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日本音響学会誌 60 巻 11 号（2004），pp. 675–681

小特集—音楽音響における最近の話題—

音楽情報処理の最近の研究*
後 藤 真 孝（産業技術総合研究所）∗∗・平 田 圭 二（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）∗∗∗
43.75.−z

1. 音楽情報処理が実世界と結び付く声といった音楽知識にあまり詳しくなく，創作に対するこだわりも少ない。むしろ，聴きたい音楽

最近，音楽情報処理の産業応用が急激に拡大しや楽曲のある部分を的確に探し出して聴くようなている。古くから研究されていた，シンセサイザ

ことに，興味を持っている。最近の音楽情報処理に代表される楽音合成，MIDI シーケンサを基盤もそのようなエンドユーザの需要を反映し，処理としたデスクトップミュージック（DTM），各種

対象が個々の楽曲の内部（音符や和音等）から楽

作曲・演奏・録音支援のような音楽家向けの技術は曲全体やその集合へと大きくなり，音楽知識がな

実用化され，既に音楽制作に不可欠なものとなっ

くとも利用可能な音楽システムも活発に研究されている。そうした従来技術に対し，近年，音楽家でている。このような動向を支える技術には，例えないエンドユーザが直接恩恵を受けるような技術

ば，音楽の類似度を計算し的確に検索したり分類に注目が集まっている。例えば，コンパクトディ

したりする技術，他の人達がどういう音楽を聴い

スク（CD）から吸出した（リッピングした）音響ているかを参考に音楽を選ぶ技術，音楽を扱うた

信号を圧縮し，個人の計算機上で多数の楽曲を容めの優れたインタフェース技術がある。

易に処理できるようになった。Apple 社の iPod

本稿では，こうした新しい研究の流れを中心に，のように，一万曲を携帯型音楽プレーヤに入れて，従来とは違った切口で音楽情報処理の最近の研究

いつでもどこでも手軽に持ち歩けるようになった。

を紹介していく。

こうした動向が生まれた背景として，まず，計算機のハードウェアの進歩（処理速度の向上，メモ

2. 楽曲の集合を扱う

リ・ハードディスクの小型大容量化）や，インター

従来の研究は個々の楽曲の内部を対象としていネットの普及，安価な音響入出力デバイスが標準たのに対し，ここ 10 年で，音楽情報検索（MIR:

装備されるようになったことが挙げられる。加えMusic Information Retrieval）という，楽曲を一単て，1992 年に規格化された MP3（MPEG Audio

位として大量の楽曲の集合に対する検索，分類，管Layer-3）が 1990 年代後半から普及し，エンドユー

理に取り組む研究分野が立ち上がってきた。国際

ザからの需要に応じるビジネスが成立するように

会議 ISMIR（International Conference on Mu-

なったことも挙げられる。このような流れは 2000

sic Information Retrieval）が 2000 年以降毎年開年代前半になって更に加速しており，MP3 以外催される等，活発に研究されている。様々な課題にも Ogg Vorbis, MPEG-4 AAC, WMA（Win-が取り組まれているが，ここでは単なる書誌情報

dows Media Audio）等の圧縮方式が提案され，イ（CDDB による曲名やアーティスト名等）に基づ

ンターネット経由で音楽配信をする企業も続々とくテキスト検索でなく，音響信号に基づく検索に出現している。

焦点を当てて，以下の三つに分類して紹介する。

音楽家でないエンドユーザは，一般に音符や和∗Recent studies on music information processing.
Masataka Goto (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba,
305–8568)∗∗∗
Keiji Hirata (NTT Communication Science Laboratories, Kyoto, 619–0237)∗∗

2.1 メロディを扱う研究：ハミング検索（QBH: Query by Humming）
聞いたことのある曲を「ラララー」等のように口ずさむと，その曲名を検索できる方法である。メ
ロディの歌唱やハミングを検索キーとして，そのメロディを持つ楽曲を検索する。検索キーについ676

日本音響学会誌 60 巻 11 号（2004）ては，音が外れた歌唱のような誤りへの対処，調や人間が音楽を理解することについて再考し，「人間

テンポの違いの吸収等が課題となる。具体的な手は，構成音の分離信号や楽譜に基づいて音楽を理

法は，データベースとして，メロディのみ [1–5]，

解しているわけではない」という立場から音楽理

楽曲全体の標準 MIDI ファイル（SMF）[6–8]，楽解を目指す考え方（3.2 節，音楽情景記述 [21–23]）

曲全体の音響信号 [9, 10] のどれを用いるかによっが 1997 年に提案され [24]，ビートトラッキング，ても異なる。メロディのみの場合には，検索キー

メロディ抽出，音楽構造分析等の研究テーマが次々との類似度を直接求めればよいが，SMF の場合と生まれた。

には，どのトラックがメロディかを推定してから，こうした音楽音響信号理解が大きく発展した背類似度を求めなければならない。更に音響信号の景には，音響信号を扱う手法とハードウェアの両場合には，混合音中のメロディとの類似度を求め者の進歩が挙げられる。10 年前は高速フーリエ変る必要があり，より実現が難しい。

換（FFT）を実時間で計算することさえ困難だっ

2.2 楽曲の断片を扱う研究：断片を含む楽曲の検索

たが，今日，その計算時間は無視できる程速くなった。こうした処理能力の向上により，従来は思い町中で流れている音楽の曲名を知りたいときに，付かなかったような力業の計算が可能になり，そ携帯電話でその一部分を録音すると，曲名を検索でれが新手法の発想にも大きく影響を与えている。

きる方法である。楽曲の断片を検索キーとして，そ

特に，各種統計的手法は広く導入され，隠れマルの断片を含む楽曲を検索する。高速化と共に，雑音コフモデル（HMM）等の確率モデルに基づく手や伝送路の歪等の音響的な変動をいかに吸収する法や，最尤推定，ベイズ推定等を活用した様々なかが課題となる。ベクトル量子化されたパワース

手法が提案されている。

クティブ探索法 [11] や，パワースペクトルのピー

3.1 音源分離・音高推定
自動採譜は，1970 年代から研究されている歴史

クの出現パターンに基づく方法 [12] などが提案さの長いテーマだが，単旋律から，単一楽器の多重れている。

音，複数種類の楽器による混合音へと，対象の複ペクトルの形状のヒストグラムに基づく時系列ア

2.3 楽曲全体を扱う研究：楽曲間の類似度に基づく検索

雑さを徐々に増しながら進歩してきた。それに伴い，音源分離，音高（基本周波数）推定といったある曲が気に入っているときに，それに似た曲より特化した課題への取組みにシフトしてきた。

調の曲を探すことができる方法である。楽曲を検研究事例が多く，網羅的な紹介はできないため，

索キーとして，それに類似した楽曲を検索する。

ここでは過去 10 年に登場した新しい考え方を中

そのためには，楽曲間の類似度を，楽曲中の音色

心に紹介する。1994 年に，柏野らによって確率（パワースペクトル形状）[13, 14]，リズム [14–17]，モデルに基づく手法が導入され，処理モデル OP-

変調スペクトル [18]，歌声 [19] 等の様々な特徴に

TIMA[25, 26] が実装された。周波数成分，単音，基づいて定義する必要がある。類似度は検索以外

和音の階層構造をグラフィカルモデルで関連付け，にも重要であり，類似度に基づく楽曲の自動分類

それらの階層的な関係を考慮しながら最も尤らし（音楽ジャンル，曲調の分類）[14, 17–20] 等も研究

い解釈を求められる点に新規性があった。1999 年されている。楽曲同士が似ていることを適切に類には，後藤によって音源数を仮定しない音高推定

似度に反映することは難しく，次の 3 章で紹介す手法 PreFEst [21, 23, 27] が提案された。この手る音楽音響信号理解と共に，今後のさらなる研究

法では，高調波構造の形状を表す確率分布をあらが期待される。

ゆる音高に対して用意し，それらの混合分布（重3. 音楽音響信号を理解する

み付き和）として入力の周波数成分をモデル化する。そのモデルパラメータを，EM（Expectation-

音楽の音響信号を理解する研究も過去 10 年間にMaximization）アルゴリズムを用いて最大事後確

大きく展開した。それ以前は，音響信号の個々の率推定することで，混合音の各構成音の音量（重構成音を分離・抽出する音源分離や，その情報からみ）と高調波構造の形状が同時に求められる点に楽譜を作成する自動採譜が主流であった。しかし，新規性があった。原理的に非高調波構造にも拡張

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音楽情報処理の最近の研究

でき [23, 27]，混合音理解のフレームワークと位置付けられる。

サビ，フレーズの繰り返し，楽曲構造 2000 年代に入り，楽曲中で繰り返される類似区間（フレーほかにも，最も優勢な音高の推定とその高調波成ズ等）の検出に基づく考え方が登場し，楽曲の分の除去を繰り返すことで，混合音の構成要素を順代表的な部分（多くの場合サビ）を一箇所切り

次求めていく手法 [28] や，音の波形の重み付き和出す手法 [43–45] や，主要な部分を残して短くとして時間領域でモデル化し，MCMC（Markov

する音楽要約手法 [46, 47]，すべてのサビ区間を

chain Monte Carlo）アルゴリズムによって同時網羅的に検出する手法 RefraiD [48] 等が提案さ

発音数，各音を構成する周波数成分数，音高，音量れた。この中で，RefraiD はサビ検出に焦点を等のモデルパラメータを推定する手法 [29]，楽譜

当てており，転調の有無に関わらず各サビ区間

が（局所的な）あるテンポで演奏されて波形が生の開始点，終了点を求めることができる特長を成される過程を，グラフィカルモデルで音符とテ持っている。

ンポ，波形を関連付けてモデル化し，そのすべて楽器の音色 1990 年代後半から，混合音中の個々を推定する手法 [30]，周波数成分を高調波構造のの音の楽器名を，音高と同時に推定する音源同拘束下でクラスタリングする問題と定式化し，赤定手法 [49, 50] や，ドラム音の発音時刻を推定

池情報量規準（AIC）を最小にするクラスタ数（音する手法 [33, 34, 36, 51, 52] が実現されるよう源数）を求めながら，各クラスタの重心（音高）とになった。単独演奏音を対象とした音源同定手

重み（音量）を推定する手法 [31] 等が提案されて

法 [53–58] も様々な観点から研究されている。

いる。

4. 楽曲のメタ情報を扱う

3.2 音楽情景記述
従来の研究の多くが，音楽音響信号から個々の聴きたい音楽を的確に探し出して聴くというエ

音符や個々の構成音の分離信号を得ることを目指

ンドユーザの需要に直接的に応えるため，楽曲のしていたのに対し，音楽情景記述（music scene

作曲者や演奏者の情報，楽曲に対するリスナの嗜

description）[21–23] では，音楽的に訓練されてい好等のメタ情報を，楽曲聴取や検索のために抽出ない「しろうと」の音楽理解の実現を目指し，メ

して活用する研究が盛んになっている。

ロディ，ベース，ビート，サビ，フレーズの繰り返

4.1 利

用

し，楽曲構造，楽器の音色等の音楽演奏中の情景

他の人達がどういう音楽を聴いているかを参考

を分析・理解した結果を記述する点が特徴的であに，音楽を選ぶことができるとエンドユーザにとっる。以下では，個々の記述を得る手法を紹介する。

て便利である。インターネット上の音楽通販サイメロディ，ベース 複数の楽器音が混在した混合

ト（amazon 等）や音楽批評サイト（allmusic 等）

音中のメロディ，ベースの音高推定は，上記で紹では，ユーザの評判や感想，購買履歴等のメタ情報

介した PreFEst [21, 23, 27] を帯域制限して適用が日々蓄積されている。それらの情報に協調フィすることで，1999 年に初めて実現された。そのルタリング（collaborative ﬁltering）技術を適用

後，ベースの音高推定に関しては，Hainsworth

することで，ユーザに対するアーティストやアルらによって別の手法も提案された [32]。

バムの推薦 [59–61] や，プレイリスト（元来は放送

ビート 階層的なビート構造（小節）を得るビーやコンサート等での演奏曲目リストの意味であっトトラッキング，小節推定は，MIDI 信号に対したが，ここではメディアプレーヤ等の再生曲目リては 1980 年代から研究されていたものの，混合ストを指す）の提案 [62–65] 等，購買意欲を促進音に対しては後藤らの 1994 年からの一連の研するサービスが実現できる。

究 [24, 33–36] で初めて実現された。そして，こ

4.2 抽

出

の影響を受けて，テンポ変化に対応できるビー

協調フィルタリングだけでは未知の新曲に対す

トトラッキング手法 [37] が Scheirer によって提る対処が困難なため，内容に基づくフィルタリン

案された。その後も，より制約の少ない多様なグ（content-based ﬁltering）と併用することが望手法 [38–40] が提案されている。MIDI 信号をましい [61]。そのためには，3 章で述べたような対象とした手法 [41, 42] も近年大きく進展した。

音楽理解技術が重要であり，その結果を用いるこ

678

日本音響学会誌 60 巻 11 号（2004）とで，楽曲の音響的特徴や内容に基づくより適切

ID タグ認識装置と，マウスのような相対位置検出

な推薦やプレイリスト作成が可能になる。

装置を組み合わせた入力デバイスであり，選曲やこうしたメタ情報と音響的特徴を併用した例とボリューム変更を表す ID タグを読み取って空中して，Whitman らは，あるアーティストの楽曲ので動かすことで，それらの操作を可能にした。

音響的特徴と，そのアーティスト名を含む WWW

既存の音楽試聴機やメディアプレーヤでは，エページ中の語句の統計情報を組合せ，アーティスト

ンドユーザが試聴のためにサビの部分だけを聴きのスタイルの判定 [20] やアーティストの識別 [66]たい場合，早送りボタンを何度も押して自分でサを実現した。Ellis らは，音楽批評サイト上の類

ビを探す手間がかかる。SmartMusicKIOSK [75]似アーティストのリストや，エンドユーザの持っでは，前述の RefraiD [48] を応用して新たに「サている楽曲コレクション，アーティスト名を含む

ビ出し」ボタンを追加し，自動検出されたサビの先

WWW ページ中の語句の統計情報からメタ情報

頭へボタンひと押しで飛べる機能を実現した。こを抽出し，アーティスト間の類似度がどの程度求れにより，CD プレーヤの「次の曲」ボタンで興味められるかを検討した [67]。更に Berenzweig らのない楽曲を容易に飛ばせるように，楽曲内部では，こうしたメタ情報に基づく類似度と，音響信

興味のない箇所を容易に飛ばせるようになった。

号に基づく類似度とを比較した [68]。

4.3 記述と標準化

5.2 擬 音 語
今後エンドユーザが様々な音楽システムを操作

楽譜情報のみの符号化方法については既に十分することを考えた場合，楽曲そのものの情報（メロ

実用レベルに達しているが [69]，メタ情報を含む

ディ，リズム等）を全く入力しないで済ませるこ

記述法や標準化については，現在幾つかの XMLとは難しい。そのときには，ハミング（2.1 節）やベースの提案が並立している状況にある。例えば，

以下に述べる擬音語が有力な入力手段となる。「ス楽譜情報を含む記号レベルの音楽記述の提案には，トトン音楽」表記システム [76] では，「ドレミーMusicXML [70] や WEDELMUSIC [71] がある。

ソッミレド」のようにテキストで旋律を記述する

また，メロディの形状やパワースペクトルの統計と，それを計算機に演奏させることができる。口情報等の音楽音響信号の内容に関するメタ情報の（くち）ドラム検索手法 [77] では，「ドンタンドド

記述に関しては，MPEG-7 Audio [72] が標準化タン」のように自然に口ずさんだドラムパートのされている。今後，これらに準拠した研究開発が音声を認識して，楽曲検索に用いることを目指し一層活発になると予想される。

ている。

5. エンドユーザが使うことを考える

5.3 コミュニケーションツール
エンドユーザは通常，あまり創作に対して興味

音楽知識に詳しくないエンドユーザが音楽を思を持たない傾向にあるが，例えば orkut のようない通りに扱えるようにするには，既存の音楽家向ソーシャルネットワーキングツールの中に，手軽けのツールでは不十分であり，新たなインタフェー

な音楽創作のための支援機能を埋め込むことがでスについての研究が重要となる。

きれば，音楽もエンドユーザによるコミュニケー

5.1 実世界指向

ション手段の一つとして利用できるようになる可

敷居が低く自然に使えるインタフェースを実現

能性がある。

するために，実世界に存在する物体をそのままイ

ユーザ間のコミュニケーションを重視したシス

ンタフェースとして利用する方法が考えられる。

テムの例として，CosTune [78] では，上着やズボ

ここで，その物の従来からの操作方法も踏襲してンに貼り付けられた異なる音を出す複数のパッドいることが大切である。そのような実世界指向のにリズミカルに触れて演奏する楽器によって，近例として，musicBottles [73] では，楽曲を演奏す

傍の人々と無線ネットワーク接続して合奏するこる各楽器パートを異なるガラス瓶に対応付け，各とを可能にした。Music Resonator [79] では，ア

ガラス瓶の栓を開けている間だけそのパートの音

ノテーションの付加された楽曲断片をユーザが加が鳴るような音楽再生インタフェースを実現した。

工・編集し，それをユーザ間で共有することで，手FieldMouse [74] は，バーコードリーダのような

軽に共同音楽制作をできるようにした。Remote-679

音楽情報処理の最近の研究

GIG [80] では，遅延の大きいインターネットを介して，遠隔地にいるユーザ同士が 12 小節のブルー
ス等をリアルタイムに合奏することを可能にした。
お互いにコード進行の 1 周期分（数十秒）だけ遅れた相手の演奏を聴くことで，ネットワーク遅延を吸収した合奏を実現した。

6. 音楽情報処理は今後更に発展する
音楽情報処理の研究分野では，本稿で紹介した以外にも様々な魅力的なテーマが活発に研究されている。ここでは音響信号処理に関連したトピックを中心に取り上げたが，楽譜や MIDI を含めた記号処理の研究も進展しており，例えば，記号レベルのメロディの類似度を計算する研究 [81] や，演
奏に付けられた表情と音楽的な構造の対応についての研究 [82] がある。こうした記号処理と音響信
号処理の融合はまだまだ不十分で，今後の重要な課題の一つである。そうした融合によって補い合うことで，適切な記号接地（symbol grounding）に基づく記号処理や，抽象的な意味計算（semantic

computing）に踏み込んだ音響信号処理が可能になり，多面的な音楽の意味を反映した計算が実現できると考えられる。
音楽情報処理を研究するための環境も整備されつつある。2000〜2001 年に研究目的で共通に利用できる世界初の著作権処理済み音楽データベー
ス「RWC 研究用音楽データベース」[83] が構築され，各種手法の比較・評価や，データベースに基づく学習，研究成果の対外発表で，音楽が利用しやすくなった。他の研究分野では，古くから多様な共通データベースが構築されて研究の進展に大きく貢献してきたが，音楽情報処理の研究分野でも同様の進展が期待できる。

10 年前には，音楽情報処理は「遊び」でなく「研究」であることを認めてもらうための説明が必要だったのに対し，今日ではそれが重要な研究分野であることが常識となった。大型プロジェクトが次々と生まれ，関連国際会議の種類も年々増え，研究者も増え続けているこの分野の，今後のさらなる発展を期待したい。
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後藤真孝

1998 年早稲田大学大学院理工学研究科
博士後期課程修了。博士（工学）。同年，
電子技術総合研究所（2001 年に産業技術総合研究所に改組）に入所し，現在に至る。2000〜2003 年科学技術振興事業団さきがけ研究 21 研究員を兼任。音楽情報処理，音声言語情報処理などに興味を持つ。
情報処理学会山下記念研究賞（音楽情報科
学・音声言語情報処理），電気関係学会関西支部連合大会奨励賞，WISS2000 論文賞・発表賞，日本音響学会粟屋潔学
術奨励賞・ポスター賞，日本音楽知覚認知学会研究選奨，インタラクション 2003 ベストペーパー賞各受賞。日本音響学会，情報処理学会，電子情報通信学会，日本音楽知覚認知学会，ISCA 各会員。

平田圭二

1987 年東京大学大学院工学系研究科
情報工学専門課程博士課程修了。工学博士。同年，NTT 基礎研究所入社。1990〜
1993 年（財）新世代コンピュータ技術開発機構（ICOT）に出向，その間，並列推論マシンの研究開発に従事。1999 年より NTT
コミュニケーション科学基礎研究所，現在に至る。音楽知プログラミング，インタラ
クションに興味を持つ。情報処理学会平成 13 年度論文賞受賞。情報処理学会，日本人工知能学会，日本ソフトウェ
ア科学会各会員。