楽曲群のコード進行・メタ情報・楽曲特徴量の統合可視化の一手法	 
上原美咲	  (指導教員:伊藤貴之)	 
1. 概要	  音楽プレイヤーの大容量化により，私達は日常生活において数多くの楽曲を気軽に持ち歩くことができるようになった．また，オンライン音楽配信サービスも普及し始め，好きなだけ音楽を聴いて楽しむことができる時代になった．一方で，一般的に未知の音楽は実際に聴かなければどんな曲かわからないため，内容把握に時間がかかり，たくさんの未知の楽曲の中から聴きたい曲を選ぶのが困難な場合もある．短時間で効率の良い選曲を支援する一手段として，楽曲群における曲同士の印象やアーティスト同士の個性についての関連性を表現する「可視化」は非常に有用であるといえる．これによって，曲同士がどれくらい似ているか，アーティスト同士がどれくらい似た作曲傾向にあるかを視覚的に知ることができ，曲の内容を推測することができるため，選曲の手がかりとなる．楽曲を分析する際には，デンポやサウンドなどの楽曲特徴量に加え，楽曲進行の基礎となり曲の印象に大きな影響を与えるコード進行も役立つ要素であると考えられる．
本報告では，ポップス楽曲群のコード進行・メタ情報・楽曲特徴量の統合可視化を提案する．本手法での可視化には，以下の 2 種類の散布図を同一ウィンドウ中で左右に並べたものを使用する．
楽 曲 散 布 図 ：楽曲特徴量に基づいて楽曲群を配置した散布図．
メ タ 情 報 散 布 図 ：コード進行やメタ情報の共起性を表現した散布図．	  本手法が想定するユーザ操作は以下のとおりである．
まずメタ情報散布図での対話操作により，興味のあるコード進行やメタ情報をユーザが選択する．それに連動して本手法では，ユーザが選択したコード進行やメタ情報に該当する楽曲を，楽曲散布図でハイライトさせる．ここで散布図の座標軸に割り当てる楽曲特徴量を選ぶことで，コード進行やメタ情報と楽曲特徴量との関係も同時に可視化できる．	  本研究が目指す用途として，ユーザの日常的な音楽鑑賞における選曲効率を向上する他に，次のような応用も考えられる．ユーザが好む楽曲における楽曲特徴量やコード進行の共通点を導き出し，それをもとにユーザの音楽嗜好に合わせた楽曲推薦ができる．また，時代や曲調などに関連したコード進行の流行について知識を得ることができる．作曲を学んでいる学生にとっては，各アーティストのコード進行の傾向分析に役立つ．以上のほかにも，可視化に適用している散布図の操作が自在であることから，さまざまな応用が期待できる．

2. 関連研究	  楽曲特徴量に基づいて楽曲群を可視化することで音楽推薦を支援する手法の例として，MusiCube[1]があげられる．MusiCube は楽曲特徴量を軸として各楽曲を配置し，ユーザの嗜好に適合する楽曲が特徴量空間でどのように分布するかを可視化する手法である．対話型進化計算を用いてユーザに楽曲を提示する機能を備えており，短時間で満足度の高い推薦結果を得ることができると同時に，自身の嗜好が楽曲特徴量とどのような関係性があるのか79を把握できる．
また，コード進行に基づいて楽曲を分析する研究の例
として，コード進行をテキストに置き換えてテキストマイニング技術を適用することで解析する手法[2]，曲の楽譜からコード進行の推移行列を作成し，非対称多次元尺度構成法によってコード進行マップを生成する構造分析
手法[3]，五度圏上にて近親調の考えを用いて定義したコード進行の類似度により楽曲をクラスタリングする手法[4]がある．
以上にあげた手法はいずれも楽曲特徴量とコード進行のどちらかのみを考慮した分析である．それに対して本研究は，楽曲特徴量とコード進行の両方を統合した可視化により，より多角的に楽曲間の類似度を観察することを目標にする．また本研究の提案手法は，コード進行による楽曲の分析だけでなく，アーティストや年代といったメタデータの観点からの類似度や，メタデータとユーザの嗜好との相関関係を，可視化結果である散布図上の距離から直感的に捉えることができる点が特徴である．

3. 提案手法	  本手法は大きく分けて，楽曲特徴量の抽出，コード進行の抽出，コード進行の検索，分析結果の表示の４段階で構成される．詳細について以下に論述する．

3.1

楽曲特徴量抽出	  まず各楽曲から楽曲特徴量を抽出する．楽曲特徴量の抽出には，数値解析ソフトウェア MATLAB の上に実装された楽曲特徴分析パッケージ MIRtoolbox[5]を用いる．
MIRtoolbox で抽出可能な特徴量のうち，現時点の我々の実装では RMSenergy（音量平均値），Tempo（テンポ平均値），Brightness（1500Hz 以上の音が占めるパワーの比率），Spectral irregularity（音質の変化の大きさ），Inharmonicity （ 根 音 に 従 っ て い な い 音 の 量 ） ， Mode（major と minor の音量の差）を使用する．

3.2

コード進行抽出	  次に各楽曲からコード進行を抽出する．現時点の我々の実装では，インターネット上にある J-POP コード進行公開サイト[6]から各曲のコード進行を公開する HTML フ
ァイルを入手し，コード記載部分を抽出することで文字列データを生成する．また，後にコード進行を比較しやすいようにするため，全ての楽曲の調性を C メジャーに移調しておく．

3.3

コード進行検索	  続いて各楽曲中における特定のコード進行の有無を検出する．あらかじめ用意した頻出コード進行を文字列として登録した上で，3.2 節に示した処理で生成した文字列データに対して文字列検索を実行し，頻出コード進行と一致する文字列があった場合にはそのコード進行が含まれている曲とする．現時点の我々の実装では，J-POP によく使われる代表的なコード進行 9 種類を用いている．

3.4

分析結果の表示	  まず可視化の対象となる楽曲群のデータをスプレッドシート形式で生成する．各楽曲について，3.1 節に示した楽曲特徴量を列挙し，続いて 3.3 節で示したコード進行の各々について，曲中に含まれていた場合には真を，含まれていなければ偽を記録する．同様に，特定のリスナlアーティストから離れた距離に位置するーが気に入ったか否か，特定のアーティストの曲である
Chord1,Chord2,Chord3,Chord6 などは，多くのアーか否かといったメタ情報を，真または偽の 2 値で列挙す
ティストがよく使うコード進行であり，あるアーる．
テ ィ ス ト に 近 い 距 離 に 位 置 す る	  分析結果の表示には，図 1 に示す 2 種類の散布図を用
Chord4,Chord7,Chord9 などは，使われる回数が少いる．図 1(左)に示す楽曲散布図では，各プロットが楽曲なく，そのアーティストの個性に影響する特殊なを表している．横軸と縦軸には，3.1 節で示した楽曲特徴コード進行である．
量のうち 2 値を割り当てている．ユーザは 2 軸に割り当	  以上のように，本手法によって楽曲群における曲同士てる特徴量を随時選択できる．一方で図 1(右)に示すメタの印象やアーティスト同士の個性についての関連性を示
情報散布図では，各プロットが「作曲者が A である」やすことができた．
「コード進行パターン C が含まれている」といった属性を表している．ここで楽曲の総数を n とし，任意の 2 属性で「真」が共起する曲数を nC としたとき，本手法では2 属性間の距離を 1-nC/n と定義する．この定義により，「真」が共起する曲数が多い属性は距離が近いとみなされる．この距離を全ての 2 属性間について算出することで距離行列を生成し，これに多次元尺度法（MDS: MultiDimensional Scaling）を適用することで，メタ情報散布図を構成する各属性の散布図上の位置を算出する．この散図 2. 可視化結果
布図上で近くに配置された属性を観察することで例えば，どの作曲者がどんなコード進行パターンを多用し，どの5. まとめと今後の課題リスナーの好みに近いかということがわかる．	  	  本報告では，楽曲特徴量とコード進行・メタ情報に基づ	  また我々が実装する可視化手法では，メタ情報散布図
いた 2 つの散布図を生成し，楽曲群における曲同士の印で興味のある属性をマウスで選択すると，楽曲散布図に象やアーティスト同士の個性についての関連性を表現すて該当する曲が色付けられるという機能も備えている．
る可視化手法を提案した．実行結果から，曲の印象やアこの機能を利用することで，その属性に該当する各楽曲ーティストの特徴が読み取れることがわかった．
を，楽曲特徴量の面から詳しく観察することができる． 	  	  今後の課題として，以下の点に取り組みたい．
l
コード進行検索の汎用化
l
楽曲散布図の軸となる特徴量の自動選出機能l
メタ情報散布図にてユーザの嗜好の組み込み

6. 謝辞	  本研究を進めるにあたり，株式会社 J トータルミュー
ジックには J-POP のコード進行を提供していただきました．ここに感謝致します．

参考文献
図 1. 分析結果の表示例

4. 実行結果と考察	  	  我々は 20 組のアーティストについて各 5 曲ずつ，計100 曲を選曲して可視化した．属性選択時の可視化結果を
図 2 に示す．	  メタ情報散布図で興味のある属性をマウス操作で選択すると，図 2 のように楽曲散布図で該当する曲が色付けられる．図 2 では楽曲散布図の横軸に音量平均値，縦軸がテンポを割り当てている．
図 2 右側のメタ情報散布図の各点の距離から，アーティスト間の関連性について，直感的に以下の点が推測できる．
lMr.Children，サザンオールスターズ，Kiroro は，似たコード進行を使う傾向にある．
l
小田和正，松任谷由実，aiko は，似たコード進行を使う傾向にある．	  続いて，図 2 右側のメタ情報散布図の各点の距離から，アーティストとコード進行の関連性について，直感的に以下の点が推測できる．
lChord3 を最もよく使うアーティストは小室哲哉である．

80[1] 斉藤，伊藤，MusiCube:特徴量空間における対話型
進化計算を用いた楽曲提示インタフェース，可視化
情報学会論文集，Vol. 34，No. 9，pp. 17-27，(2014).
[2] 松田，飯島，テキストマイニング技術の音楽情報への適用，経営情報学会 2002 年春季全国研究発表大会，pp. 186-189，(2002).
[3] 小杉，清水，藤澤，Pop 音楽におけるコード進行の構造とその認知(1)―非対称多次元尺度構成法によるコード進行の構造分析―，日本心理学会第 70 回大会，p. 197，(2006).
[4] 長澤，渡辺，伊藤，Web から入手したデータに基づ
くコード進行を利用した楽曲類似度の提案と楽曲視聴支援システムの開発，電子情報通信学会データ工学ワークショップ，(2008).
[5] O. Lartillot, MIRtoolbox,
http://www.jyu.fi/hum/laitokset/musiikki/en/research/coe/materials/mirtoolbox[6] J-Total Music,
http://music.j-total.net/index.html