Vol.2013-MUS-100 No.23
2013/9/1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

トピックモデルを用いた歌声特徴量の分析
中野 倫靖1,a)

吉井 和佳1,b)

後藤 真孝1,c)

概要：本稿では、複数の歌声から得られる音響特徴量をトピックモデルによって分析することで、歌声の特性を説明する新しい手法を提案する。従来、歌手の特性（性別や声種等）、歌い方の特性（声区や F0 軌跡のモデル化等）、聴取印象（明るさ等）、楽曲の特性（楽曲ジャンルや歌詞等）を分析・推定したりする研究はあったが、複数の歌声から分かるような潜在的な意味を分析する研究はなかった。本稿では、伴奏と歌声を含む音楽音響信号から、歌声の線形予測メルケプストラム係数（LPMCC）と ΔF0 を特徴量として自動推定した後、潜在的ディリクレ配分法（LDA）で分析を行う。LDA によって得られた潜在意味（トピック）の混合比が歌手名同定にも適用可能であることを示し、声道長の正規化に相当する処理を導入することで、性別を超えた類似歌手検索を実現することも示す。また、トピックの混合比を用いて、各トピック
において支配的な曲の歌手名をタグクラウドのように提示することで、トピックや歌声の意味を可視化する方法を提案する。

1. はじめに種*2 や性別などに関する「歌手の特性」、声区*3 や歌声の F0
軌跡をモデル化などに関する「歌い方の特性」、感情などに

楽曲にはジャンルやムードといった共通の特質を有する関する「聴取印象」、楽曲ジャンルや歌詞などに関する「楽集合の概念（カテゴリー）があり、従来、ジャンルやムード。本研究では、上曲の特性」の研究があった（4 章で後述）

として様々な名称が定義されて、音楽音響信号からのジャ記の特性に加えて、複数の歌声から分かるような、各歌声

ンル識別 [1–5] やムード推定 [6–10] が研究されてきた。歌の潜在的な特性を分析する方法の実現を目的とする。

声も同様に、その声質や歌い方に応じた何らかのカテゴ

本稿では、複数の楽曲それぞれから推定した歌声特徴量

リーを形成できると予想できる。例えば、同じ楽曲ジャンに基づいて、トピックモデルによる分析を行う。すなわ

ルの曲や同じ曲を、別の歌手が歌った場合であっても、歌

ち、各曲の歌声が潜在意味（トピック）に基づいて生成さい方（歌声の音色*1 や音高・音量の変化）に違いを感じたれる過程を確率的に表現する。ここで、トピックモデルをり、逆に似ていると感じることがある。

用いることにより、各歌声に内在する隠れた構造を抽出す

このような類似性において「どのように似ているのか」るとともに、歌声間の類似度を算出できることも示す。従を説明することができれば、歌声に関する客観的理解を深来、潜在的な構造を音楽や歌声から推定して利用する研究めることを支援でき、音楽検索や音楽鑑賞、コミュニケー

例としては、潜在的ディリクレ配分法（LDA）を用いた歌

ションの円滑化などに有用である。さらに、人間の音楽と詞と旋律による楽曲検索 [18]、低音旋律からのジャンル分の関わり方の研究にも有用であり、例えば、歌声の聴取印

類 [19]、LDA による調推定 [20,21]、楽曲の音響特徴量とブ象の分析や、特定の状況や場における人の選曲分析などにログや歌詞の文字の対応付け [22]、ソーシャルタグによる

おいて、歌声の特性を説明する手段として活用できる。

楽曲推薦 [23]、階層ディリクレ過程（HDP）を用いた楽曲

従来、歌声を特徴付けたり説明したりする方法には、声
*2

1

a)
b)
c)
*1

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
t.nakano [at] aist.go.jp
k.yoshii [at] aist.go.jp
m.goto [at] aist.go.jp
音高と音量以外の音響的な成分という意味で、この用語を用いる。
具体的には、異なる発声様式によって生じる声の違い（唸り声、
囁き声等）など、励振音源やスペクトル包絡の特性に相当する。

c 2013 Information Processing Society of Japan

西洋音楽（声楽やオペラ）におけるソプラノやアルト等の分類のこと。声種という用語は文献 [11, 12] を参考にした（英語では、
voice category [13]、voice type [11, 14, 15]、等）。声種は解剖学的構造によって決められることが多く、歌手自身の願望や訓練によって変えることは難しいことが多い [11] ことから、声種は「歌手の特性」といえる。声の音色が参考になることもあるが、主に声域（発声可能な音域の広さ）によって決定され、声帯や声道が短いと高い声種、長いと低い声種になりがちとなる [11] 。
*3 同種の調節機構で発声された同種の声質をもつ音の系列であり [16]、声区の分類や名称については様々な解釈がある [17] が、歌声においてはフライ (vocal ﬂy)・地声 (modal)・裏声 (falsetto)・
ホイッスル (whistle) の 4 種類の声区が存在するとされている．

1

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情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportβ (0)に相当する歌声を生成する。また、WSOLA（WaveformφSimilarity Based Overlap-Add）アルゴリズムによってテンポシフトを実現し、速度を変更させた歌声を生成する。

π

α (0)

Z

本稿では、そのような歌声を sox*4 を用いて生成した。

xND

2.2 歌声特徴量の抽出
歌声特徴量の推定は、我々が開発した能動的音楽鑑賞サー

図 1 LDA のグラフィカルモデル

ビス Songle [28] のモジュールを用いて行った。具体的に間類似度の推定 [24] 等があり、自己組織化マップ（SOM）

は、混合音中で最も優勢な音高を推定する手法 PreFEst [29]に基づく楽曲のクラスタリング [25] も一種の潜在的な意味

によってボーカルのメロディーを推定し、歌声・非歌声解析といえる。しかし、歌声の音響特徴量を対象とした研GMM を用いた高信頼度フレーム選択によって、歌声らし究はなかった。
本稿では、まず歌手名同定に関する Fuijhara et al. の研
究 [26] と同様に、伴奏と歌声を含む音楽音響信号から、歌さが高いフレームを選択し、LPMCC と ΔF0 を特徴量として推定した [26]。最後に、全特徴ベクトルについて、次元毎に平均を引いて標準偏差で割る正規化を行った。

声の線形予測メルケプストラム係数（LPMCC）と、基本

ここで、ある歌手が別の歌手の歌い方を真似る際にもス

周波数（F0 ）の時間変化である ΔF0 を歌声特徴量としてペクトル包絡形状が変化すると報告されている [30, 31] こ

自動推定する。ただし、歌手の性別の違いによる声道長のとから、LPMCC のような特徴量は、歌手同定に重要であ違いによる影響を除去するために、声道長の正規化に相当る [26] だけでなく、「歌い方」を議論する上でも同様に重する処理を導入することで、性別を超えた歌い方の分析を要な特徴量であると考えられる。

行う。また、楽曲のテンポによる歌唱速度も、同様に正規化に相当する処理を導入して違いを吸収する。

2.3 k-means 法による歌声特徴量の離散化

続いて、そのようにして得られた歌声特徴量から、潜在

本稿では、2.4 節で述べるように、文書のような離散化さ的ディリクレ配分法（LDA）で分析を行う。ここで、各歌れたシンボルの系列で構成される歌声を対象として LDA

声のトピックの混合比や各トピックの確率分布から、支配で分析を行う。しかし、2.2 節の処理で得られる各特徴ベ的な曲の歌手名をタグクラウドのように提示することで、クトルは連続的な値を持つため、それぞれのベクトルを離歌声やトピックの意味を可視化する手法を提案する。ま散化された一つのシンボルに割り当てる。そのために本稿

た、このような各曲のトピックの混合比が類似歌手検索にでは、k-means アルゴリズムを用いて実装した。

も適用可能であること、声道長の正規化によって性別を超えた類似歌手検索も実現できることを示す。

2. トピックモデルを用いた歌声特徴量の分析
本章では、伴奏と歌声を含む音楽音響信号を対象として、
その歌声特徴量を歌手の性別の違いや楽曲のテンポの違い

2.4 LDA: Latent Dirichlet Allocation
LDA におけるモデル学習用のデータとして D 個の独立した歌声 X = {X 1 , ..., X D } を考える。ここで扱う歌
声は、離散化されたシンボルの系列であるため、通常のLDA [27] と同様の枠組みで歌声を分析できる。

をなるべく吸収するように推定し、潜在的ディリクレ配分

歌声 X d は、高信頼度フレーム（2.2 節）の長さ Nd を持法（Latent Dirichlet Allocation: LDA）[27] によって歌いつシンボル系列であり、X d = {xd,1 , ..., xd,Nd } で構成さ方を分析する。

れている。ここで、シンボルの語彙サイズ V は、k-means

2.1 声道長及び速度を変化させた歌声の生成から選ばれたシンボルに対応する次元のみが 1 で他は 0 で法（2.3 節）におけるクラスタ数に相当し、xd,n は語彙中
歌手の性別の違いによる声道長の違いや、楽曲のテンポ

ある V 次元ベクトルとなる。

の違いを吸収した分析結果を得るために、それらの正規化

歌声 X d に対応する潜在変数系列（トピック系列）をに相当する処理を行う。ただし、一つの歌声特徴量を一つ

Z d = {z d,1 , ..., z d,Nd } とする。トピック数を K とすると、の正規化された特徴量へ変換（正規化）するのではなく、

zd,n は選ばれたトピックに対応する次元のみが 1 で他は 0

一つの歌声を様々な声道長や速度へ変化させた音響信号をである K 次元のベクトルで表せる。ここで、全歌声の潜

生成し、それらを独立した一つの歌声として扱ってモデル

在変数系列をまとめて Z = {Z 1 , ..., Z D } としておく。こ学習する。これによって、検索クエリに似せるように検索のとき、グラフィカルモデル（図 1）から変数間の条件つ

対象を変形させるなどの、新しい楽曲検索が実現できる。

き独立性を考慮すると、完全な同時分布は

具体的には、短時間周波数分析の周波数軸方向へのシフ
トによって音高シフトを実現し、声道長を伸縮させたこと

c 2013 Information Processing Society of Japan*4

http://sox.sourceforge.net/

2Vol.2013-MUS-100 No.23
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表 1 LDA の学習に用いた使用楽曲

似ている

歌手名

性別

曲数

ASIAN KUNG-FU GENERATION

男

3

M2

BUMP OF CHICKEN

男

3

M3

福山雅治

男

3

M4

GLAY

男

3

M5

氷川きよし

男

3

M6

平井堅

男

3

F1

aiko

女

3

F2

JUDY AND MARY

女

3

F3

一青窈

女

3

F4

東京事変

女

3

F5

宇多田ヒカル

女

3

F6

矢井田瞳

女

3

歌手ID

類似度が高い上位3つを赤（■）
で塗りつぶしたM1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6IDM1

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6

歌手ID

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6 似ていない

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6

歌手IDで与えられる。ここで、π は各歌声におけるトピックの混合比（D 個の K 次元ベクトル）であり、φ は各トピックにおけるユニグラム確率（K 個の V 次元ベクトル）である。
最初の二項には多項分布に基づく離散分布を仮定する。

p(X|Z, φ) =p(Z|π) =

Nd 
V
D 


K


d=1 n=1 v=1

k=1

Nd 
V
D 


xd,n,v
zd,n,k
φk,v

(2)

似ている

歌手ID

歌手ID

類似度が高い上位3つを赤（■）
で塗りつぶしたM1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6(1)

図 2 各歌声におけるトピックの混合比の類似度行列

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6p(X, Z, π, φ) = p(X|Z, φ)p(Z|π)p(π)p(φ)

歌手ID

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6 似ていない

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6

歌手ID

歌手ID

図 3 各歌声におけるトピックの混合比の類似度行列（ハイパーパラ
メータ α(0) を更新しなかった場合）

種類、テンポシフトは 0.7〜1.3 倍速を 1 倍速単位でシフトして 7 種類をそれぞれ行った。従って、一つの歌声から音高とテンポをそれぞれシフトさせた 49(= 7 × 7) 曲の歌声

z

d,n,k
πd,k

(3)

d=1 n=1 v=1を生成し、合計で D = 1764(= 49 × 3 × 12) 曲を用いた。
歌声特徴量は、楽曲の冒頭 1 分間のうち、歌声らしさが残りの二項には、多項分布の共役事前分布であるディリク

高い上位 15%のフレームから推定し、クラスタ数 V = 100

レ分布を仮定する。

として k-means 法によるクラスタリングを行った。

p(π) =

p(φ) =D

Dir(πd |α(0) ) =

D


K


C(α(0) )

d=1

d=1

k=1

K


K


V


Dir(φk |β (0) ) =k=1

C(β (0) )

(0)−1

α
πd,k

LDA の学習においては、トピック数を K = 100 として、
(4)

メータ α(0) については初期値をすべて 1 として、経験ベイ
(0)−1

φβk,v

(5)

ここで、α(0) および β (0) はハイパーパラメータ、C(α(0) )及び C(β (0) ) はディリクレ分布の正規化定数であり、

Γ(x̂)
C(x) =,
Γ(x1 ) · · · Γ(xI )

x̂ =

I


xi

(6)

i=1

である。

2.5 実験条件
本稿では、歌声を含む音楽音響信号を全て 16kHz のモノ
ラル信号に変換し、表 1 に示した楽曲を用いて分析した。
これは、日本の音楽チャートであるオリコン*5 で 2000〜2008 年までの上位 20 位以内に登場した楽曲の中から、ボーカルが一人のアーティストを男女 6 アーティストずつ選
び、それぞれのアーティストから 3 曲ずつを選んだ。
音高シフトは −3〜+3 半音を 1 半音単位でシフトして 7*5

http://www.oricon.co.jp/

c 2013 Information Processing Society of Japanズ法を用いて最適化を行い [32]、ハイパーパラメータ β (0)の値はすべて 0.1 とした。

v=1

k=1

周辺化 Gibbs サンプラーを用いて学習した。ハイパーパラ

2.6 実験及び結果
上述のような歌声データから学習された LDA のモデルの正当性を確認するために、推定されたトピックの混合比に基づいた歌声間類似度を確認する。ここでは、音高シ
フトやテンポシフトを行わない 36(= 12 × 3) 曲について、それらの類似度行列を図 2（左）に示し（色が赤いほど類似している）、類似度が高い上位 3 曲について赤く塗りつぶした図をその右に示した。ここで、歌声 A におけるトピックの混合比を π A 、歌声 B におけるトピックの混合比
を π B とした時、式 (7) に示す対称カルバック・ライブラ
距離（symmetric Kullback Leibler distance, KL2）を算出し、その逆数を類似度とした。
dKL2 (π A ||π B ) =KπA (k) log

πA (k)
πB (k)

πB (k) log

πB (k)πA (k)

k=1

+

K

k=1

(7)

3

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2013/9/1

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IPSJ SIG Technical Report
似ている

歌手ID

類似度が高い上位3つを赤（■）
で塗りつぶしたM1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6

歌手ID

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6 似ていない

トなしの歌声のトピック混合比をクエリとして、自身以外で最も近かった別の歌手名と音高シフト及びテンポシフトの値。
下線 は異性同士で、太字は同性同士で顕著に似ていた歌手。
検索クエリ

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6

歌手ID

自身以外で最も類似していた歌手(±0/×1)

1 曲目

2 曲目

3 曲目

M1

F4(−3/×0.7)

F5(−3/×0.8)

M3(−3/×1)

M2

M4(−1/×0.8)

M3(+1/×1.1)

M3(±0/×1.3)

M3

F3(−3/×1.1)

M4(+1/×1.2)

M4(−2/×1)

M4

M1(±0/×1.1)

M3(−1/×1)

F2(+2/×1.2)

M5

M2(+1/×1.2)

F5(−2/×0.8)

M1(+1/×1.1)

M6

F3(−3/×0.9)

F3(−3/×1.2)

F5(−2/×0.7)

F1

F5(+2/×0.8)

F5(+1/×0.8)

F3(+1/×1)

F2

M1(−1/×0.9)

F6(+3/×0.8)

F6(+3/×0.9)

F3

M6(+3/×1.1)

M6(+3/×1.2)

M6(+2/×1)
F6(+1/×1.3)

歌手ID

図 4 1000 回反復したトピック混合比の類似度行列
似ている

類似度が高い上位3つを赤（■）
で塗りつぶした
歌手ID
M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6

歌手ID

表 2 性別を超えた類似歌声検索の結果。音高シフトとテンポシフ

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6 似ていない

F4F6(−1/×1.1)

M1(+2/×0.8)

F5

F6(−2/×0.8)

M6(+3/×1.1)

M5(+1/×1.1)

F6

F2(−3/×0.9)

F4(+1/×0.7)

F4(±0/×0.8)

M1 M2 M3 M4 M5 M6 F1 F2 F3 F4 F5 F6

歌手ID

歌手ID

図 5 1000 回反復したトピック混合比の類似度行列（ハイパーパラ
メータ α(0) を更新しなかった場合）

かれば、式 (7) の類似度算出において特定のトピックに重みをかけて類似歌手を検索する等の応用が可能になる。

ただし、πA と πB はそれぞれKπA (k) = 1,

k=1

K


πB (k) = 1

(8)

k=1

のように正規化して、確率分布として扱う。
また、参考のために、ハイパーパラメータ α(0) を更新しなかった場合（図 3）、1000 回反復した場合（図 4）、100回反復してハイパーパラメータ α(0) を更新しなかった場合（図 5）の結果を同様に示す。推定結果に大きな違いはなかったが、全体的に誤識別が含まれているため、特徴抽
出や学習条件に今後の検討の余地がある。
図 2（右）や図 3（右）等からは、同一アーティストの曲のみが主に赤く塗りつぶされていて（類似度が上位 3 位
以内）、同一アーティスト間ではトピックの混合比が類似していることが分かり、LDA が適切に動作していると考えられる。この結果から、歌声特徴量を LDA で分析することで得られる各歌声におけるトピックの混合比は、歌手
名同定に適用できる可能性があるといえる。

3. 歌声トピックモデルを活用する 2 つの手法
2.6 節までのようにして学習した LDA は、そこで示したように歌手名同定に有用である。本章では、その結果をさらに活用する 2 種類の手法を提案する。
一つ目には、音高シフトやテンポシフトした歌声を含めて歌手名同定を行う速度の違いを抑制した「性別を超えた
類似歌声検索」を提案する。
また、二つ目は、各トピックの意味を単語クラウドによって可視化する「トピックの可視化」を提案し、自分好みのトピックを見つけることを支援する。トピックの意味が分c 2013 Information Processing Society of Japan

3.1 性別を超えた類似歌声検索手法
2.1 節で述べたように、検索対象の楽曲を音高シフトとテンポシフトによって「仮想的に増やす」ことで、速度の違いを吸収して、性別を超えた類似歌声検索が可能となる。
検索対象が増える以外は、2.6 節と同様、トピックの混合比間の類似度を計算すれば良い。
表 2 に、表 1 のそれぞれの歌声を検索クエリとして、自身以外で最も類似度が高かった歌手 ID と、その音高シフト及びテンポシフトの値を示す。下線は異性同士で顕著に似ていた歌手同士、太字は同性同士で顕著に似ていた歌手同士を示す。この表からは、「平井堅（M6）を 2〜3 半音下
げるか、一青窈（F3）を 2〜3 半音上げると、お互いに類似している」ことや、「東京事変（F4）を 0〜1 半音上げて0.7〜0.8 倍速にするか、矢井田瞳（F6）を 0〜1 半音上げて 1.1〜1.3 倍速にすると、お互いに類似している。」ことが分かる。実際の聴取印象もそのようであった。また、特に平井堅と一青窈とが、3 半音程度の音高シフトで類似することは一般的によく知られた事例であるため、それが確認できた点からも手法の有効性を示せた。
ここで、図 6 に一青窈の歌声「もらい泣き」と、それに最も類似していた平井堅の歌声「思いがかさなるその前に…」を 3 半音上げて 1.1 倍速した歌声について、それぞれトピックの混合比を示す。両者共にトピック 28,32,82 に関する特性の歌声だということが分かる。
ただし、現在は小さなデータセット（12 人 ×3 曲）による結果のため、詳細な議論は今後、より大きなデータセッ
トでの実験で行う必要がある。データセットを拡大することで、新たな類似歌手を発見できる可能性がある。

4

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一青窈「もらい泣き」（±0半音、×1倍速）
0.4

4. 歌声の特性の自動推定に関する従来研究

23

従来、歌声を特徴付ける特性として、歌手の特性、歌い

28 32

0.2

方の特性、聴取印象、楽曲の特性に関する研究があった。

82

本章では特に、それらの自動推定やモデル化に関する研究
0

20

40

60

80

100
トピック

を紹介し、本研究との差分を明確にする。
歌手の特性 声種推定 [14, 15]、性別推定 [33–35]、年齢推平井堅「思いがかさなるその前に・・・」（+3半音、×1.1倍速）

定 [35]、身体サイズ推定 [35]、人種推定 [35] といった自動推定に関する研究がある*6 。

0.4

歌い方の特性 声区推定 [36, 37] 、歌声の合成モデル（F0

28 32
0.2

82

や音量、スペクトル包絡の制御）[38–45] と、F0 軌跡

23の分析モデル [46] に関する研究がある。また、ブレス
0

20

40

60

80

（吸気）の時刻や特性は歌い方と関係すると考えられ

100
トピック

るが、ブレス検出 [47, 48] に関する研究がある。

図 6 類似していた一青窈と平井堅 (+3/×1.1) におけるそれぞれの聴取印象 ポピュラー音楽における歌声の印象評価語の推トピックの混合比。28,32,82 のトピックに類似が見られ、23

定 [49] がある。その他、信号処理からは少し離れるは一青窈の楽曲にのみ現れるトピック。

が、歌詞からの感情推定 [50] が研究されている。歌唱力を聴取印象の一種として捉えると、歌唱力の自動評

3.2 単語クラウドによる曲とトピックの可視化手法

価 [14, 15, 51–55] があり、熱唱度という聴取印象を定

各歌声における混合比 π は、D 個（歌声数）の K 次元ベクトル（トピック数）であり、「各歌声 d における支配的なトピック k が分かる」こと意味する。本稿では、この性質義して推定する研究 [56] もある。
楽曲の特性 楽曲のジャンルには特有の歌い方が存在する
ため、楽曲ジャンルへの自動分類（声楽家女性/ポッを利用して歌手の同定や類似歌手の検索を行ってきた。しプス歌手女性 [57]）が研究されている。また、歌詞のかし、図 6 に示したようにトピックの混合比だけでは、そ

言語の自動推定 [58–61] がある。

れぞれのトピックの意味が分からないという問題がある。
そこで逆に「トピックの混合比から各トピック k における支配的な歌声 d が分かる」ことを考えて、各トピックの意味を可視化する手法を提案する。ここで本稿では、ウェブサイト上で使用されるタグの視覚的記述の一つである

以上のように、個々の歌声をモデル化したり、分析する研究が多くあるが、本研究のように、複数の歌声から分かる潜在的な特性を分析する研究はなかった。

5. おわりに「タグクラウド」を応用し、各トピックに支配的な歌手ほど大きく表示する「歌手クラウド」によってトピックの意味を提示する方法を提案する（図 7）。歌手名の羅列に比べて一覧性が高くて有用である。図 7 は、同じ音高シフトの同じ曲についてトピックの混合比を足し合わせ（テンポの違いを無視）、その値に応じて歌手名のサイズを変えて生成した。また、音高シフトの値を歌手名の横に提示した。
図 7 からは、類似性が高かったトピック 28 は一青窈の歌声を −1 半音シフトした歌声が支配的であった。次いで類似性が高かったトピック 32 や 82 は、宇多田ヒカルを−3 半音シフトした歌声や東京事変、矢井田瞳などの歌声のような特性を持っていることが分かる。
逆に、一青窈の歌声にしか現れなかったトピック 23 は、
一青窈を −3 半音シフトした歌声に加え ASIAN KUNG-FU

GENERATION、JUDY AND MARY、aiko、などといった、前者と異なった歌声の特性を持っていると推測できる。
このような歌手クラウドも、データセットを増やすこと
で、視覚的な印象が変わってくると考えられる。

本稿では、伴奏と歌声を含む音楽音響信号から歌声特徴量を推定し、潜在的ディリクレ配分法（LDA）で分析を行った。ここで、各歌声におけるトピックの混合比が歌手
名同定や類似歌手検索へ応用できることを示し、音高シフ
トとテンポシフトによって、性別やテンポの違いを吸収した類似歌手検索を提案した。また、トピックの意味を歌手
クラウドで可視化する方法についても提案した。
本手法は、F0 軌跡の変化に関する特徴など、様々な歌声
特徴量を適用できるため、今後は特徴量を検討したい。また本稿での LDA は、離散値を扱う実装であったが、連続値である歌声特徴量を扱うために、LDA の連続値への拡張も考えられる*7 ため、必要があれば導入したい。
謝辞 本研究の一部は JST CREST「OngaCREST プロ
ジェクト」の支援を受けました。また、歌声特徴量の推定において、藤原 弘将 氏による Songle のモジュールを使用
させて頂きました。濱崎 雅弘 氏と石田 啓介 氏には歌手*6*7c 2013 Information Processing Society of Japan

ここで、年齢は young か old、身体サイズは short か tall と大まかな推定であった。性別では duet を推定する研究もある。
例えば、文献 [21, 62, 63] が参考になる。

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情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
トピック28の歌手クラウド

0.5

トピック32の歌手クラウド

トピックの混合比

0.5

トピックの混合比

1764
楽曲数

トピック82の歌手クラウド

0.5

トピックの混合比

1764
楽曲数

トピック23の歌手クラウド

0.5

トピックの混合比

1764
楽曲数

1764
楽曲数

図 7 歌手クラウドによるトピックの意味を視覚提示する例。図 6 で示したトピック 28, 32,

82（一青窈と平井堅に共通のトピック）、及びトピック 23（一青窈にのみ現れるトピック）の歌手クラウドの例（上部）とトピックの混合比（下部）。

クラウドに関するご助言を頂きました。感謝致します。
[15]

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