ないといえる．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

中頃

末尾

相関係数

単体の相関係数

MFCC

0.40.30.30.640.44

FFT0.10.00.90.300.15

DFT0.20.00.80.23

0.16

倍音1.00.00.00.300.13

表 4.5 の結果より，特徴量単体と比較し相関が高くなる傾向が見られ，MFCC は相関係数が 0.6 以上と強い相関が認められた．しかし，FFT，DFT，倍音成分を用いた特徴量は単体と比較し相関が高くなったものの引き続きほとんど相関のない結果となった．

5情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
この検証結果より，最も強い相関を得た 3 か所の MFCC

表 5.1 乗算方式シンセサイザの仕様を組み合わせた特徴量を採用し，次節で音色の最適化につ使用言語Processing 3.5.4

いて述べる．

音源方式

乗算方式

オペレータの初期値群

振幅，基本周波数，フェードイン，フェードアウ

5. 最適化によるパラメータの探索

トがランダムなオペレー

4 節の検証で最も強い相関を得た 3 か所の MFCC を組みタを 4 つ用意し，ランダ合わせた特徴量と貪欲法，乗算方式シンセサイザを用いて音色の最適化を行う．

ムに配線
プリセットの初期値群任意の数のプリセットをランダムで生成

5.1 貪欲法貪欲法は最適化アルゴリズムの一種で，暫定的に最適とされる地点の近傍を探索し，その中で得られた最適な地点に場所移動することを収束まで繰り返す比較的単純な手法である．貪欲法を用いることで近似の結果が単調減少になり，突然変異を起こさないという利点がある．また，初期値と最適値との間の中間的な音色を容易に取得できる．そこで本研究で用いるシンセサイザシステムの振幅，周波数

サンプリング周波数44100 [Hz]使用したライブラリ

javax.sound.sampled，ddf.minim

オペレータの数4

各オペレータの振幅

0.0 ~ 1.0

各オペレータの基本周波0.0 ~ 8.0数にかかる倍率の各値について貪欲法を使い音色の最適化を試みる．
5.2 乗算方式シンセサイザ
乗算方式とは元となる音にもう 1 つの音を用いて周波数変調をかけることで音を作る方式である．少数のパラメー
タで複雑な周波数成分を持った音色を作り出すことができるが，音色変化を予測するのが難しく，音作りの難易度は高いという特徴がある．ある時点でのキャリアの振幅を𝐴𝑐 ，位相角を𝜃𝑐 ，モジュレータの振幅を𝐴𝑚 ，位相角を𝜃𝑚 と置くと，乗算方式シンセサイザの瞬時値𝑌は式(8)で算出される．
𝑌 = 𝐴𝑐 𝑠𝑖𝑛(𝜃𝑐 + 𝐴𝑚 𝑠𝑖𝑛 𝜃𝑚 )(8)

本研究では先行研究[5]で作成された乗算方式シンセサイザを用いて最適化を行う．乗算方式シンセサイザの仕様
を表 5.1，音色最適化の処理フローを図 5.1 に示す．

図 5.1 音色最適化の処理フロー
5.3 最適化結果の検証
実装したシンセサイザシステムについて最適化を行った
結果について述べる．あらかじめ MFCC のユークリッド距ⓒ2023 Information Processing Society of Japan6

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
離が近いプリセットを探索し，そのプリセットのパラメーとなった理由としては，MFCC は波形全体を窓の個数分でタを基に最適化を行う．表 5.2 に検証の条件を記し，クレ要約しているため波形の情報や特徴を得やすく，フレームッシェンドのかかったオルガンに似た音（目標音：プリセ数を 3 つに増やすことで音色や振幅の時間的な変化を含む

ット 16）を目標音として最適化を行う．

ことができたためと考える．

表 5.2 本研究における最適化の検証の条件
MFCC の次元数13ランダムに生成するプ

50000

本研究では，計 8 つの特徴量について検証を行い，MFCCのフレーム長とフレーム数に対する相関係数の関係を調べリセット初期値群の数最適化に用いる音

7. おわりにバイオリン風，ベル風，ランた結果，フレーム長 7500（すなわち 170 ミリ秒）のフレーダム生成された音

ム数 3 の組み合わせが最も相関の強いことを明らかにした．

サンプリング周波数44100 [Hz]

振幅と基本周波数にか0.01

かる倍率の変更幅
最適化に際して変更す

振幅，基本周波数にかかる倍る値率

最適化終了の判定

最適化後に 2 音間の MFCCのユークリッド距離が任意の数以上縮まらなかった際

この結果は，聴覚実験を通して人間の聴覚特性に適したフレーム長とフレーム数の関係を示しており，この結果から3 か所の特徴量を組み合わせた特徴量を検証した結果，3 か所の MFCC を組み合わせた特徴量が最も強い相関を示した．これらの結果を基に 3 か所の MFCC を組み合わせた特徴量と貪欲法，乗算方式シンセサイザを用いて音色の最適化を行った．聴覚上の所感では，目標音と似た音を出力することができた．このように，細かな特徴量の検証を行い，目標音に近い音を出力するシンセサイザシステムを実装できたが，いくつか課題が残っている．例えば，最適化に 105.3.1 検証結果
表 5.2 の条件のもと，結果の一例としてクレッシェンドのかかったオルガンに似た音の検証結果を図 5.2 に示す．

分程度要する点や実際の楽音について最適化を行えていない点が挙げられる．他にも，本研究では実装した乗算方式シンセサイザの音色最適化の精度について，まだ限られた人間による聴感上の所感で判断した段階であり，具体的な分析を行えていない．評価実験を行うなどし，客観的に実装内容や最適化手法の有効性を確かめたい．

参考文献
[1]

[2]

図 5.2 最適化の結果の推移
図 5.2 の結果を見ると，最適化実行回数を重ねるにつれ[3]ユークリッド距離が小さくなっていることが分かる．聴覚上の所感について，目標音に対して似た音が出力された．

[4]

6. 考察
特徴量の追加検証について， FFT，DFT 特徴量は音色の[5]変化が無い場合は強い相関（相関係数：0.62，0.63）を得たが，音色の変化がある場合ではほとんど相関の無い結果（相関係数：0.15，0.16）となり，相関係数が大きく下がった．

[6]

Yuyo Lai, Shyh-Kang Jeng, Der-Tzung Liu, and Yo-Chung Liu,
AUTOMATED OPTIMIZATION OF PARAMETERS FOR FM
SOUND SYNTHESIS WITH GENETIC ALGORITHMS,
International Workshop on Computer Music and Audio
Technology, pp.33-38, 2006.
Mattew Yee-King, Martin Roth, SYNTHBOT:AN
UNSUPERVISED SOFTWARE SYNTHESIZER
PROGRAMMER, International Conference on Mathematics andComputing, 2009.
Katsutoshi Itoyama & Hiroshi G. Okuno, Parameter Estimation ofVirtual Musical Instrument Synthesizers, International Conference
on Mathematics and Computing, pp.1426-1431, 2014.
Hiroko Terasawa, Malcolm Slaney, and Jonathan Berger,
PERCEPTUAL DISTANCE IN TIMBRE SPACE, ICAD 05Eleventh Meeting of the International Conference on Auditory
Display Limerick Ireland July6-9, pp.61-68, 2005
甲斐大雅，電子楽器の音色制御パラメータの機械学習に関する研究，第 130 回音楽情報科学研究会・第 59 回エンタテイ
ンメントコンピューティング研究会合同研究発表会，2021.
KORG opsix ALTERED FM SYNTHESIZER,
https://www.korg.com/jp/products/synthesizer/opsix .

これは周波数や振幅，倍音成分などが 1 音の中で大きく変化し，定常的でなくなったためだと考える．また，3 か所の MFCC を組み合わせた特徴量が最も相関の強い特徴量ⓒ2023 Information Processing Society of Japan7