アコースティック楽器を用いたセッションシステムの開発
裕司 †

片寄

大阪大学

基礎工学部

青野
†
††

和歌山大学

晴弘 ††

井口

征士 †

システム工学科

システム工学部

デザイン情報学科

あらまし 簡易作・編曲支援機能を備えた，アコースティック楽器対応ジャムセッションシステムについて述べる．
従来のセッションシステムは，MIDI 楽器を用いるものが主流であった．我々は，セッションでは和音とリズムが重要な情報になると考え，解析の対象をそれらに絞ることによって，アコースティック楽器による演奏入力を実現した．演奏聴取部では，和音名の認識にあたって楽器音に含まれる倍音を積極的に活用している．この手法により，ジャムセッ
ションを行うのに十分正確な認識が可能である．また，入力された演奏から最小の繰り返しパターンを自動的に認識・保存する機能があり，簡易的な作・編曲支援システムとして用いることもできる．ミュージカルジェスチャーという概念を導入した演奏生成部は，即興性の高い演奏を作り出す．

Development of a Session System with Acoustic Instruments
Yushi AONO††††

ABSTRACT

Haruhiro KATAYOSE††

Seiji INOKUCHI†

Faculty of Engineering Science, Osaka University

Faculty of System Engineering, Wakayama University

This paper describes an improvisational session system for popular music. The system responds to acoustic

polyphonic input without any scores. There are few systems which allow acoustic signal input of polyphonic instruments. We,
however, realized a real-time acoustic listener by focusing limited information, chords and rhythms, which come to be important insession. The listener makes good use of harmonic overtones though those are often disturbances in polyphonic signal processing.
The accuracy of chord recognition is fairly high. We introduce a unique concept, musical gesture, into the player of the system. The
concept makes the player produce highly improvisational performances. This system has also composing ability. This system is nota simple accompanying system but a bandlike composing environment.

1. はじめに即興的な演奏を基本とするジャムセッションでは，演奏者間の音情報の円滑なやりとりがもっとも重要である．既存の曲を演奏する場合とは異なり，ジャムセッションでは，各演奏者が提示する断片的な曲のアイディアを膨らませてゆくことがその目的となるからである．この様なセッションを人間とコンピュータの間で実現するセッションシ

ステムの研究が，過去幾つかなされてきた．しかしそのす
べては MIDI と呼ばれる電子楽器を，人間がコンピュータに演奏を入力する際のインタフェースとして用いている．
本研究は，ピアノやギターなどのアコースティック楽器を入力インタフェースとして用いるための音響解析手法を提案し，より演奏者にとって自然なセッションシステムを実現するものである．またセッションはその即興的性質から，作曲や編曲の場として用いられることがある．我々は，セッションシステムの持つ作・編曲環境としての可能性を† 〒 560 大阪府豊中市待兼山町 1-1
TEL: 06-850-6373
E-mail: aono@inolab.sys.es.osaka-u.ac.jp

引き出すために，楽譜を用いることなく，入力演奏のみから楽曲を構成できるセッションシステムの開発を目指す．

いる[3][4]．聴取部では，Lerdahl と Jackendoff の Grouping

2. セッションとセッションシステム

Preference Rule[5]をもとに，入力された演奏をフレーズに我々が提案するセッションシステムについて述べる前分割する．さらに言語処理等の分野で用いられてきた Dy-に，ジャムセッションについて簡単な説明を行い，本シス

namic Timewarpアルゴリズムをフレーズのパターン化に利テムのモデルを明らかにする．

用するなどの特徴を持つ．和気らは，セッションシステム

ロックやジャズなど軽音楽と呼ばれる音楽は，バンドとに感性量を導入し，生成する演奏の表情付けを行った[6]．

いう形態で行われることが多く，メンバー間の意志疎通とこの研究では，入力される演奏（音）の時間的密度や不協相互作用が演奏に際して非常に重要になる．さらにこう性をテンションパラメータと呼ばれる数値で表すことによいった小規模なバンドでは，メンバー間のインタラクショ

り，演奏の盛り上がりを認識し，演奏出力に反映させる試

ン自体が楽しみの対象となることがある．つまり，即興的みを行っている．後藤らは，独自に開発したネットワークに演奏を進める中で互いの音を聴き，それに何らかのリアを介した MIDI 通信プロトコルを用いることにより，一台クションを加えてゆくことで，ひとつの楽曲を形成してゆのコンピュータが一つの楽器を担当する分散協調型のセッ

く「セッション」と呼ばれるものがそれにあたる．普通セッ

ションシステムを開発した[7][8]．このシステムは，人間とションは，決まった曲を演奏するときに比べると格段に混コンピュータの間のインタラクションだけでなく，異なる沌とした状況下でスタートする．たとえば，曲の主調やリ楽器を担当するコンピュータ間のインタラクションも実現

ズムパターンだけをあらかじめ決めておいて演奏をはじめできるという特色を持つ．また，演奏者のジェスチャーをる場合や，主導的演奏者がコード進行を順次提示しそれに演奏制御情報として用いるという新しい試みも行ってい他の演奏者が追従する場合などがある．本研究で取り上げる．筆者らは，楽譜が与えられていない状況でのセッショ

たのは後者のタイプのセッションで，主導的演奏者を人間ンに着目したセッションシステムを開発した[9][10]．このが，その他の演奏者をコンピュータが担う．コンピュータ

システムでは人間の演奏者から与えられる和音やリズムのは，人間から提示されたコードを解析し，それらをコード

情報を正確に把握し，演奏生成に利用することが重要な問進行として記憶しながら音楽的に調和のとれた伴奏を生成

題となる．我々は実際のセッションにおいて演奏者が音楽する．これら一連の処理は，実際のセッションと同様に，を記憶する方法について考察し，即興演奏に適した音楽情

主導的演奏者の演奏に追従する形で行われる必要がある．

報のパターン化手法を提案した．この音楽情報パターンを（図 1 参照）

ミュージカルジェスチャーと呼び，本システムでも利用し
ている．
ll
|l l
Ä |||lll n||llll||l =
=====
和音

4. セッションシステム概要
システムの概要を図 2 に示す．

伴奏
Å l l l tlll tlll d tlllI========
tll tll « tll

図 1：セッションシステムの入出力

まずピアノ音響に対してFFTを行う事により，音響信号に含まれる周波数スペクトルを抽出する．西洋音楽に代表される 12 音階を基本とする音楽では，任意の音は 1 オク
ターブ上昇すると周波数が 2 倍になるという性質がある．

3. 関連研究
Rowe は，コンピュータによる音楽システムの聴取機能本研究では，この楽器音の性質に注目した抽出手法を考案した．この手法によって，周波数分解能と処理速度を共に向上することが可能になる．詳しくは後述する．

と生成機能について系統だった研究を行い[1]，
本研究を含次に，FFT の結果を，Subharmonic Summation (SHS)と呼め多くのセッションシステム研究に影響を与えた．この研ばれる，楽器音の持つ倍音構造を利用した解析によって，究に基づいて開発されたCypherと呼ばれるシステムは，作複合音に含まれる音程の候補を選ぶ．この音程の候補群に曲が可能であり，セッションシステムというよりも，イン

対して，トニック - ドミナントペア検索を行い，コードをタラクティブコンポージングシステムとしてとらえられる決定する．また過去のコードの流れから次のコードを予測ことが多い．Nishijimaらは，ニューラルネットワークによし，その結果をフィードバックする事により，コード決定

るセッションシステムを実現した[2]．
ニューラルネットにの精度を上げる．これらについても，説明を加える．

は，入力となる演奏の例とそのときに期待される出力演奏

演奏生成部では，得られたコード進行の情報をもとに伴を学習させる．Pennycook らはジャズの即興演奏をモデル

奏を自動生成する．伴奏の生成は，セッション中の人の思としたセッションシステムを開発した．このシステムも考をモデルとした「ミュージカルジェスチャーの再構築」

Cypherと同じく，聴取部と生成部が独立した構造をとってという手法で行う．

獲得することが可能となった．MB-FFT において，もっとも重要なことは，低い周波数帯域を受け持つFFTのエイリアシングを防ぐことである．本研究では，ハードウェア的に構成された 10 次のローパスフィルタを用いて，これに対処している．
現段階では，毎秒 15.625 本の MB-FFT スペクトルを出力
SHS

MB-FFT

演
奏解析

する設定としている．また，現行システムでは採用していないが，リアルタイムで毎秒 31.25 本のスペクトルが得ら

T-D検索
次コード予測コード名判定音名判定れることが分かっている．処理系としてSGI社のワークス
テーション（CPU: MIPS R10000 @195MHz）を用いている．

演
奏
生
成

コード

音階

生成ルール
音楽情報の再構築

音響信号

音楽知識
フィルタ

フィルタ

フィルタ

フィルタ

32KHzサンプリング

演奏

図 2：セッションシステム概要

分解能

5.

1/64

1/16

1/4

0.5KHz

2KHz

8KHz

32KHz

1024FFT

1024FFT

1024FFT

1024FFT

0.5Hz

2Hz

8Hz

32Hz

演奏解析部

5.1 Multi Band FFT (MB-FFT)
図 2 に示した処理の中でも，スペクトル解析は後に続く

図 3：Multi Band FFT

全ての処理に影響を与えるという意味で非常に重要である．ピアノという楽器は他の楽器に比べて音域が広くまた倍音構成も複雑である．よってスペクトル解析には高い周波数分解能と，広い周波数帯域が同時に要求される．具体的には，最も低い音程の周波数は 40Hz 弱，最も高い音程
は 4KHz であるが，さらにその倍音成分を考慮に入れると10KHz を超える．また最も低い半音のピッチの差は，約2Hz である．10KHz を越えるバンド幅に対し，2Hz 以下の分解能をえるためには，通常のFFTでは実時間処理が難し
くなる．そこで本研究では，Multi Band FFT という手法を5.2 Subharmonic Summation (SHS)SHS は図 4 に示すように，FFT によって得られた周波数
軸パワースペクトルP f を(1)

s = log 2 f
でログ周波数軸に変換した後，
N

Hs =P s+log 2 n

(2)

n=1

提案する．これは異なる帯域を受け持つ複数のFFTを並列を用いて倍音的にシフト（1オクターブずつ圧縮）し，そで行うものである．その際，各帯域で用いるデータのサンの総和を取ることによって，優位な周波数成分を検出する

プリング周波数を変化させることにより，同じ 1024 点の方法である[11]．この方法は，Dick J. Hermes によって提唱FFT で異なる周波数分解能を得ることができる（図 3 参された方法であるが，その時は単音の音程抽出に用いられ照）．

ていた．本研究では，この手法を和音のパワースペクトル

本手法は，楽器音は周波数が高くなるにつれて半音のに適用し，コード構成音の同定に利用している．図 4 ではピッチの差も大きくなり，均一な周波数分解能を必要としもっとも大きいスペクトルにのみ矢印を施してあるが，実ないことに着目している．もっとも高い 2 オクターブを受際には上位 4 つのスペクトルを和音のルート（根音）の候

け持つ FFT では 32KHz サンプリングのデータを用いる．1

補として利用する．

オクターブ下がるごとに2倍の精度の周波数分解能が必要となるが，逆にバンド幅は 2 分の 1 で十分であるから，そ5.3 トニック - ドミナントペア検索の下の 2 オクターブについては 8KHz サンプリングのデー

単音によって励起される倍音のパワースペクトルの大きタというように，データを間引きながらサンプリング周波

さが，倍音の次数が高くなるに従って減少すると仮定する

数を擬似的に下げていく．この方法により，最低音部ではと，SHS スペクトルのもっとも大きなものと，その次に大0.5Hz の周波数分解能と，10KHz 強の周波数帯域を同時にきなものがコードのルートの音（トニック，tonic）と５度

0

500

1000

(Hz)

1500

P( f )
C

C

G

C E

Subharmonic Summation
E

E

P( s + log21)

B

G

P( s + log22)

P( s + log23)

C
C

SHS

G

C

F
G
E

E A

E

G

D

G

B

E G B DC E G

P( s + log24)
Index 音名
0
1
2
3
4
5
6

P( s + log25)

10

100

(Hz)

1000

C
G
E
A
F
B
D

トニックドミナント
Sum Diff Weight
候補
ペア

C(0)

G(1)

1

1

2

G(1)

D(6)

7

5

74

E(2)

B(5)

7

3

58

A(3)

E(2)

5

1

26

H( s )

トニック

図 4：Subharmonic Summation

ドミナント

図 5：トニック - ドミナントペア検索

4 Bars Pattern
1.5

correlation coefficients

1の音（ドミナント，dominant）である可能性が非常に高い

0.5[12]．実際に FFT のスペクトルを観察すると，上記の仮定

4 bars0

8 barsはほぼ満たされていることが分かった．そこで，もっとも-0.5
12 bars-1「有力」なトニック - ドミナントペアを捜すことによって，

16 bars

-1.5
0

10

20

30

40

bar numbers法を以下に示す（図 5 参照）．
SHSでえられたスペクトルの優位なものから順に，０で8 Bars Pattern
1.5

始まるインデックスを与える．ただし同じ音名のスペクト

1correlation coefficients

コード名を決定する手法を採用している．具体的な計算方

ルについては，もっとも大きなものを選択する．ある音 N

0.5
4 bars0

8 bras-0.5
12 bars-1

16 bars

10

20

30

ンデックスの値を IN(Tonic)，N に対して５度の音のインデックスの値を IN(Dominant) と表す．さらにこれらの和 Sum，差の絶対値 Diff，その二乗和 Weight を導入する．

-1.5
0

がそのときのコードのルートであると仮定し，ルートのイ

40

bar numbers

Sum = I N Tonic + I N Dominant(3)

Diff = I N Tonic - I N Dominant(4)

Weight = Sum 2 + Diff 2(5)

12 Bras Pattern
1.5

correlation coefficients1
0.5
4 bars0

8 bars-0.5
12 bars-1

SHSのスペクトルにおいて上位4つの音をルート音の候
補とし，それぞれの音についてWeight を算出する．このと16 bars

き Weight がもっとも小さいものをルートとして認定する．

-1.5
0

10

20

30
bar numbers

40

50

60

このことは，その音とその５度の音が，共にそろって大きいことを意味し，その音がルートである可能性が高いと考

図 6：3 種類の反復単位に対する相関係数の推移

えられる．

5.4 反復単位の認識
本研究がモデルとして取り上げたセッションの形態では，主導的演奏者の提示したコード進行が，曲を構成する

S

C E C
E
E D

D D
C
SS C
E D
E

YAMADAための唯一の情報となる．そのため，規則性に乏しいコー
ド進行は敬遠される傾向にあり，一般的には 4 小節や 8 小節といった単位で繰り返されることが多い．さらに，2 な記憶

いし 3 種類の反復単位を切り替えて用いることにより，更リズムパターンä ll mmN
lllN lllN mmNm =ª=ª Ä =========
lN mに複雑な演奏を行うこともある．反復単位の切り替えは，
セッション曲に構成を与え，簡易的な作曲作業となる．

演奏入力
分離

CM7

コード進行
Bm7b5 E7 A ・・
m7

再構築

セッションシステムにこのような作曲支援の機能をもたせるためには，最小反復単位を的確に認識すること，演奏者の意図に従って反復単位を切り替えることが必要となる．

演奏生成

本システムでは，相補的な２つの方法で反復単位の認識を行っている．まず１つは，曲の主調に基づく認識である．
演奏者が用いているスケールの傾向から主調を推定し，その主調における主和音をもって反復単位の終止とするこの

図 7：ミュージカルジェスチャーを介した音楽の理解と生成手法は，認識における時間遅れがないという特徴をもつ．
逆に，反復単位中に起こった転調により，正確に主調が推定できなかった場合は，終止位置を誤認識しやすいという欠点も存在する．もう１つは，相関係数を用いた方法である．この方法は，認識に必ず 2 回以上の反復単位を必要とするが，正確性は高い．この２段階の方法は，人間の認識プロセスと類似している．
本システムでは，4，8，12，16 小節の幅で相関係数の計算を行っている．図 6 では，長さの異なる 3 種類の反復単位を入力した際の，相関係数の推移を示している．

6.2 ミュージカルジェスチャーの抽出と構築
本システムが対象としているミュージカルジェスチャー
は，コード列（コード進行）とリズムパターンである．このうちコード列は，演奏解析部の結果をもとにコードの切り替わりを追跡することで形成される．リズムパターン
は，バンド形態の演奏ではドラムスなどの打楽器によって決定される場合が多い．しかし本システムの入力楽器はピ
アノやギターなどの非打楽器であるので，その演奏からリ
ズムパターンを推定する必要がある．そこで，（1）コード6.

演奏生成部

6.1 ミュージカルジェスチャーの概念
特にジャムセッションなど，即興演奏を生成する場合に有効な手法として我々が提唱する，「ミュージカルジェス
チャー」の概念について説明を行う[9][10]．ミュージカル
ジェスチャーとは，和音列やリズムパターン，フレーズの集合を総称するもので，それらの時系列データが単一の意
味・性質を持つように適度に分離された音楽要素ということができる．人間が即興演奏を行う場合，過去の演奏情報を利用する事によって新たな演奏を生成する．このとき過去の演奏情報を楽曲として完全な形で記憶しているとは考えにくい．ほとんどの場合が，リズムはリズムパターンとして，コードはコード進行として，個別にパターン化し記憶していると考えられる．そしてそれらを再度組み合わせ
ることにより新たな演奏を生成する（図7参照）．この再構成の過程において生じる微妙な変化が演奏に多様性をもた
らし，即興演奏の基本となる．ミュージカルジェスチャー

の切り替わる場所 （2）相対的に音量の大きい場所に聴感上のアクセントがあると仮定し，それらを時系列的に並
べたアクセントパターンを，リズムパターンとして用いる（図 8参照）．ただし，MIDI信号ではなく音響信号を用いている本システムでは，入力演奏の解析における時間分解能
が，16分音符以下の精度でアクセント位置を決定するのに十分ではない．これはMB-FFTスペクトルの粗さに原因がある．たとえば 120BPM（注） の曲では，1 秒は 16 分音符 8
こ分に相当する．現段階では毎秒 15.625本の MB-FFTスペ
クトルが得られているが，その2倍の32本程度得られれば十分であると予想し，システムの改良を行っている．現在
は，システム内に 16 分音符レベルのアクセントパターンを複数用意し，曲調によって選択したそれらと演奏から抽出されるアクセントパターンを合成することによって，最終的なアクセントパターンを得ている．
得られたミュージカルジェスチャーは個別のパターンとしてシステム内に保存され，数小節ごとに（現行システムの再構築による演奏生成は，人間の演奏生成過程をモデルとした即興演奏に適した手法ということができる．

（注） BPM ＝ Beats Per Minute．1 分間の演奏に含まれる拍の数．
4/4 拍子で 120BPM ならば，1 分間に 4 分音符が 120 個．

では 1 小節ごとに）再度それらを組み合わせることによって基本演奏パターンを生成する（図9参照）．再構成を行う

7.

実験と結果

際，音の選択や発音時間（リズム）の選択に自由度を持た本研究で提案するセッションシステムの性能は，音程おせることにより，演奏は作り出されるたびに微妙に異なっ

よびコード名抽出の性能に大きく依存している．正確な音てくる．しかし基本演奏パターン中の音数は，アクセント

楽情報がえられなければ，的確な演奏を生成することがでパターン中のアクセントの数に依存するので，音の隙間

きない．

（休符）が多いことがある．このような隙間を埋めるため

そこで，音程およびコード名が音域によってどの程度正に装飾音が付加され，最終的な演奏となる．装飾音は，そ

確に抽出されるか，実験を行った．実験は，アコースティッのときの和声的制約を受けながら，システムに実装されたクピアノを用い，防音のされていない一般的な部屋と，録音楽的知識を用いて自動生成される．音楽的知識とは，あ音等に用いる防音室で一度ディジタルオーディオテープ

るコードのもとで使用できる音の，使い方や組み合わせ方（DAT）にそれぞれ録音し，そのテープ再生音をシステムに関する妥当性と頻度を記述したものである．以上の処理に入力する形で行った．防音のされていない部屋では 131の結果，コンピュータの出力する演奏は，シーケンサ的な個の和音を，防音室では 145 個の和音を入力し，システム

画一的なものとは異なり即興性豊かなものとなる．

が正しく認識した数を集計した．実験の結果を表1に示す．
この結果によると，いずれの環境においても高い正解率を示しており，本研究が提案する一連のコード名認識の処理が十分に機能していることを示唆している．

Piano

一方，誤って認識したコードについて考えてみると，一ll ll
d tmtm d mttm d
tJ
d«
l d
ltltl e tJÄtmtZmmtmtZmmª================ª
lt tltllt
mmmmªÅ
mZtmm mtmm
mtmm
d«
mtm
ª===============ª=ªm

様に高い音域で演奏を行った場合に多く見られた．ピアノの音は音域が高くなるにつれて倍音が出にくくなる傾向があり，倍音を積極的に利用するSHSのメリットが十分に生かされなかったためではないかと考えられる．

アクセントパターンlll
l ll lll lll lll lll d
N « llN e llJ
N e llJ
N IN IN J
N J
N =ª
=
ª Ä ==============
図 8：ピアノ演奏からのアクセントパターン抽出の例

コード

Dm7

表 1：コード名認識実験の結果
録音場所 非防音室

防音室

合計

データ数

131

145

276

正解数

127

138

265

正解率

96.9%

95.2%

96.0%

Dm7 on G

ll
ll «
ll ll
ll
^
^
I
^
J^
^
Ä
=
ª =============ª
ll ll ll ll ll ll ll ll d
lN « lN e lJ
N e lJ
N lN lN lN lN =ªÄ=ª ============
アクセントパターン

Drums

ハイハット

Å mmmN mmmN mmmN mmN mmmN mmmN mmmN mmN Nmmm mNmm mNmm Nmm mmmN mmmN mmmN mmN
m
m
m
m ª
=
ª ============
=
lll
lll
Å c
c
N
N
=
ª ============
=ª
Å ll
l
l
l
l
l
d
«
d
lJ
lN « llNlN llN llN e lJ
lN =ª=
ª ============
Å lll llltl e mZt e mZtm llltl llll mt tmm dmmm
tl mmm mm =ª=ª ============
nlltl «
lltl « lltl lltJ
lltl lltl
lltJdl
ltllt d
t
«
t
e
t
t
e
t
l
l
l
l
l
Ä
l
l
l
l
l
=
ª ============
tlt «« tlt tlt
tlt tlttl =ª

8. おわりに
当初本システムでは，あらかじめパターン化した倍音パ
ワースペクトルのテンプレートと，SHSスペクトルとの間

スネアドラム

バスドラム

ベース

キーボード

図 9：基本演奏パターン生成の例

でマッチングをとることによって，音程・コード名の認識を行っていた．その方法に比べトニック - ドミナントペア
検索による方法では，処理時間が短縮し，認識率は飛躍的に向上した．その結果，MIDI 楽器を用いたシステムと比較して遜色ない，リアルタイム性を獲得することができた．一方リズム認識の時間分解能については，MIDI を用いた場合に比べ，現段階では不十分といわざるを得ない．
試作システムを用いた予備実験では，向上の余地があることが分かっており，今後改善していく予定である．
また，曲の主調と相関係数を併用することによって，正確に反復単位を認識することが可能となった．今後作曲支援システムとして発展させるためには，認識された反復単[8] 日高伊佐夫，後藤真考，村岡洋一： すべてのプレー

位を演奏者が演奏中に自由に切り替えられるようにする必ヤーが対等なジャズセッションシステム II．ベーシ

要がある．しかし，実際のセッションでは切り替えに際し

ストとドラマーの実現 ，情報処理学会音楽情報科て，ジェスチャーやアイコンタクトなど，音以外の情報を学研究会研究報告

用いている場合が多い．これをどのように実現するか，ま1996.

た音情報のみで切り替えを行うことができるかについて，検討を行う必要がある．
現在は，入力楽器としてピアノ，エレクトリックピアノを中心に開発を行っている．エレクトリックギターも，多96-MUS-14，Vol. 96, No. 19,[9] 青野裕司，片寄晴弘，井口征士： バンドライクな音
楽アシスタントシステムについて ，情報処理学会
音楽情報科学研究会研究報告

94-MUS-8, Vol.94,

No.103 , 1994.

少コードの認識率が低下するものの，セッションが可能で[10] Yushi Aono, Haruhiro Katayose and Seiji Inokuchi: Anあることを確認している．ギター系の楽器は MIDI 化が難Improvisational Accompaniment System Observing

しいとされており，その普及も鍵盤楽器に比べて極めて低Performer’s Musical Gesture, Proc. of the 1995 Interna-

い．引き続き，これらの楽器を視野に入れながらシステム

tional Computer Music Conference, pp. 106-107, 1995.

の改良を行っていく必要がある．

[11] Dick J. Hermes: Measurement of pitch by subharmonicsummation, Journal of Acoustical Society of America,

謝辞

実験に際して，サンプルデータの録音場所を提供

83(1), January 1988.

して頂いた大阪芸術大学，及び多大なご助力を頂いた大阪[12] Kia Ng, Roger Boyle and David Cooper: Automatic De-

芸術大学講師志村哲氏，同大学副手池渕隆氏に感謝しま

tection of Tonality Using Note Distribution, Journal of New

す．

Music Reserch, Vol. 25, pp. 369-381, 1996.

参考文献[1] Robert Rowe: Interctive Music Systems Machine

Listerning and Composing, The MIT Press, 1993.
[2] Masako Nishijima and Kazuyuki Watanabe: Interactive
music composer based on neural networks, Proc. of the
1992 International Computer Music Conference, pp. 5356, 1992.
[3]

Bruce Pennycook, Dale R. Stammen, and Debbie
Reynolds: Toward a Computer Model of a Jazz Impro-

viser, Proc. of the 1993 International Computer Music
Conference, 1993.
[4]

Dale R. Stammen and Bruce Pennycook: Real-time Rec-ognition of Melodic Fragments Using the Dynamic
Timewarp Algorithm, Proc. of the 1993 International
Computer Music Conference, 1993.
[5] Fred Lerdahl and Ray Jackendoff: A Generative Theoryof Tonal Music, The MIT Press, 1983.
[6] 和気早苗，加藤博一，才脇直樹，井口征士： テンショ
ン・パラメータを用いた協調型演奏システム - JASPER -，情報処理学会論文誌，Vol. 35, No. 7,

pp.1469-1481, 1994.
[7] 後藤真孝，日高伊佐夫，松本英明，黒田洋介，村岡
洋一： すべてのプレーヤーが対等なジャズセッ
ションシステム I．システムの全体構想と分散環境での実装 ，情報処理学会音楽情報科学研究会研究報告96-MUS-14，Vol. 96, No. 19, 1996.