平成 30 年度 卒業論文

歌詞と音楽が与える印象の分析

指導教員 北原 鉄朗准教授

日本大学文理学部情報科学科
河村 翔太

2019 年 2 月 提出

i

概

要

近年，コンピュータの発達により，創作活動がコンピュータ上で行われる機会が多くなってきている．それに伴って，コンピュータ自身が作曲活動を行う研究についても盛んに行われている．
また，歌唱曲における作曲活動において，歌詞の内容・意味というのは重要である．しかしながら現段階における自動作曲システムにおいては韻律やモーラ数から音楽を創り上げるといったものや，リズムや小節数を限定することによって音楽を創り上げる手法などがあげられるが，これらは聴取者が歌詞の内容・意味から受ける印象と，音楽から受ける印象との差異について取り扱っていない．
本研究では，各種の特徴ベクトルの比較によって分析する．歌詞の印象と音楽の印象の特徴ベクトルを生成し，印象について印象語を用いたアンケートにより楽曲の歌詞と音楽それぞれに対して正解ラベルを付与し，印象語ベクトルを生成する．歌詞の特徴抽出には Bag-of-words，TF-IDF，word2vec を用い，音楽の特徴抽出には jSymbolic を使用した．印象語については，Hevner の感情環を参考にし，“厳格な”、“憂鬱な”、“憧れる”、“穏やかな”、“風変わりな”、“陽気な”、“興奮させる”、“力強い” を選定した．歌詞の特徴ベクトルを x，楽曲の特徴ベクトルを y ，
印象語ベクトルを z とし，2 つの写像 f : x → z, g : y → z ′ を考える．x と y を同じ楽曲から抽出した場合，z と z ′ が近いほど，歌詞と楽曲との間で印象の違いが小さいといえる．これらのベクトルを関連付けする手法として，ニューラルネッ
トワークと重回帰分析を用いた．
ニューラルネットワークにおいて，印象語ごとの平均二乗誤差平方根は，歌詞

iiの 3 種を比べたときに，最も誤差が小さいのは Bag-of-words であった．また，最も誤差が大きい印象語には 4 種でばらつきがあったが，最も誤差が小さいものは “
厳格な” で一致していた．平均相関係数について，負の相関はないものの，非常に低い結果となった．特に jSymbolic における “憂鬱な” は 0.045 とほぼゼロである．
重回帰分析において，印象語ごとの平均二乗誤差平方根は，歌詞の 3 種どれを見ても突出して誤差が小さかったり，大きかったりするものはなかった．各印象
語間の誤差において，大小関係の傾向に共通性を見ることはできたが，誤差が最大の印象語，最小の印象語が一致するのは TF-IDF と jSymbolic における最大の誤差が “憂鬱な” の 1 つのみであった．また，平均相関係数について，すべての値で比較的高い 0.6〜0.9 の値を示している．
ニューラルネットワークと重回帰分析を比較してみると，ニューラルネットワー
ク全体の平均が 0.848 に対して，重回帰分析の全体の平均が 0.491 と，重回帰分析のほうが誤差が小さくなっている．同様に相関係数についても，ニューラルネッ
トワークでは 0.045 とほぼゼロの値も出ているのに対し，重回帰分析では最大で0.902 と極めて高い相関係数を示すこともあるほど，全体の相関係数が高かった．
実験により収集した歌詞の印象語ベクトル z と音楽の印象語ベクトル z ′ の正解
データ間にはどれも平均二乗誤差平方根において 1.000 前後の誤差があった．つまり，歌唱曲における歌詞と音楽における印象の差異は，皆無ではなく，ある程度の差異があることが正解である可能性が確かめられた．

iii

目

目

次

次

iii

図目次

vii

表目次

ix

第1章 序

論

1

1.1

本研究の背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2

本研究の目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.3

本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

第 2 章 関連研究

2.1

2.2

2.3

3

研究動向の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.1.1

文章と感情 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.1.2

音楽と感情 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.1.3

自動作曲 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

文章と印象語 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2.1

文章からの印象抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.2.2

印象語の応用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

音楽と印象語 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.3.1

山崎の研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.3.2

大串らの研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

iv
安田らの研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

楽曲自動生成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

2.4.1

深山らの研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

2.4.2

芳村らの研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.4.3

秋口らの研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.3.3
2.4

第 3 章 分析手法

3.1

特徴ベクトル・印象語ベクトルの設計

11. . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.1.1

歌詞からの特徴抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.1.2

楽曲からの特徴抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.1.3

印象語の選定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.2

歌詞・楽曲データの収集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

3.3

印象データの収集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

3.3.1

歌詞からの印象の収集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.3.2

音楽からの印象の収集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.4

PCA による次元圧縮 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.5

特徴ベクトルから印象語ベクトルへの変換 . . . . . . . . . . . . . . 16

第 4 章 分析結果

19

4.1

手法 1：ニューラルネットワーク . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.2

手法 2：重回帰分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.3

印象語ベクトル z ，z ′ の差異 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

第 5 章 考察25

5.1

印象語の選定とアンケート . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

5.2

ニューラルネットワークと重回帰分析の比較 . . . . . . . . . . . . . 26

5.3

正解データと推論データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

v
第6章 結
参考文献

論

29
31

vii

図目次

3.1 Hevner の感情環

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

ix

表目次

3.1

選定した印象語 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

3.2

ハイパーパラメータ

4.1

ニューラルネットワークの推論と z ，z ′ の平均二乗誤差平方根 . . . 20

4.2

ニューラルネットワークの推論と z ，z ′ の平均相関係数 . . . . . . . 20

4.3

重回帰分析の推論と z ，z ′ の平均二乗誤差平方根 . . . . . . . . . . 21

4.4

重回帰分析の推論と z ，z ′ の平均相関係数 . . . . . . . . . . . . . . 22

4.5

z ，z ′ の平均二乗誤差平方根 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

5.1

z ，z ′ の数値の平均と分散 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1

第1章 序

論

ここでは，研究の背景，目的，構成について，過去の論文を引用しながら述べる．

1.1

本研究の背景近年，コンピュータの発達により，創作活動がコンピュータ上で行われる機会が多くなってきている．音楽における作曲活動においても，同様のことが言える．

DAW やボーカロイドの出現などにより，より一層コンピュータに頼った作曲活動が盛んになっている．それに伴って，コンピュータ自身が作曲活動を行う研究 [1][2]についても盛んに行われている．
また，歌唱曲における作曲活動において，歌詞の内容・意味というのは重要である．とりわけ日本人の趣味嗜好において，歌詞の意味を重視した音楽づくりは重要視されている [3]．しかしながら現段階における自動作曲システムにおいては韻律やモーラ数から音楽を創り上げる [1] といったものや，リズムや小節数を限定することによって音楽を創り上げる手法 [2] などがあげられるが，これらは聴取者
が歌詞の内容・意味から受ける印象と，音楽から受ける印象との差異について取り扱っていない．

1.2

本研究の目的

本研究では，歌詞の印象と音楽の印象の関係や，それぞれで受ける印象の差異について分析することを目的とし，各種の特徴ベクトルの比較によって確かめる．

第1章 序2

論

歌詞の印象と音楽の印象の特徴ベクトルを生成し，印象について印象語を用いたアンケートにより楽曲の歌詞と音楽それぞれに対して正解ラベルを付与し，印象語ベクトルを生成する．それらの特徴をニューラルネットワークや重回帰分析によって比較し，関係を分析する．

1.3

本論文の構成本論文は次の構成からなる．第 2 章では，文章と印象語，音楽と印象語，楽曲
自動生成の手法に関する関連研究を述べる．第 3 章では，本研究で使用するデー
タの準備，特徴抽出方法，分析手法について述べる．第 4 章，ではそれらの分析
結果について述べる．第 5 章では，第 4 章を踏まえた考察について述べる．第 6 章
では，本研究の結論と今後の課題について述べる．

3

第 2 章 関連研究
ここでは関連する研究を紹介する．本研究へのアプローチを述べる．

2.1

研究動向の概要

まず初めに，昨今の関連研究の動向について記す．

2.1.1

文章と感情

文章からの感情推定は盛んに行われている研究である [4][5]．そのため，文章をどのように感情に落とし込むか，文章からどのような特徴量を持ってくるのか，様々な手法が検討されている．品詞の選択，単語の出現頻度や，単語間の関係を距離にするなど，これらの手法によって，特徴量を抽出している．また，感情との関連付けに関しても，どのような形容詞を用いるか，またそれの形容詞と文章の特徴
をどうやって結びつけるか，様々な手法が検討されている．2019 年現在において，ニューラルネットワーク及びディープラーニングがメジャーな手法であると言える．つまりは，文章から感情を推定する手法はすでに多数存在していると言える．

2.1.2

音楽と感情

音楽がどのような感情を喚起させるか，どのような印象を受けるかという研究は盛んに行われている [6][7][8][9]．どのような形容詞や単語を用いて音楽の印象を第 2 章 関連研究

4

判断するかというのは様々な手法が検討されている．音楽のどのような要素が印象に関わっているのかということについても研究は盛んである．また，音楽が及
ぼす心理学的研究も多く，例えば一部の音楽にはリラクゼーション効果が期待できるが，これらと音楽から受ける印象とどのような関係があるのか，身体に受ける影響と印象に関連はないかなどの研究も行われている．

2.1.3

自動作曲

コンピュータによる自動作曲についても盛んに行われている [1][2][10]．コード
進行を主体としたメロディラインの生成などは，すでに市販のソフトの機能に付随しているものもある．また，入力に文章を受け取り，そこから作曲する研究 [1]も行われていて，それらの一部はすでに Web 上で GUI で利用できるものもある．
しかしながら，入力が歌詞かつ，印象を考慮した作曲を行う研究についてはいまだ途上の段階である．印象語を入力とした音楽生成 [2] は存在するが，歌詞までは未到達である．上記の文章を入力とした自動作曲についても，単語の韻律やモーラ数からメロディを生成しており，歌詞の印象までは考慮していない．

2.2

文章と印象語本研究では印象語という単語を用いている．これは感情を，便宜上形容詞対で表現したものを印象語としている．関連研究を調査するうえで印象語と感情に明確な区別を設けることはしなかった．文章から感情を推定する研究 [4][5] は盛んに行われており，多数の論文が存在するだけでなく，Google[11] などの大手の企業でもその取り組みは見られる．

2.2. 文章と印象語

2.2.1

5

文章からの印象抽出

文章を分析する手法はすでに多く存在し，本研究でも用いた word2vec[12][13]，TF-IDF[14]，Bag-of-words[15] のほかにも doc2vec[16] や SCDV[17] もあげられる．
日本語は英語と違い分かち書きされていないため，どの文章解析においても形態素解析により分かち書きに修正するプロセスを踏むのが一般的である．

石上らの研究石上らの研究 [4] では，既存のテキストマイニングでは，インターネット上の砕けた表現や新しい表現に対応できないということをつきとめ，より砕けた表現が多く用いられる Twitter のつぶやきからパターンを自動生成し，ベイズ分類器に学習させることで，感情分類を行う手法を提案した．パターン判定には用言，動詞の形態，文末の絵文字や顔文字を用いていた．また，感情のタグ付けには Plutchikの情動モデルにおける 8 感情（喜び，悲しみ，受容，嫌悪，恐れ，怒り，驚き，予期）を用いて，手作業で付与していた．パターンが細分化されすぎて，学習量が足りていないものが一部あったが，有用性を示していた．
歌詞の表現というのは特徴的であり，また，世相を写したものも少なからず存在する．そういったより偏りや特徴のある文章を取り扱った場合の感情推定において，この研究のような新しい表現に対応しようとする取り組みは，的確に歌詞の感情を読み解くうえで有用であると考えられる．

松本らの研究
松本らの研究 [5] では，既知の辞書に登録されていないような表現，いわゆる若者言葉の影響を受けた文から感情推定を行う手法について提案していた．文の収集には Yahoo！Blog 検索を用いて，ノイズに関しては手作業で取捨選択を行い，また，感情タグの付与についても手作業で行っていた．感情タグには「喜び」「怒り」

第 2 章 関連研究

6

「嫌悪」
「期待」
「不安」
「受容」
「尊敬」
「愛」
「驚き」
「後悔」
「悲しみ」
「恥」
「平静」
の 13 種類を用いており，1 文につき，複数種類のタグ付けを許可していた．また，
感情推定には SVM またはナイーブベイズ分類器を用いていた．これにより，若者言葉を考慮した感情推定のほうがより精度の高い分類を行えたという結果を示していた．
このようなコンピュータ上における未知の言葉の出現は，世相の影響を受けやすい音楽の歌詞として出現する可能性が高いと考えられる．よって，この研究のように，未知の言葉に対しても対応する手法を取り入れることで，より精度の高い印象語の判定が継続的に行えると考えられる．

2.2.2

印象語の応用既に研究が進んでいる文章と感情との研究には，その発展にあたる研究が多く存在する．以下のものがあげられる．

佐藤らの研究佐藤らの研究 [18] では，音楽作品が持つ感情的な側面である感情価と，その音楽作品を聴くことで喚起された感情反応との関連について着目し，入力された感情価の値と音楽作品自体の感情価の類似度から検索するシステムを提案していた．
感情価測定尺度には 5 因子に属する 24 個の形容詞に対して，全く当てはまらない〜よくあてはまる，の 5 段階で評価を行っていた．また，計算には重回帰分析と決定木導出の 2 つの手法を用いていた．音楽作品自体の感情価には，多数の被験者に鑑賞させて測定された感情価の平均を公共的主観性があるとし，用いている．

2.3. 音楽と印象語

7

高野らの研究高野らの研究 [19] では，各 Web ページにおける感情を推定し，これを活用する
ことにより，これまでのアクセス解析では得られない新しいユーザのアクセス傾
向を発見する手法を提案していた．感情推定では，1 つの文に対して適切な感情を付与していて，用いられていた感情は，一般性を考慮して感情表現辞典より，
「喜」
「好」
「安」
「怒」
「怖」
「嫌」
「悲」
「恥」の 8 感情を用いていた．感情の推定法には
複数の感情関連語から共起取得に利用する感情クエリを利用した手法を提案して
いた．

2.3

音楽と印象語

Hevner[6] の研究を始め，音楽と印象語について研究された論文は多く存在する．

2.3.1

山崎の研究

山崎の研究 [7] では，音楽による感情の喚起について述べられている．この研究において，音楽が喚起する感情とは，感情体験（主観的体験），感情状態（生理的反応），感情表出（行動，表情），認知からなる多面的な現象であるとしている．

2.3.2

大串らの研究大串らの研究 [8] では，音楽と感情の関係について，より深く分析している．音楽によって喚起される感情というものは 2 つ存在していて，聴取者の知覚・認知による音楽の持つ「感情的性格」と，聴取者の感情を惹起する「刺激」であると定義している．また，ここでは Hevner の論文も引用されており，日本語の印象語を選定するうえで参考にした．

第 2 章 関連研究

8

2.3.3

安田らの研究安田らの研究 [9] では，音楽聴取の場面で生起する感動と身体反応についての関係について定量的に分析していた．そのため，情動と身体反応の 2 側面から聴取実験を行っていた．情動語には Hevner の 8 つのグループから選定した「厳粛な」「悲しい」「憧れに満ちた」「おだやかな」「優美な」「楽しい」「高揚した」「どうどうとした」を用いていた．また，身体反応に関しては「鳥肌が立つような感じがした」「胸が締め付けられるような感じがした」「背筋がぞくぞくするような感じがした」「涙が出るような感じがした」「興奮を感じた」を用いていた．これらを単極 7 件法で評定していた．結果として，情動と身体反応について有意的な相関があると示していた．

2.4

楽曲自動生成楽曲自動生成の手法に関しても盛んに行われている [1][2][10]．

2.4.1

深山らの研究深山らの研究 [1] は，歌詞の韻律やモーラ数から音楽を創り上げるシステムを提案していた．歌詞を入力として与えると，その歌詞から単語の韻律やモーラ数といった要素を分析し，旋律を決定するというものである．楽曲を構成する重要な要素として，「旋律」「和声」「リズム」をあげているが，単純化のために「和声進行」「リズム」については曲調をもとにあらかじめ設計し，そこから韻律によって制限をかけながら作曲をすることにより，作曲過程の単純化を図っていた．

2.4. 楽曲自動生成

2.4.2

9

芳村らの研究芳村らの研究 [2] は，だれにとっても明らかな印象を持つと思われる語（fun など）を入力として，より音楽心理学に基づいた楽曲生成を行うというものである．
そのためにも，音楽の印象と楽曲構造要素との相関について調べる必要があったが，この研究でも Hevner の感情環における 8 つの印象語群を用いていた．

2.4.3

秋口らの研究秋口らの研究 [10] は，1 つの楽曲を楽曲構造要素と印象値という 2 つの観点から楽曲を自動生成するシステムについて提案している．印象値には印象語対と SD 法
を用いて受ける印象について数値化を行っていた．また，この研究では楽曲構造
要素と印象値の関連付けをニューラルネットワークによってモデル化するという手法で行い，数値化した楽曲構造要素から実際の音楽の自動生成には遺伝的アルゴリズムを用いていた．

11

第 3 章 分析手法
ここでは本研究で行う分析で用いる手法について述べる．

3.1

特徴ベクトル・印象語ベクトルの設計

本研究では，n 次元の印象語ベクトルを考え，歌詞・楽曲の双方から抽出した特徴ベクトルをこの印象語ベクトルに変換することで，歌詞・楽曲の特徴と印象の関係を分析する．つまり，歌詞の特徴ベクトルを x，楽曲の特徴ベクトルを y ，印
象語ベクトルを z とし，2 つの写像 f : x → z, g : y → z ′ を考える．x と y を同じ楽曲から抽出した場合，z と z ′ が近いほど，歌詞と楽曲との間で印象の違いが小さいといえる．

3.1.1

歌詞からの特徴抽出

歌詞の特徴抽出には Bag-of-words，TF-IDF，word2vec を用いた．どれも日本
語を形態素解析したうえで，特徴をベクトル化するものである．TF-IDF，Bag-of-

Words は歌詞本文のみでベクトルを出力することができる．一方で，word2vec は単語の意味を指定された辞書の語彙全体から算出する手法を取っているため，辞書が必要である．歌詞に特化した辞書を生成するのは困難であったため，今回は最もメジャーな wikipedia から生成した辞書を用いることにした．

word2vec は単語ごとに特徴抽出するものである．本研究では具体的な意味を含
まない助詞・助動詞を避け，名詞・動詞・形容詞を使用した．また，そのうえで全

第 3 章 分析手法

12
単語の特徴の平均ベクトルを歌詞の特徴ベクトルとした．

本研究の場合，Bag-of-words の次元数は 3690，TF-IDF の次元数は 3734，word2vecの次元数は 200 であった．

3.1.2

楽曲からの特徴抽出

音楽の特徴抽出には jSymbolic[20] を使用した．これは MIDI ファイルから特徴ベクトルを出力するシステムで，その特徴の種類は，Basic Pitch Histogram，Rhythmic Variability などがあげられるが，200 以上に及ぶので割愛する．
本研究の場合，jSymbolic の次元数は 1023 であった．

3.1.3

印象語の選定印象語については，芳村らの研究 [2] を参考に，Hevner[6] の感情環（図 3.1）を用いた．Hevner の研究 [6] を引用している日本語の先行研究 [8][9][21] では，8 つのグループをもとに 8 つの印象語を用いており，大串らの研究 [8] では，c1「神聖な，高尚な，威厳のある・・・」，c2「哀愁に満ちた，悲しい，暗い・・・」，c3「優しい，感傷的な，あこがれる・・・」，c4「満足した，ゆったりした，静かな・・・」，c5「おどけた，気まぐれな，優美な・・・」，c6「陽気な，楽しい，明るい・・・」，c7「気分が浮き立つ，情熱的な，興奮させる・・・」，c8「活気がある，勇ましい，重々し
い・・・」があげられ，安田らの研究 [9] では，c1「厳粛な」，c2「悲しい」，c3「憧れに満ちた」，c4「おだやかな」，c5「優美な」，c6「楽しい」，c7「高揚した」，

c8「堂々とした」があげられ，浅野らの研究 [21] では，c1「神聖な，荘厳な，威厳のある」，c2「悲しい，憂鬱な，暗い」，c3「夢見るような，感傷的な，優しい」，c4「抒情的な，澄み切った，静かな」，c5「ユーモラスな，軽い，優雅な」，c6「楽しい，幸福な，輝かしい」，c7「劇的な，激しい，刺激的な」，c8「力強い，がっかりした，壮大な」があげられていた．また，Hevner の感情環に登場する英単語

3.1. 特徴ベクトル・印象語ベクトルの設計

13をアルクが提供する英辞郎 on the WEB[22] によってすべて翻訳し，グループごとに最も出現している日本語訳を選定した．そのうえで，翻訳結果と先行研究とで，最も出現している単語を選定し，表 3.1 に示す 8 つの印象語を得た．

図 3.1: Hevner の感情環

第 3 章 分析手法

14
表 3.1: 選定した印象語

3.2

感情環

印象語

c1

厳格な

c2

憂鬱な

c3

憧れる

c4

穏やかな

c5

風変わりな

c6

陽気な

c7

興奮させる

c8

力強い

歌詞・楽曲データの収集対象とする楽曲は，ヤマハミュージックデータショップ [23] より購入した MIDI
ファイル 86 曲分の J-POP である．第 1 章でも述べたが，本研究では日本人の趣
味嗜好にあった歌唱曲を，歌詞と音楽の二側面から捉え関連付けを行うという点
で，対象とする歌唱曲は邦楽のみとした．これらには歌詞データが付随していなかったため，Web ブラウザ上で楽曲名から検索し，歌詞タイム [24] や Uta-Net[25]，J-Lyric.net[26] などのサイトから収集した．

3.3

印象データの収集

印象語ベクトル z ，z ′ の正解データを得るため，大学生 35 人（重複あり）を対象に，歌詞を読んだときおよび音楽を聴いたときの印象を答えてもらう実験を行った．

3.4. PCA による次元圧縮

3.3.1

15

歌詞からの印象の収集

各被験者には，86 曲分からランダムに選択された 20 曲分の歌詞（A4 用紙に印刷されたもの）を読み，楽曲ごとにその歌詞全体が表 3.1 の 8 つの印象語それぞれにどの程度当てはまるかを 5 段階で答えてもらった．予備実験により，1 曲 1 分 30
秒で読み終えることができ，回答は 30 秒程度で可能であることが判明していたた
め，目安としてその旨を伝えていたが具体的な制限時間は設けなかった．これにより取得した印象の各曲の平均を印象語ベクトル z とした．

3.3.2

音楽からの印象の収集

各被験者には，86 曲分からランダムに選択された 20 曲分の音楽を聴いてもらい，楽曲ごとに音楽全体が表 3.1 の 8 つの印象語それぞれにどの程度当てはまるかを 5 段階で答えてもらった．歌詞の意味に印象が左右されないよう，ボーカルパー
トを楽器音に置き換えた MIDI データを，YAMAHA-MU500 により再生した．ス
ピーカーには Bose SoundLink Color Bluetooth speaker を用いた．また，聴取場
所の暗騒音は 20〜40dB 程度であった．
多くの歌唱曲は 1 番と 2 番に分かれているが，これらは繰り返すようなメロディ
であることを考慮し，聴かせるのは 1 番のみとした．予備実験により，1 曲 1 分〜

2 分程度で聴き終え，その後 30 秒で回答できるというのが判明していたため，目安としてその旨を伝えていた．回答時間は明確に 30 秒という制限時間を設けた．
これにより取得した印象の各曲の平均を印象語ベクトル z ′ とした．

3.4

PCA による次元圧縮

Bag-of-words や TF-IDF はその性質上要素数が多いかつゼロが多く出現するため，PCA による主成分分析（次元圧縮）を行う．PCA による特徴損失というデメ

第 3 章 分析手法

16

リットを累積寄与率によって確認しながらパラメータを調整するが，これら 2 つのシステムについては，データの最適化によるメリットの方が強く現れると考えられる．
また，本研究において PCA を利用した場合の累積寄与率は，Bag-of-words，TF-

IDF，word2vec，jSymbolic どれにおいても 6 割〜9 割を示した．

3.5

特徴ベクトルから印象語ベクトルへの変換

特徴ベクトル x，y から印象語ベクトル z ，z ′ を得る手法として，ニューラル
ネットワークおよび重回帰分析を用いる．次の 2 つの手法を用いる．

• 手法 1：x または y を入力ノードとし，z または z ′ を出力ノードとする多層パーセプトロン（ハイパーパラメータを表 3.2 のように設定する）• 手法 2：z または z ′ の各要素を目的変数とし，x または y を説明変数とした重回帰分析（印象語ベクトルの各要素は独立に扱われる）

3.5. 特徴ベクトルから印象語ベクトルへの変換

17

表 3.2: ハイパーパラメータ
パラメータ名
入力層のデータサイズ

値
各種ベクトル依存

隠れ層のノード数20

訓練データ始点

0

訓練データ終点

50

テストデータ始点

50

テストデータ終点

86

学習回数
バッチサイズ
学習率

PCA 使用時の次元数

4000
8
0.02
20

19

第 4 章 分析結果
ここでは分析結果について述べる．
第 3 章で示した歌詞や音楽に関する特徴ベクトルを事前に準備したうえで，歌
詞と音楽の印象に関する分析を行った．本研究では歌詞特徴ベクトル x と歌詞印
象語ベクトル z ，音楽特徴ベクトル y と音楽印象語ベクトル z ′ をニューラルネッ
トワークや重回帰分析で x から z を，y から z を推定する．
そして，ニューラルネットワークや重回帰分析における推論によって出力された値と各印象語ベクトル z 及び z ′ の平均二乗誤差平方根や平均相関係数により計算する，また，印象語どうしの z と z ′ の平均二乗誤差平方根や平均相関係数を計算することで，音楽と歌詞の印象の相違についても考察する．

4.1

手法 1：ニューラルネットワーク

関連付けの手法としてニューラルネットワークを用いた．印象語ごとの平均二乗誤差平方根を求めた結果として表 4.1 が，平均相関係数を求めた結果として表4.2 が得られた．表 4.1 について，歌詞の 3 種を比べたときに，最も誤差が小さいのは Bag-of-words であった．また，最も誤差が大きい印象語には 4 種でばらつきがあったが，最も誤差が小さいものは “厳格な” で一致していた．表 4.2 について，
負の相関はないものの，非常に低い結果となった．特に jSymbolic における “憂鬱な” は 0.045 とほぼゼロである．

第 4 章 分析結果

20

表 4.1: ニューラルネットワークの推論と z ，z ′ の平均二乗誤差平方根
歌詞

音楽

印象語

BoW1 TF-IDF word2vec jSymbolic

厳格な

0.580

0.639

0.720

0.708

憂鬱な

0.815

0.886

1.011

0.791

憧れる

0.817

0.863

1.076

0.743

穏やかな

0.786

0.826

1.044

0.765

風変わりな

0.805

0.829

1.032

0.791

陽気な

0.824

0.837

1.052

0.804

興奮させる

0.803

0.820

1.066

0.854

力強い

0.801

0.812

1.067

0.859

1

BoW は「Bag of Words」の略称である

表 4.2: ニューラルネットワークの推論と z ，z ′ の平均相関係数
歌詞

音楽

印象語

BoW1 TF-IDF word2vec jSymbolic

厳格な

0.319

0.234

0.205

0.124

憂鬱な

0.329

0.291

0.224

0.045

憧れる

0.242

0.146

0.194

0.437

穏やかな

0.251

0.168

0.218

0.533

風変わりな

0.270

0.255

0.237

0.498

陽気な

0.286

0.240

0.229

0.443

興奮させる

0.262

0.207

0.252

0.408

力強い

0.261

0.222

0.231

0.397

1

BoW は「Bag of Words」の略称である

4.2. 手法 2：重回帰分析

4.2

21

手法 2：重回帰分析

もう一つの関連付けの手法として重回帰分析を用いた．印象語ごとの平均二乗
誤差平方根を求めた結果として表 4.3 が，平均相関係数を求めた結果として表 4.4が得られた．表 4.3 について，歌詞の 3 種どれを見ても突出して誤差が小さかった
り，大きかったりするものはなかった．各印象語間の誤差において，大小関係の傾向に共通性を見ることはできたが，誤差が最大の印象語，最小の印象語が一致するのは TF-IDF と jSymbolic における最大の誤差が “憂鬱な” であるという 1 つのみであった．また，表 4.4 について，すべての値で比較的高い 0.6〜0.9 の値を示している．
表 4.3: 重回帰分析の推論と z ，z ′ の平均二乗誤差平方根重回帰分析（PCA 有）
歌詞

音楽

印象語

BoW1 TF-IDF word2vec jSymbolic

厳格な

0.448

0.343

0.403

0.352

憂鬱な

0.647

0.659

0.582

0.694

憧れる

0.288

0.469

0.414

0.523

穏やかな

0.419

0.551

0.499

0.532

風変わりな

0.637

0.549

0.649

0.633

陽気な

0.382

0.442

0.398

0.531

興奮させる

0.387

0.393

0.356

0.403

力強い

0.681

0.541

0.607

0.348

1

BoW は「Bag of Words」の略称である

第 4 章 分析結果

22

表 4.4: 重回帰分析の推論と z ，z ′ の平均相関係数
歌詞
印象語

BoW1 TF-IDF word2vec jSymbolic

厳格な

0.726

0.850

0.786

0.841

憂鬱な

0.708

0.695

0.772

0.653

憧れる

0.903

0.714

0.786

0.625

穏やかな

0.819

0.656

0.730

0.685

風変わりな

0.685

0.778

0.670

0.689

陽気な

0.868

0.819

0.856

0.724

興奮させる

0.795

0.787

0.830

0.775

力強い

0.532

0.740

0.655

0.902

1

4.3

音楽

BoW は「Bag of Words」の略称である

印象語ベクトル z ，z ′ の差異

正解データ間である歌詞印象語ベクトル z と音楽印象語ベクトル z ′ ，および推論データ間である重回帰分析の word2vec で推論した印象語ベクトル，重回帰分析の jSymbolic で推論した印象語ベクトルについて比較を行った．比較には平均二乗誤差平方根を用いた．これにより表 4.5 が得られた．正解データ間に比べ，推論
データ間の誤差はすべての印象語でほぼ半分程度になった．

4.3. 印象語ベクトル z ，z ′ の差異

23

表 4.5: z ，z ′ の平均二乗誤差平方根
印象語

正解データ間

推論データ間

厳格な

0.763

0.417

憂鬱な

1.076

0.573

憧れる

0.933

0.404

穏やかな

1.115

0.509

風変わりな

0.955

0.544

陽気な

1.013

0.464

興奮させる

0.912

0.453

力強い

0.900

0.647

25

第 5 章 考察
ここではアンケートや印象語の妥当性，および結果に対する考察を述べる．

5.1

印象語の選定とアンケート

本研究では印象語は 8 つ，評価方法はどれだけ喚起されたかという各印象語に対する喚起度合いを強弱 1〜5 の 5 段階でアンケートを実施した．印象語を 8 つとしている研究 [19] や，喚起度合いを 5 段階評価している研究 [18] も散見されるが，感情という曖昧なものを取り扱っている性質上，さらに多くの先行研究と比較しながら最適なアンケート手法を探し続ける必要があると考えられる．
印象語とする単語についても，Hevner の研究 [6] を参考にしている研究 [2][8][9]は多くみられるが，日本語における最適な単語というものが定まるところまでは来ていない．高野らの研究 [19] のように，各印象を分類する感情クエリを作成して多くの感情関連語を内包させている．本研究で用いた 8 つの印象語は一般に理解しやすい単語とは言い難い．より一般性を追求するのであるなら，高野らの研究で用いられた手法を検討する必要があると考えられる．
アンケートの手法について，大串らの研究 [8] では，聴取者の知覚・認知による音楽の持つ「感情的性格」と，聴取者の感情を惹起する「刺激」の差異について取り扱っていた．本研究ではこれらの違いについて明確な差異は設けなかったが，アンケートには「どのような感情を喚起されましたか」と記載したため，実際的には刺激に近いと考えられる．これらを明確に指示することにより，より的確に分類でき，精度があがる可能性も考えられる．また，安田らの研究 [9] では，音楽

26

第 5 章 考察による感情の喚起のほかに，音楽による身体反応について考慮した研究を行っていた．本研究では身体反応について一切考慮していない．感情という曖昧としたものを取り扱うのではなく，身体反応といった比較的定量的なものを用いること
は分類をより正確かつ一般的にするうえで一つの手段になりうると考えられる．

5.2

ニューラルネットワークと重回帰分析の比較

表 4.1 及び表 4.3 の平均二乗誤差平方根について，ニューラルネットワークと重回帰分析を比較してみると，表 4.1 の値全体の平均が 0.848 に対して，重回帰分析の全体の平均が 0.491 と，重回帰分析のほうが誤差が小さくなっている．同様に表

4.2 及び表 4.4 の相関係数についても，ニューラルネットワークでは 0.045 とほぼゼロの値も出ているのに対し，重回帰分析では最大で 0.902 と極めて高い相関係数を示すこともあるほど，全体の相関係数が高かった．これは学習データの量が関係していると考えられる．本研究で使用した楽曲は 86 曲であり，それを訓練デー
タ 50 個とテストデータ 36 個に分けたので，学習に用いるデータ量が不足していたと考えられる．重回帰分析とニューラルネットワークの違いは，線形か非線形解析であるかの違いともいえる．ニューラルネットワークは学習データの量が多ければ多いほどより高い精度で判別することができるが，一方で学習データの量が少ない場合は精度が低くなったり，過学習が起きてしまったりする．それに引き換え重回帰分析は学習データの量の多寡の影響は比較的少ないと言える．つまりは，学習データの量が少なかったためにニューラルネットワークではうまく分類できなかったと考えられる．よって，今回のような学習データの量が極めて少ない場合は重回帰分析に軍配が上がる結果になることが必然であると考えられる．

5.3. 正解データと推論データ

5.3

27

正解データと推論データ

表 4.5 において，実験により収集した歌詞の印象語ベクトル z と音楽の印象語ベ
クトル z ′ の正解データ間にはどれも平均二乗誤差平方根において 1.000 前後の誤差があった．つまり，歌唱曲における歌詞と音楽における印象の差異は，皆無ではなく，ある程度の差異があることが正解である可能性も考えられる．また，“厳格な” のみ誤差が 0.763 と非常に小さくなっている．表 4.1 及び表 4.3 において最小の誤差が “厳格な” で一致したのもこの正解データによるものであると考えられる．それを踏まえて正解データ間と推論データ間を比較してみると，推論データ
間のほうが誤差が小さくなっていることがわかる．これは学習過程において，歌
詞と音楽とが保有しているべき差異が推論では損失してしまっていることを表していると考えられる．これを検証するため，アンケートおよび推論において，印
象語ベクトルの数値をもとに平均と分散を求めたところ，表 5.1 のようになった．
平均の値に差はなかったが，推論データ間における分散が 0.3 に対し，正解データ
間の 1.7 と比べて著しく低くなっていることがわかる．このことからも上記のことが示唆される．歌詞と音楽の分析を行っていくうえで，必ずしも歌詞と音楽の印
象とで差異がなくなることが正解ではないとするならば，表 4.5 のように正解デー
タ間と推論データ間を比較することこそが，より歌唱曲らしい楽曲を導くのに重要な指標となってくることが考えられる．
表 5.1: z ，z ′ の数値の平均と分散
正解データ間

推論データ間

歌詞

音楽

歌詞

音楽

平均

2.560

2.533 2.618

2.516

分散

1.725

1.792 0.332

0.315

29

第6章 結

論

本研究では，歌唱曲の歌詞と音楽があたえる印象について分析した．印象語はHevner の感情環 [6] から選定し，印象の正解ラベル z ，z ′ はその印象語を用いた聴取実験によって付与した．歌詞の特徴ベクトル x は Bag-of-words，TF-IDF，word2vec
によって抽出し，音楽の特徴ベクトル y は jSymbolic によって抽出した．
深山らの研究 [1] では，歌詞の韻律などを参考に音楽を生成していたが，歌詞の意味や内容までは考慮していなかった．芳村らの研究 [2] は，だれにとっても明らかな印象を持つと思われる語のみを入力としており，より印象語と音楽の関係に特化した自動作曲システムであると言える．本研究はこれらの先行研究と違い，歌詞全体を入力としながら，歌詞の意味を印象語反映させることにより，より歌詞の内容にそった音楽を提案できるという点で有意性を示した．
歌詞と音楽との間に印象の差は少なからず存在することが確認できた．これにより，歌詞と音楽との印象で差異がなくなることが，必ずしも楽曲としての正解ではないということが示された．
現段階の手法では重回帰分析において，相関係数が高く誤差が少ない有用な結果が得られた．しかしながらニューラルネットワークではその精度は低く，今後の課題としてあげられる．分析をより深く正確なものにするためにも，他の文章
特徴ベクトルを取得できる SCDV や doc2vec などの検討や，学習データの量の増
加，ニューラルネットワークの中間層（隠れ層）を増やすなど，精度を改善する手法の検討が必要である．また，特徴ベクトル間を関連付けるほかの手法として，印象語の強弱を離散化してクラスと考え，パターン認識を行う手法があげられる．

30

第6章 結

論

これらの手法も検討し，既存の手法と組み合わせて精度を上昇させていきながら，歌詞と音楽とでどれくらい印象の差異があることが望ましいのか調べることも考慮すべきである．また，音楽のどのような特徴が歌詞の特徴とかかわりを持っているのか jSymbolic の特徴を変更することにより明らかにしていけば，より深く
歌詞と音楽の印象について分析することができると考えられる．
また，本研究は分析であり，自動作曲手法の下地作りの研究であると言える．本
研究では歌詞の内容を考慮した音楽特徴量を提案するところまで行うことができるが，次の楽曲生成の段階に進むうえで，秋口らの研究 [10] のように遺伝的アルゴリズムが有用であると考えられる．

31

参考文献
[1] 深山覚他，“Orpheus：歌詞の韻律に基づいた自動作曲システム”，情報処理学
会研究報告音楽情報科学（MUS），Vol.2008(78(2008-MUS-076)，pp.179-184，

2008．
[2] 芳村亮他，“任意の言葉の印象と音楽心理学に基づく楽曲自動生成方式”，
DEWS2007 論文集，電子情報通信学会，A3-3，2007．
[3] 佐藤生実，“踊り場における「恥じらい」のコミュニケーション”，コミュニケーション科学，Vol.27pp.51-72，2007．

[4] 石上直孝他，“くだけた文章からの感情抽出”，第 75 回全国大会講演論文集，Vol.1，pp.701-702，2013．
[5] 松本和幸他，“感情推定における若者言葉の影響”，言語処理学会年次大会発
表論文集，Vol.17，ROMBUNNO.E3-6，2011．

[6] Hevner, K. “Experimental studies of the elements of expression in music”,
American Journal of Psychology, Vol.48, pp.246-268, 1936.
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学研究紀要，Vol.8．pp.221-232，2009．

[8] 大串健吾，“音楽と感情”，イオメカニズム学会誌，Vol.30(1)，pp.3-7，2006．
[9] 安田晶子他，“音楽聴取による感動の心理学的研究：身体反応の主観的計測に基づいて”，認知心理学研究，6 巻 1 号，pp.11-19，2008

参考文献

32

[10] 秋口俊輔，“ソフトコンピューティング手法を用いた曲印象からの楽曲自動生成システムの構築”，知識と情報（日本知識情報ファジィ学会誌），Vol.21，

pp.782-791，2009．
[11] Google

Cloud

NaturalLanguageAPIhttps://cloud.google.com/

natural-language/?hl=ja[12] Tomas Mikolov et al., “Distributed representations of words and phrases
and their compositionality”, NIPS’13 Proceedings of the 26th International
Conference on Neural Information Processing Systems, Vol.2，pp.3111-3119，
2013.
[13] word2vec https://arxiv.org/pdf/1402.3722.pdf[14] TF-IDF https://it-words.jp/w/tf-idf.html[15] Bag-of-words

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html[16] doc2vec https://arxiv.org/abs/1405.4053[17] SCDV https://dheeraj7596.github.io/SDV/[18] 佐藤聡他，“感情に基づく音楽作品検索システムの実現に向けての検討”，情報処理学会研究報告音楽情報科学（MUS），Vol.16，pp.51-56，2001．

[19] 高野憲悟他，“感情関連語を用いた感情推定法の提案とニュースサイトのアクセス解析への応用”，日本感性工学会論文誌，Vol.11，pp.495-502，2012．

[20] jSymbolic
home.html

http://jmir.sourceforge.net/manuals/jSymbolic_manual/

参考文献

33

[21] 浅野雅子他，“音楽心理学の動向について：音楽近く，音楽と感情，音楽療法を中心に”，芸術工学研究，Vol.12．pp.83-95，2010．

[22] 英辞郎 on the WEB https://eow.alc.co.jp/[23] ヤマハミュージックデータショップ https://yamahamusicdata.jp/[24] 歌詞タイム http://www.kasi-time.com/[25] Uta-Net https://www.uta-net.com/[26] J-Lyric.net http://j-lyric.net/

35

謝

辞

本論文を作成するにあたり，北原准教授から丁寧なご指導を賜りました．心より感謝申し上げます．また，同様に多数の相談に親身に対応してくださった植村様，共に切磋琢磨し，時に助言をしてくれた北原研究室の仲間にも，心より感謝を申し上げます．
また，事前調査に協力してくれた 33 名の方々に感謝の意を示します．