Vol. 44

No. 10Oct. 2003

情報処理学会論文誌

音高による音色変化に着目した楽器音の音源同定：
F0 依存多次元正規分布に基づく識別手法
北

原

鉄

朗†

後

藤

真

孝††

奥

乃

博†

本論文では，音高による音色変化を考慮する楽器音の音源同定手法を提案する．楽器音の音色が音高によって変化することは，従来から広く知られているにもかかわらず，これを適切に扱える音源同定手法については，研究されてこなかった．本論文では，音高による音色変化を適切に扱うため，平均が基本周波数によって変化する多次元正規分布を提案する．そして，音色空間（楽器音の特徴空間）
上で各楽器音データがこの分布に従うと仮定し，この分布のための識別関数をベイズ決定規則から定式化する．提案手法を実装・実験した結果，音高による音色変化を考慮しない多次元正規分布を用いた場合の誤認識全体のうち，個々の楽器レベルでは 16.48%，カテゴ リーレベルでは 20.67%の誤認識を削減することができた．

Musical Instrument Identification Considering
Pitch-dependent Characteristics of Timbre:
A Classifier Based on F0-dependent Multivariate
Normal Distribution
Tetsuro Kitahara,† Masataka Goto†† and Hiroshi G. Okuno†
This paper describes a musical instrument identification method that takes pitch-dependent
characteristics of timbre into consideration. Although it is known that timbres of musical instruments have pitch-dependent characteristics, the characteristics were not dealt with inmost of the previously proposed musical instrument identification methods. To deal withthe characteristics, we propose F0-dependent multivariate normal distribution and a discriminant function for this distribution according to the Bayes decision theory. Experimental
results showed that the proposed method improved the performance of musical instrument
identification.

を対象とした計算機による聴覚的情景分析13) ）の重

1. は じ め に

要な要素技術の 1 つと位置づけ，(1) 単音の音源同定，

楽器音の音源同定がパターン認識の研究対象として(2) 混合音の音源同定，という 2 段階のアプローチを広く扱われるようになったのは，音声や文字などよりとって研究を進めている．このように 2 段階のアプ

遅く，1990 年代に入ってからのことである1)∼8) ．そローチをとるのは，音源同定は単音であっても難しいのため，音声認識や文字認識に比べて得られている知問題だからである．たとえば，文献 6) では，音楽経見は少ない．また，楽器音響学の分野では古くからさ験者を対象とした聴取実験（ 14 楽器の単音を聞いて，

まざ まな分析が行われてきた9)∼12)が，音源同定の工その楽器名を 27 個の楽器名が書かれたリストから選学的モデルの実現には至っていない．

ぶという実験）で，45.9%の正解率が報告されている．

我々は，音源同定を音楽情景分析3)（ 音楽音響信号

楽器音の音源同定の精度を高くするのが難しい原因
は，楽器の音色が，楽器の個体差や音高などのさまざ† 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
Department of Intelligence Science and Technology,
Graduate School of Informatics, Kyoto University†† 科学技術振興事業団さきがけ研究 21「情報と知」領域/産業技術総合研究所“Information and Human Activity”, PRESTO, JST/
National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology

まな要因により変化するからである．しかし，従来の音源同定研究の多く1)∼3),5)∼8)は，こうした音色変化の問題を明示的に扱っていなかった．それに対し，柏
野らの適応型混合テンプレート法4)は，テンプレート
フィルタリングにより楽器の個体差を，位相トラッキ
ングにより音高の揺らぎを吸収することで，音色変化
2448

Vol. 44

No. 102449

音高による音色変化に着目した楽器音の音源同定の問題に対処していた．ただし，テンプレートを各楽32る手法は扱われていなかった．一般に楽器の音域は広Featureと音色がどのように変化するかを効率的にモデル化す

Feature器で半音ごとに用意しているものの，音高が変化する
0

く，たとえば，ピアノの音域は 7 オクターブにもわたる．そのため，高い音域と低い音域では音色が大きく

0
−3
27.5

異なり，音高を考慮しなければ，各楽器の全音域で適切に音源同定するのが困難となる．しかも楽器の音色
は，通常，低域から高域にいくに従って連続的に変わることを，音源同定手法は考慮しなければならない．

図1

110
440
1760
Fundamental Frequency [Hz]

55

110
220
440
880
Fundamental Frequency [Hz]代表値関数（ 太字）の例．左の図は線形近似では精度が不十分な例（ピアノの第 4 軸）で，右の図は音高による音色変化が特に顕著な例（チェロの第 1 軸）である
Fig. 1 Examples of representation functions.

本論文では，音高による音色変化を効率的にモデル化する手法として F0 依存多次元正規分布と，それに発音体は異なる材質からできている．

基づく音源同定手法を提案する．これは，音高が物理

この問題に対する 1 つの解決法は，各楽器の学習パ

量（基本周波数）とほぼ 1 対 1 で対応することに着目

ターンが音高ごとに異なる多次元正規分布に従うと仮して，音高による音色変化を基本周波数の関数として定し，入力（同定対象）と同じ音高の学習パターンの表現するものである．具体的には，音色空間（楽器音みを使って分布のパラメータを推定することである．

の特徴空間）上で，各楽器音データは，基本周波数にしかし，分布のパラメータ推定には多くの学習パター

よって平均が変化する多次元正規分布（ F0 依存多次ンを必要とし，音高ごとに多くの学習パターンを用意

元正規分布）に従うと仮定し，この分布のパラメータするのは非現実的である．

推定法を提案する．そして，この分布を仮定した場合

本論文では，学習パターンの分布の音高依存性が主の識別関数をベイズ決定規則から定式化する．このよに平均に顕著に現れる（付録参照）ことに着目し，平うに，特徴変動をその要因となる物理量の関数として

均を基本周波数の関数として拡張した多次元正規分布

とらえるアプローチは，従来の研究1)∼8)では議論されを提案する．これにより，音高による音色変化を考慮てこなかった．

しながら，全音域の学習パターンを 1 つの分布で表現

以下，まず 2 章で F0 依存多次元正規分布を提案し，することができる．本論文では，このように拡張されこの分布を仮定した場合の識別関数をベイズ決定規則

た多次元正規分布を F0 依存多次元正規分布と呼ぶ．

に基づいて定式化する．次に，3 章で提案手法の処理

以下，F0 依存多次元正規分布のパラメータ（ 平均との流れを述べ，4 章で評価実験について述べる．さら共分散）の推定法を述べる．

に，5 章でベイズ決定規則と k-NN 法を比較し，最後に 6 章でまとめをする．

2. F0 依存多次元正規分布

2.1 代表値関数
基本周波数によって変化する分布の平均を，最小二．この近似曲線乗法による関数近似で推定する（図 1 ）．こを代表値関数と呼び，µi (f ) と書く（ i：楽器名）

本論文の音源同定方式では，各楽器名がラベルづけ

こでは，近似関数として 3 次関数を用いる．これは，られた楽器音の特徴ベクトルのデータベース（個々の複雑な音色変化を表現できることと，少ないデータか

特徴ベクトルを学習パターンと呼ぶ）に基づいて音源らでも推定できることを両立できる次数を，予備実験

同定を行う．各楽器の学習パターンが多次元正規分布

により求めたものである．

に従うと仮定し，多次元正規分布のパラメータを推定

2.2 F0 正規化共分散行列

して各楽器の事後確率を計算する．そして，事後確率

F0 依存多次元正規分布における共分散行列の算出の最も高い楽器名を同定結果として出力する．ただし，法を述べる．F0 依存多次元正規分布の共分散行列は，

学習パターンは，以下の理由により音高に依存する：

代表値関数からのちらばりの程度を表す．代表値関数( 1 ) 音高が低くなれば，発音体は大きくなる．発音
体の質量が大きくなると慣性も大きくなり，発音のは音高による音色変化を表すので，共分散行列は，音立ち上がりや減衰に，より多くの時間を要する10) ．

とができる．そこで，音色空間を代表値関数で正規化(2)

音高が高くなると振動損失が大きくなるため，高次の高調波は発生されにくくなる10) ．

(3)

一部の楽器では音高により発音体が異なり，各高以外の要因による音色変化を表していると考えるこすることで音高による音色変化を除去してから，共分散行列を求める．本論文では，この F0 依存多次元正
規分布における共分散行列を F0 正規化共分散行列と

2450

Oct. 2003

情報処理学会論文誌

呼び，Σi と書く．

3. 処理の流れ

2.3 ベイズ決定規則による識別
各楽器 ωi の学習パターンが，F0 依存多次元正規

本章では，提案手法の処理の流れを述べる．まず，分布に従うと仮定し ，事後確率 p(ωi |x; f ) が最大に前処理としてスペクトログラムを作成し，調波構造をなる楽器名を同定結果として出力する．ここで，パラ推定する．次に，特徴抽出を行う．特徴抽出は，後でメータ f は入力パターン x の基本周波数で，本研究

特徴空間の変形（次元圧縮）をすることを前提に，識で新たに導入されたものである．

別に有効と期待できるものを 129 個抽出する．そのベ イズ の 定理より，事 後確 率は ，確率 密度関 数p(x|ωi ; f ) と事前確率 p(ωi ; f ) を使って，そして，圧縮された音色空間上で各楽器のパターンがp(x|ωi ; f )p(ωi ; f )p(x; f )p(ωi |x; f ) =F0 依存多次元正規分布に従うと仮定し ，ベイズ識別規則を用いて楽器名を同定する．

と表されるので，識別規則は次のように定式化される：ムを作成し（ハニング窓使用，窓幅：4,096 点，時間分p(x|ωi ; f )p(ωi ; f )p(x; f )= argmax
ωi，各時刻において，パワースペクトログ
解能：10 ms ）ラムの周波数方向の導関数の零交差からピーク抽出を= argmax p(x|ωi ; f )p(ωi ; f )行う．ピーク位置推定には，複素スペクトル内挿法14)

ωiをハニング窓用に拡張したもの15)を使用し，抽出され= argmax{log p(x|ωi ; f ) + log p(ωi ; f )}.
ωi(1)
また，F0 依存多次元正規分布の確率密度関数はp(x|ωi ; f )3.1 調波構造の推定
まず，短時間フーリエ変換を用いてスペクトログラ

ω̂ = argmax p(ωi |x; f )ωi後，主成分分析・線形判別分析により次元圧縮を行う．

1
1
exp − D2 (x, µi (f ))=2(2π)d/2 |Σi |1/2



たピークから調波構造（ 30 次まで ）を抽出する．なお，基本周波数に関しては，音高（ C4 など ）を人手で与え，その音高に対応する周波数（ 平均律で算出）の近傍（ 200 cent 以内）に存在するピークの周波数とする．また，周波数とパワーはともに対数で表し，正規化は行わない．

で与えられる．ここで，d は音色空間の次元数，D は

3.2 特 徴 抽 出

マハラノビス距離であり，その定義は次に示す 129 個の特徴量を抽出する．これらは，先2D (x, µi (f )) = (x − µ−1i (f )) Σi (x − µi (f ))行研究3),6)や楽器音響学・楽器物理学などの知見9)∼12)で与えられる（ は転置）
．この式を式 (1) に代入するを参考にしながら決定した．

ことで，次の識別規則が得られる：(1)ω̂ = argmax

−

ωi

1 2
1
D (x, µi (f )) − log |Σi |22d− log 2π + log p(ωi ; f ) .
2

ここで，事前確率について述べる．本論文では，事前確率を，音域的に発音可能かど うかに基づいて定める．楽器 ωi の音域を Ri とすると，楽器 ωi の事前確率をp(ωi ; f ) =1/m(if f ∈ Ri )0

(if f ∈ Ri )と定義する．ここで，m は，識別対象の楽器のうち，基本周波数 f で発音可能な楽器の個数を表す．これにより，発音不可能な音域では事前確率が 0 になるため，識別結果は，音域的に発音可能な楽器に限定される．

スペクト ルに関する特徴

ここでは，主に音の甲高さなど スペクトルの定常的な特徴を抽出する．そのため，各高調波成分の周波数やパワー値は，その時間方向の中央値を用いる．具体的には次に示す 40 個の特徴量を抽出する：

1

周波数重心（ 各高調波成分のパワー値を重みとする周波数の重みつき平均），
2 全高調波成分のパワー値の合計に対する基音成分のパワー値の割合，

3 〜 30 全高調波成分のパワー値の合計に対する基音から i 次までの高調波成分のパワー値の合計の割合 (i = 2, 3, · · · , 29)，31 奇数次の高調波成分（ 基音含む）と偶数次の高調波成分とのパワー値の合計の比，
32 〜 40 音が鳴り続けている時間（周波数成分全体のパワーがしきい値を超えている時間）に対して，
その高調波成分の鳴り続けている時間（パワー値が同じしきい値を超えている時間）が p% である高調

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No. 102451

音高による音色変化に着目した楽器音の音源同定
0Power [dB]

Power [dB]

0

−100
0

2000
Frequency [Hz]

4000

−100
0

2000
Frequency [Hz](a) Recorder (C5, Forte)

図3

4000

(b) Alto Sax (C5, Forte)

発音開始直後のパワースペクトル．(b) のように非高調波成分が多く含まれていると，(a) に比べて高調波成分のピークの尖度が低くなることが分かる
Fig. 3 Power spectrum at onset time.

80

周波数重心の時間変化の振幅，

81 周波数重心の時間変化の振動数，82 〜 94 k 次 の メル 周 波 数 ケプ スト ラ ム 係 数（ MFCC ）の時間変化の振幅 (k = 1, 2, · · · , 13)，95 〜 107 k 次の MFCC の時間変化の振動数 (k =1, 2, · · · , 13)．
(4)
図2

パワーの時間変化に関する特徴（ピアノ，C4，強）．p (t) はパワー包絡線の時刻 t の微分係数を表す
Fig. 2 Temporal features of power.

発音開始直後のピーク尖度に関する特徴

発音開始直後 150 ms 間において，各高調波成分のピー
ク周辺にどの程度非調波成分があるかを，各高調波成分のピークの尖度から抽出する．まず，発音開始時刻
から 150 ms までの各時刻のパワースペクトルから，

波成分の個数 (p = 10, 20, · · · , 90)．

基音から 11 次倍音までの各高調波成分のピーク付近

パワーの時間変化に関する特徴（ピークの周波数を f [Hz] とすると，0.75f [Hz] から(2)

ここでは，パワーの時間変化に関する特徴を抽出する．

1.5f [Hz] までの範囲）の部分を切り出す．そして，切以下の特徴量 41 で，大局的な音量変化（ 通常，音り出された各ピーク付近の尖度を 4 次モーメントかが減衰するか持続するか ）を表し，特徴量 42 〜 75

ら算出する．このとき，非高調波成分が多く含まれてで，より細かな音量変化を表す（ 図 2 ）．

いれば，高調波成分のピークが非高調波成分に埋もれ41る形となるため，ピークの尖度は低くなり，逆に，非パワー包絡線の線形最小二乗法による近似直線の傾き，

高調波成分があまり含まれていなければ ，ピークの42 〜 58 発音開始直後 t 秒間のパワー包絡線の微分係数の中央値 (t = 0.15, 0.20, · · · , 0.95)，．そこで，各高調波成分に対尖度は高くなる（ 図 3 ）する各時刻のピーク尖度の時間方向の平均値（ 特徴59 〜 75 最大パワー値と，発音開始から t 秒後のときのパワー値の比 (t = 0.15, 0.20, · · · , 0.95)．

量番号 108 〜 118 ）と，時間変化の振幅（ 特徴量番号( 3 ) 各種変調の振幅と振動数以下の変調の振幅と振動数を抽出する．ここで，各種変動の振動数は導関数の零交差点数から，振幅は，十3.3 主成分分析・線形判別分析による次元圧縮☆
規化し，主成分分析により次元を圧縮する．累積寄与

分に平滑化された信号と元の信号との差に対する四分

率 99%で，129 次元から 79 次元に圧縮される．

位幅（ 上位 25%と下位 25%の値を無視したときの最119 〜 129 ）をそれぞれ抽出する．

上記の特徴量を平均が 0，分散が 1 になるように正次に，線形判別分析によりさらに次元を圧縮する．

大値と最小値の差）からそれぞれ算出する．平滑化に

本論文では 19 種類の楽器を扱うので，特徴空間は 18

は，Savitzky と Golay の 2 次多項式適合による平滑次元に圧縮される．線形判別分析は，クラス内分散・化法16)を使用する．

クラス間分散比を最大にする部分空間を求める手法で，

76
77

振幅変調の振幅，識別を考慮した次元圧縮法である．そのため，主成分

7879

周波数変調の振幅，振幅変調の振動数，
周波数変調の振動数，☆

これらの処理は，すべての学習データを用いて行われる．これは，学習データが少ないと，基本周波数ごとに信頼性のある特徴空間を得るのが困難だからである．

2452

Table 1

Oct. 2003

情報処理学会論文誌
表 1 使用した楽器音データベースの内訳
Contents of musical instrument sound databaseused in this paper.

楽器
番号

楽器名
（楽器記号）

楽器
個体

01
09
10
11
15
16
17
21
22
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

ピアノ（ PF ）クラシックギター（ CG ）ウクレレ（ UK ）アコースティックギター（ AG ）バイオリン（ VN ）ビオラ（ VL ）チェロ（ VC ）トランペット（ TR ）トロンボーン（ TB ）ソプラノサックス（ SS ）アルトサックス（ AS ）テナーサックス（ TS ）バリトンサックス（ BS ）オーボエ（ OB ）ファゴット（ FG ）クラリネット（ CL ）ピッコロ（ PC ）フルート（ FL ）リコーダー（ RC ）

3
3
3
3
3
3
3
2
3
3
3
3
3
2
3
3
3
2
3

音域

強 奏 デー
さ 法 タ数*

A0–C8
E2–E5
F3–A5
E2–E5 そG3–E7 れC3–F6 ぞC2–F5 れE3–A6 強A1–F5 ・G3–E6 中C3–A5 ・G2–E5 弱C2–A4 のA3–G6 3
A1–D5 種
D3–F6 類
D5–C8
C4–C7
C4–B6

通
常
の
奏
法
の
み

508
696
295
666
528
472
558
151
262
169
282
153
215
151
312
263
245
134
160

* 無音検出による自動切り出しによって切り出された単音の個数

Table 2

表 2 19 楽器の分類
Categorization of 19 instruments.

カテゴ リー

属する楽器

ピアノ

ピアノ

ギター

クラシックギター，ウクレレ，
アコースティックギター

弦楽器

バイオリン，ビオラ，チェロ

金管楽器

トランペット，トロンボーン

サックス

ソプラノサックス，アルトサックス，
テナーサックス，バリトンサックス

複簧楽器

オーボエ，ファゴ ット

クラリネット無簧楽器

クラリネットピッコロ，フルート，リコーダ

験を繰り返して，認識率の平均を求める．そのため，代表値関数や F0 正規化共分散行列の算出では，表 1のデータ数の 90%のデータを用いることになる．
楽器音を扱う場合，個々の楽器の認識率だけでなく，弦楽器，金管楽器など のカテゴ リーレベルの認識率も重要である．なぜなら，実際の応用においてカテゴ
リーレベルの情報が分かるだけで有用な場面が多いからである．たとえば，ピアノソロ曲を検索する場面で分析のみで同次元に圧縮するのに比べて高性能になる

は，音楽音響信号に擦弦楽器や管楽器などが含まれてと予測される．このことは，後述の実験で確認する．

いることが分かれば，それだけで検索対象からはずす

3.4 識
別2 章で述べたように，主成分分析・線形判別分析によって圧縮された 18 次元の特徴空間上で，各楽器のことができる．また，フルートとピアノのアンサンブ
ル曲を自動採譜する場面で，個々の楽器名を正しく同パターンが F0 依存多次元正規分布に従うと仮定し ，ことはできる．

ベイズ決定規則を用いて楽器名を同定する．

4. 評 価 実 験

定できなくても，カテゴ リーレベルで両者を区別する
本論文では，カテゴ リーレベルの認識率を，表 2 に示す 8 つのカテゴリーを用いて算出する．この分類は，楽器の発音機構や従来研究6),8)に基づいて本研究で定提案手法の有効性を確認するため，評価実験を行う．

義したものである（ただし ，Eronen は，複簧楽器と4.1 実 験 方 法
実楽器の単音データベースとして，RWC 研究用音

クスを 1 つのカテゴ リーにまとめた 6 カテゴ リーを

楽データベースの楽器音データベース RWC-MDB-I-．まず，同定対象を個々の楽器レベルで用いている8) ）

2001

17)

を使用する．これは，50 種類の実楽器の単独発

クラリネットを 1 つのカテゴ リーに，金管楽器とサッ（ すなわち楽器名を ）同定する．そして，この同定結音を半音ごとに収録（サンプリング周波数：44.1 kHz，

果と正解とがカテゴ リーレベルで一致しているかど う

16 ビットリニア量子化，モノラル）したもので，各楽器音には，原則 3 種類の楽器個体，3 種類の音の強さ，かを表 2 の分類に基づいて決定し，カテゴ リーレベルの認識率を算出する．

このデータベースのうち，オーケストラで一般的に4.2 実 験 結 果
通常の多次元正規分布を仮定して識別した場合（音使用される楽器から，打楽器，収録時のノイズが大き

高による音色変化を考慮しない場合）と，F0 依存多いものなどを除いた 19 種類の楽器を使用する．使用し次元正規分布を仮定して識別した場合（提案手法）の複数の奏法が含まれている．

たデータ（総数：6,247 個）の内訳を表 1 に示す．表 1

両方の認識率を表 3 に示す．本論文で提案する F0 依のデータ全体を無作為に 10 等分し，クロスバリデー

存の処理を導入することで，個々の楽器レベルで，平ションを行って認識率を求める．すなわち，10 個のグ均の認識率が 75.73%から 79.73%と 4.00%改善されループそれぞれに対して，そのグループ以外のデータた．これは，音高による音色変化を考慮しない場合ので学習してそのグループのデータで評価するという実誤認識全体を 1 とすると，その 16.48%を削減できた

No. 1074.21%
97.27%
97.97%
94.89%
98.86%
93.22%
95.16%
76.82%
85.50%
73.96%
73.76%
90.20%
81.40%
75.50%
64.74%
90.69%
89.39%
82.09%
92.50%
88.20%

83.27%
90.23%
97.97%
83.93%
73.67%
76.27%
78.67%
82.12%
84.35%
65.89%
47.87%
66.01%
73.95%
72.19%
68.59%
92.07%
81.63%
85.07%
91.25%
79.73%+9.06%±0.00%±0.00%+2.70%+3.97%+2.33%+5.19%+8.61%+7.63%+9.09%+6.38%+1.30%+7.90%+0.67%+8.98%+1.38%+4.07%+3.73%−0.63%+4.00%

83.27%
97.13%
98.31%
95.65%
99.05%
94.92%
96.24%
85.43%
89.69%
80.47%
77.66%
92.16%
86.05%
74.83%
71.15%
92.07%
90.20%
85.82%
91.25%
90.65%+9.06%−0.14%+0.34%+0.76%+0.19%+1.70%+1.08%+8.61%+4.19%+6.51%+3.90%+1.96%+4.65%−0.67%+6.41%+1.38%+0.81%+3.73%−1.25%+2.45%

Normal：通常の多次元正規分布を仮定した場合
F0-dpt：F0 依存多次元正規分布を仮定した場合（ 提案手法）

0.1
Weights

PF
CG
UK
AG
VN
VL
VC
TR
TB
SS
AS
TS
BS
OB
FG
CL
PC
FL
RC
平均

0.1
0

−0.1

−0.1
−0.2

0

(1)

(2)
Features

(3)

(4)

−0.2

(a) 第 1 主成分
0.2

0.2

0.1

0.1

0

(3)

(4)

0

(1)

(2)
Features

(3)

(4)

−0.2

(c) 第 3 主成分

(1)

(2)
Features(3)(4)(d) 第 4 主成分

0.2

0.2

0.1

0.1

0

−0.1
−0.2

(2)
Features

−0.1

−0.1
−0.2

(1)

(b) 第 2 主成分

Weights

カテゴ リーレベル
Normal F0-dpt
差0.2

Weights

楽器
個々の楽器レベル
記号 Normal F0-dpt
差0.2

Weights

実験結果（ 通常の多次元正規分布の場合の認識率と F0 依存
多次元正規分布の場合の認識率）
Table 3 Accuracy by F0-independent distribution (baseline) and F0-dependent distribution (proposed).

Weights

表3

74.21%
90.23%
97.97%
81.23%
69.70%
73.94%
73.48%
73.51%
76.72%
56.80%
41.49%
64.71%
66.05%
71.52%
59.61%
90.69%
77.56%
81.34%
91.88%
75.73%

2453

音高による音色変化に着目した楽器音の音源同定

Weights

Vol. 44

0

−0.1

(1)

(2)
Features(3)(e) 第 5 主成分

(4)

−0.2

(1)

(2)
Features(3)(4)(f) 第 6 主成分ことを意味する．また，カテゴ リーレベルでは，平均

注 図の横軸は，3.2 節の 129 個の特徴量に対応し，図中の ( 1 )〜の認識率は 88.20%から 90.65%と 2.45%改善された．

( 4 ) は，3.2 節の特徴量の説明における ( 1 )〜( 4 ) に対応する

これは，音高による音色変化を考慮しない場合の認識
Fig. 4

率全体を 1 とすると，その 20.67%を削減できたこと

図 4 主成分分析による各主成分の重み値
Excerpts of weights by principal component
analysis.

を意味する．
これらの結果が有意であることを t 検定（ 片側検のほか，第 3 主成分は MFCC や発音開始直後のピー

定）で示す．各楽器における両手法の認識率の差を，第ク尖度の時間変化の振幅（ 82 〜 94 ，119 〜 129 ）di (i = 1, · · · , n) とすると，検定統計量 t0 は，¯|d|
t0 = 
¯ 2 n(n − 1)(di − d)第 5 主成分は MFCC と発音開始直後のピーク尖度i

4 主成分は MFCC の時間変化の振動数（ 95 〜 107 ），，第 6 主成分は MFCC の時間変化の振動（ 95 〜 129 ）数（ 95 〜 107 ）と発音開始直後のピーク尖度の時間変で与えられる．ここで，d¯ は d1 , · · · , dn の平均値で化の振動数（ 119 〜 129 ）などを総合的に表しているこある．この統計検定量は，個々の楽器レベルとカテゴとが分かる．

リーレベルでそれぞれ 5.4781，3.9482 で，ともに有

ここで，発音開始直後のピーク尖度に関する特徴量

意水準 0.05%（ 棄却域：(3.9217, ∞) ）で有意である．

（ 95 〜 129 ）が，第 3 主成分，第 5 主成分，第 6 主成

4.3 主成分分析に関する考察
各主成分の重みの一部を図 4 に示す．図 4 (a)，(b)分と多くの主成分に現れている．この特徴量は，高調から，第 1 主成分は高調波成分の個数（ 32 〜 40 ）とある．楽器音の非調波成分のモデル化は，従来からそパワーの時間変化（ 41 〜 75 ）を，第 2 主成分は高の必要性が認識されながらも12), ☆☆ ，ほとんど 考慮さ

波成分周辺の非調波成分の多さをモデル化したもので調波成分に関する定常的特徴（ 2 〜 30 ）を総合的に表していると考えられる．従来より，音色を規定する要因としてスペクトルに関する定常的特徴とパワーの時間変化に関する特徴が重要であるといわれており☆ ，このことを裏づける結果になったといえる．そ☆

たとえば，古典的な音合成方式では，周波数エンベロープオシ
レータにより定常的なスペクトルを制御し ，パワーエンベロー
プオシレータによりパワーの時間変化を作り出している18) ．
☆☆
たとえば，安藤は，非調波成分を「雑音的成分の混在」と称し，「楽器音のそ̇れ̇ら̇し̇ さ̇を構成する重要な因子」と述べている12) ．

2454

表 4 特徴空間変形における基底ベクトルの一部
Table 4 Excerpts of basic vectors in transformation offeature space.
特徴量と重み値
第1軸

Oct. 2003

情報処理学会論文誌

比）の重みが第 1 軸で 0.2701〜0.3926 であった．また， 76 〜 79 （振幅変調，周波数変調の振幅/振動数）
は，第 1 軸，第 2 軸，第 4〜6 軸，第 8 軸，第 12 軸，

73 (0.2701), 74 (0.3220), 75 (0.3926),

第 14 軸と，多くの軸で大きな重みが現れた（ 絶対値79 (−0.3204), 81 (0.2559)

で 0.2755〜0.4425 ）．これらから，パワーの時間変化

40 (−0.2721), 76 (0.4425), 78 (0.3554),や各種変調などの動的特徴が識別に効果的であるとい82 (−0.2771),

える．実際，人間の音色知覚においても，このような第3軸

41 (0.5977), 109 (0.2607)

動的特徴が重要であることが知られており12),19),20) ，第4軸

41 (−0.2578), 79 (−0.2917), 109 (0.2944)

楽器音の音響信号を逆転再生すると音源同定能力が低

第5軸

40 (0.4286), 78 (0.3219), 108 (0.5400)

下するという実験結果21) など もこのことを裏づけて第6軸

76 (−0.2755), 108 (−0.4529)

いる．

第7軸

40 (0.3974), 108 (−0.4576)

(3)

第8軸

76 (0.3378), 85 (0.2614), 108 (−0.4541)

いて

第9軸

2

(0.3586), 40 (−0.2783), 84 (0.4525)

108 ， 109（ 発音開始直後の基音成分/2 次高調波成分

第 10 軸40 (0.2887), 42 (−0.3200), 108 (−0.3292),のピーク尖度）が，第 3〜8 軸，第 10 軸，第 11 軸と，109 (0.4508)

多くの軸で大きな重みが現れた（ 絶対値で 0.2607〜

第2軸

発音開始直後のピ ーク尖度に関する特徴につ第 11 軸32 (0.4363), 36 (−0.2837), 109 (−0.2732)

0.5400 ）．これは，4.3 節でも述べたように，音楽情景

第 12 軸39 (0.2794), 78 (0.3174), 81 (0.2704)

分析において非調波成分を適切に扱う必要があること

第 13 軸40 (0.3521), 120 (−0.2522)を示唆している．

第 14 軸76 (−0.3484), 77 (0.4201)

4.5 実験結果に関する考察
実験結果について考察する．

れてこなかった．これらの特徴量が多くの主成分に現(1)れたことは，音楽情景分析において非調波成分を適切

9.06%の改善）である．これは，ピアノの音域が広く，音高による音色変化が顕著に現れるからと考えられる．
楽器音響の分野では，ピアノの音色は，に扱う必要があることを示唆している．

4.4 線形判別分析に関する考察
主成分分析と線形判別分析によって特徴空間変形を行った際の重み（ 基底ベクトル ）の一部を表 4 に示
す．表から以下の考察が得られる：(1)

スペクト ルに関する特徴量について

第 9 軸に 2 （全高調波成分のパワー値の合計に対す

ピアノの性能改善が顕著（ 74.21%から 83.27%，• 低音ほど 倍音が豊富である，• 低音ほど 弦が太く，弦の質量が大きくなるため，
振幅の時間変化が緩やかになる，• 低音では 1 本，中音では 2 本，高音では 3 本の弦が 1 つの鍵盤に対して使われており，中音・高音

る基本成分のパワー値の割合）の重みが 0.3586 と高では調律の微妙なずれにより う̇な̇り̇ が発生する，

く現れたほかは， 32 〜 40 （ 音が鳴り続けている時ということが知られている10),12) ．実際，主成分分析・間に対して，その高調波成分の鳴り続けている時間が線形判別分析で得られた特徴空間において，第 2 軸，

p%以上である高調波成分の個数）の重みが，第 5 軸，

第 4 軸，第 14 軸に音高による特徴変動が顕著にみら

第 7 軸，第 9 軸，第 10〜13 軸で高かった（ 絶対値でれた．これらの軸は， 41 （パワー包絡線の線形最小

0.2721〜0.4363 ）．音色を規定する要因としてスペク
トルに関する特徴量が重要であることは以前から知ら自乗法による近似直線の傾き）， 76 〜 79 （振幅変調・れており

19),20)，上記の結果は，これを裏づける結果になったといえる．

( 2 ) パワーの時間変化・各種変調について
41 （パワー包絡線の線形最小二乗法による近似直線の傾き ）の重みが，第 3 軸，第 4 軸で高く（ それぞれ 0.5977，−0.2578 ）， 42 （ 発音開始直後 150 ms 間

周波数変調の振幅/振動数）などの重みが大きく，上記と一致する部分がみられる．
( 2 ) クラシックギター，ウクレレ，リコーダーでは，提案手法の有効性を確認することはできなかった．これは，元々の認識率が 90%を超えており，改善の余地が小さかったからと考えられる．

のパワー包絡線の微分係数の中央値）の重みが第 10( 3 ) ギター，弦楽器のカテゴリーレベルの認識率が，．これは，他の楽器に比べ高かった（ 94.92〜99.05% ）軸で −0.3200， 73 〜 75 （ 最大パワー値と，発音開

管楽器は種類が多く，いくつかのカテゴリーにまたがっ

始から t(= 0.85, 0.90, 0.95) 秒後のときのパワー値のて存在するのに対し，ギターや弦楽器は，他のカテゴ

Vol. 44

No. 10リーに発音機構の似た楽器が存在しないためと考えら
れる．

(4)

表5

5 章の実験結果（ k-NN 法とベイズ決定規則との認識率の比
較；個々の楽器レベルの認識率のみ）
Table 5 Accuracy by k-NN rule and Bayes decision rule.

サック ス は ，カ テ ゴ リ ー レ ベ ル の 認 識 率（ 77.66〜92.16% ）に比べ，個々の楽器レベルの認識率（ 47.87〜73.95% ）が低かった．これは，サックス
内の個々の楽器の音色が非常に似ているためと考えられる．実際，これらは人間でも識別するのが難し く，
文献 6) によれば ，被験者が聴いた音の楽器名を 27
個の楽器名が書かれたリストから選ぶ，という実験で正しく認識できた人（音楽経験者）は，ソプラノサッ
クスで 7.1%，アルトサックスで 28.6%と少なかった．
ただし，この聴取実験では 10 秒程度の旋律の抜粋を用いており，本実験の結果と直接比較することはでき
ない．

(5)

2455

音高による音色変化に着目した楽器音の音源同定

リコーダ ーの認識率が ，個々の楽器レベルで0.63%，カテゴ リーレベルで 1.25%下がり，オーボエのカテゴ リーレベルの認識率が 0.67%下がった．しかし，リコーダーやオーボエはデータ数が少なく（それ
ぞれ 160 個，151 個），リコーダーの個々の楽器レベルで 1 個，カテゴ リーレベルで 2 個，オーボエのカテ
ゴ リーレベルで 1 個，誤認識が増えたにすぎない．

5. k-NN 法との比較

PF
CG
UK
AG
VN
VL
VC
TR
TB
SS
AS
TS
BS
OB
FG
CL
PC
FL
RC
平均

(a)
(b)
(c)
k-NN 法 (k = 3)
PCA1 PCA2
LDA
53.94% 46.46% 63.39%
79.74% 77.16% 75.72%
94.58% 92.54% 97.63%
95.05% 92.79% 97.00%
47.73% 46.02% 45.83%
55.93% 54.24% 61.86%
86.20% 85.84% 84.23%
36.42% 38.41% 47.02%
70.99% 54.58% 77.86%
23.08% 14.20% 24.85%
37.59% 29.79% 40.43%
62.09% 66.01% 68.63%
68.84% 67.91% 66.98%
47.68% 48.34% 49.01%
64.10% 65.06% 74.36%
93.45% 87.93% 93.10%
84.08% 84.90% 84.08%
88.06% 72.39% 94.03%
97.50% 93.75% 97.50%
70.27% 66.98% 72.53%

(d)

(e)
(f)
ベイズ決定規則
PCA1 PCA2
LDA
55.91%
98.28%
67.12%
19.97%
89.58%
71.19%
45.16%
41.72%
75.19%
48.52%
72.70%
30.07%
55.35%
43.71%
40.38%
95.51%
63.27%
35.82%
85.00%
62.11%

59.06%
97.27%
80.00%
44.14%
84.47%
79.24%
30.82%
72.85%
78.24%
66.86%
41.84%
61.44%
54.42%
81.46%
30.12%
93.45%
58.37%
84.33%
96.25%
66.50%

83.27%
90.23%
97.97%
83.93%
73.67%
76.27%
78.67%
82.12%
84.35%
65.89%
47.84%
66.01%
73.95%
72.19%
68.59%
92.07%
81.63%
85.07%
91.25%
79.73%

PCA1：主成分分析のみを用いて 79 次元に圧縮した場合．
PCA2：主成分分析のみを用いて 18 次元に圧縮した場合．
LDA：主成分分析を用いて 79 次元に圧縮し ，さらに線形判別分析
で 18 次元に圧縮した場合．

本章では，F0 依存多次元正規分布を仮定してベイズ決定規則を用いた場合（提案手法）と他の手法（ ノン・パラメト リックな手法）を用いた場合，および ，
線形判別分析を用いた場合と用いなかった場合とで，認識率を比較する．なお，ノン・パラメトリックな手法としては，k-NN 法 (k = 3) を取り上げた．
実験方法は 4 章と同じ く，表 1 のデータ（ 総数：6,247 個）を使ってクロスバリデーションを行う．実験結果（ 表 5 ）から以下の知見が得られる：( 1 ) 平均の認識率で，主成分分析・線形判別分析で次元圧縮し た後に F0 依存多次元正規分布を仮定してベイズ決定規則を用いた場合 (f) が最も高かった．また，この方法は楽器ごとの性能の偏り（ 79.73% ）も最も小さかった．

(2)

表 5 の (d) と (e) を比較すると，(e)（ 18 次元

特徴空間；累積寄与率 88% ）の認識率が (d)（ 79 次

図5

主成分分析のみを用いて次元圧縮したときの次元数と認識率の関係．23 次元以下では，次元数を上げると認識率も向上す
るが，23 次元を超えると，次元数を上げることで認識率は逆に下がることが分かる．ただし，いずれの場合も線形判別分析を併用した場合の認識率（ 79.73% ）より低い
Fig. 5 Relationship between the number of dimensions
and recognition rates.

元特徴空間；累積寄与率 99% ）よりも 4.39%高かっ
た．ほかにもさまざまな次元数で実験したところ，23
次元（ 累積寄与率：90% ）のときが最も認識率が高く( 3 ) 楽器別にみると，トランペット，ソプラノサックス，テナーサックス，オーボエ，フルートの 5 つの（ 69.09% ），それより次元数を高くすると認識率は低楽器において，(d) の認識率がいずれも低い（ 30.07〜．このように，ある次元
くなる現象がみられた（図 5 ）48.52% ）のに対して，(e) では認識率が大幅に改善さ数を超えると次元数を上げることで認識率が下がる現れた（ 61.44〜84.33% ）．これは，79 次元正規分布の象（ヒューズの現象22) ）が，本研究でも観測された．

パラメータを推定するのに十分な数の学習データがな2456

かったためと考えられる（いずれも 170 個未満）
．文
献 23) では，学習データは特徴空間の次元数の 5〜10倍程度あるのが望ましいと述べられており，本実験結果はこれと一致する．

(4)Oct. 2003

情報処理学会論文誌

表 5 のすべてにおいて，線形判別分析を併用し．これは，線形
た方 (f) が認識率は高かった（ 79.73% ）判別分析が，クラス内分散・クラス間分散比最大化基準に基づく，識別を考慮した次元圧縮法だからである．

( 5 ) 本論文では，線形判別分析のみを用いて次元圧
縮した場合については実験しなかった．これは，線形判別分析で用いる逆行列は，特徴空間に相関性の高い軸が含まれていると誤差が大きくなるため，線形判別分析による部分空間が，正常に算出されないためである．主成分分析は，特徴空間の次元を圧縮するだけでなく，各軸が直交するように空間を変形する．そのため，線形判別分析を適用する前に，主成分分析を用いて各軸を直交化することが有効である．

6. お わ り に
本論文では，音高による音色変化を考慮する音源同定手法として，F0 依存多次元正規分布に基づく識別手法を提案した．この手法は，各楽器音データが，基本周波数によって平均が変化する多次元正規分布に従うと仮定し，基本周波数によって変化する平均を関数近似により求めるものである．実験の結果，音高による音色変化を考慮しない場合の誤認識全体のうち，個々の楽器レベルで 16.48%，カテゴリーレベルで 20.67%の誤認識を削減することができた．
本論文で提案した F0 依存多次元正規分布は，ベイズ決定規則への応用のみに限定されるものではない．
今後は，この枠組みを応用して，より高性能な識別手法の設計に取り組むとともに，より多くの楽器に対応できるよう，他の特徴量の導入も検討する．さらに，混合音への適用などにも取り組んでいく予定である．
謝辞 本研究の一部は，日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究（ B ）第 12480090 号，NTT コミュニケーション科学基礎研究所，および 21 世紀 COE プロ
グラム「知識社会基盤構築のための情報学拠点形成」
によるものである．また，本研究の実験において，文献 17) の「 RWC 研究用音楽データベース：楽器音」（ RWC-MDB-I-2001 ）を使用した．最後に，ご討論いただいた麻生英樹氏（ 産業技術総合研究所），中臺一
博氏（科学技術振興事業団；現在，株式会社ホンダ・リ
サーチ・インスティチュート・ジャパン ）に感謝する．

参 考 文 献1) Cosi, P., Poli, G.D. and Lauzzana, G.:
Auditory Modelling and Self-Organizing Neural Networks for Timbre Classiﬁcation, J. New
Music Research, Vol.23, pp.71–98 (1994).
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Grouping of Musical Sounds: A Computational
Model, J. New Music Research, Vol.23, pp.107–
132 (1994).
3) 柏野邦夫，中臺一博，木下智義，田中英彦：音楽情景分析の処理モデル OPTIMA における単音の認識，信学論，Vol.J79-D-II, No.11, pp.1751–
1761 (1996).
4) 柏野邦夫，村瀬 洋：適応型混合テンプレート
を用いた音源同定，信学論，Vol.J81-D-II, No.7,
pp.1510–1517 (1998).
5) 木下智義，坂井修一，田中英彦：周波数成分の重なり適応処理を用いた複数楽器の音源同定処理，信学論，Vol.J83-D-II, No.4, pp.1073–1081(2000).
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Theory and Computional Model, Ph.D. Thesis, MIT (1999).
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Recognition of Orchestral Instruments, Proc.
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8) Eronen, A.: Automatic Musical Instrument
Recognition, M.Sc. Thesis, Tampere Univ. of
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9) 山口公典，安藤繁雄：短時間スペクトル分析法の自然楽器音への適用，音響誌，Vol.33, No.6,
pp.291–300 (1977).
10) 早 坂 寿 雄：楽 器 の 科 学 ，電 子 情 報 通 信 学 会(1992).
11) Olson, H.F.（ 著），平岡正徳（ 訳）：音楽工学，
誠文堂新光社 (1969).
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14) 原祐一郎，井口征士：複素スペクトルを用いた周波数同定，計測論，Vol.19, No.9, pp.718–723(1983).
15) 後藤真孝，村岡洋一：打楽器音を対象にした音
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pp.901–911 (1994).
16) Savitzky, A. and Golay, M.J.E.: Smoothing
and Diﬀerentiation of Data by Simpliﬁed Least
Squares Procedures, Anal.Chem., Vol.36, No.8,
pp.1627–1639 (1964).
17) 後藤真孝，橋口博樹，西村拓一，岡 隆一：RWC
研究用音楽データベース：音楽ジャンルデータベー
スと楽器音データベース，情報処理学会研究報告，
2002-MUS-45, pp.19–26 (2002).

Vol. 44

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タ音楽—歴史・テクノロジー・アート，東京電機
大学出版局 (2001).
19) Rasch, R.A. and Plomp, R.（ 著 ），宮坂栄一（ 訳）：楽音の知覚，音楽の心理学（ 上）第 1 章，西村書店 (1987)．
20) Risset, J.C. and Wessel, D.L.（ 著）
，宮坂栄一
（訳）
：分析と合成による音色の探求，音楽の心理学（ 上）第 2 章，西村書店 (1987)．
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No.10, pp.1888–1891 (1964).
22) Hughes, G.F.: On the Mean Accuracy of Statistical Pattern Recognition, IEEE Trans. Inf.
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23) Jain, A.K. and Chandrasekaran, B.: Dimensionality and Sample Size Considerations in
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付

録

A.1 共分散行列の F0 依存性について

表6

各楽器・各特徴量における平均と標準偏差の基本周波数による変動の比較（抜粋）．標準偏差の基本周波数による変動（下段）が，平均のそれ（上段）よりもかなり小さいことが分かる
Table 6 Comparison of the F0 dependency of mean andstandard deviation.

PF
CG
UK
AG
VN
VL
VC
TR
TB
SS
AS
TS

ここでは，共分散行列が平均に比べて，基本周波数
によってあまり変化しないことを確認する．ただし ，
ここでは共分散行列の対角成分（ 実際には標準偏差）BSOBのみを扱う．これは，主成分分析によって非対角成分
が対角成分に比べて十分に小さくなるためである．
平均と標準偏差の F0 依存性は，次の手順で調べる：( 1 ) 各楽器に対して，対象音域の低い方から 1 オク
ターブの区間（ピアノなら A0–G1 ）に含まれるデータを使って，各特徴量の平均と標準偏差

FG
CL
PC
FL

を求める．

(2)

半音ずつずらして（ピアノなら A0–A1，B0–A1，· · · ）同様の計算を行う．
(3)

2457

音高による音色変化に着目した楽器音の音源同定

PC

第1軸
0.54250.0343
1.11600.01630.11490.01330.13650.03090.09620.00550.02260.00050.11790.00260.02140.00440.03050.02450.01080.00200.00570.00110.00510.00260.01190.00960.00270.00030.03440.00750.00140.00110.07520.01170.01000.00050.00240.0005第2軸
0.14380.0192
0.06310.00500.01290.00720.14120.00210.31190.06190.00870.00730.05220.03040.03370.00250.10970.01730.00900.01040.01850.02240.03380.00370.0656
0.03340.01580.00380.03170.00910.12130.00300.00130.03380.01190.00160.02140.0006

第3軸
0.37820.00750.05690.00140.07370.03180.04300.00100.01710.00170.00430.00140.03670.00310.00090.00080.01420.00750.00330.00100.03220.00550.12650.02130.02470.01860.01300.00090.03640.00380.00890.00140.15450.00640.00660.00110.01870.0055

第4軸
0.11950.03520.11680.00370.01710.0142
0.09480.00470.01900.01340.00240.0021
0.06940.00330.00930.00340.43700.02720.01790.0006
0.15680.00990.10240.00580.53890.06380.00370.00050.05790.01780.02970.00270.17820.00170.00970.00250.00320.0017

第5軸
0.14080.00770.01590.0077
0.03650.01830.06130.00250.21220.04130.08290.00170.40370.0201
0.06210.0057
0.66300.01730.06200.00280.01030.00520.03160.00320.14870.01780.00080.00460.02050.00380.01310.0181
0.06290.01050.00900.00110.00990.0015

第6軸
0.12430.00950.06690.00180.00240.00200.03260.00200.08130.02090.01130.00150.02530.00370.01040.00190.05470.00690.01260.00030.00490.00260.00480.00840.04140.01000.00690.00080.00710.00880.00600.00100.03640.01520.03740.00110.13580.0103

このようにして得られた各楽器・各特徴量の平均と標準偏差が，基本周波数によってどの程度変化するかをとらえるため，それぞれの基本周(平成 14 年 9 月 17 日受付)
(平成 15 年 9 月 5 日採録)

波数方向の分散を計算する．

(4)

この値が大きければ，基本周波数による変動が大きいことを示す．

北原 鉄朗（ 学生会員）

この手順により得られた結果を表 6 に示す．表よ2002 年東京理科大学理工学部情報科学科卒業．現在，京都大学大学

り，多くの楽器・特徴量において，標準偏差の基本周院情報学研究科知能情報学専攻修士

波数による変動が，平均のそれより小さいことが分か

課程在学中．音楽情報処理に興味をる．表では紙面の都合により第 7 軸〜第 18 軸につい持つ．電子情報通信学会，人工知能ては省略したが，第 1 軸〜第 6 軸とほぼ同様の結果が学会，日本音響学会，日本音楽知覚認知学会学生会員．

得られている．

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Oct. 2003

情報処理学会論文誌

後藤 真孝（ 正会員）

奥乃博（ 正会員）1993 年早稲田大学理工学部電子通1972 年東京大学教養学部基礎科学

信学科卒業．1998 年同大学大学院理科卒業．日本電信電話公社，NTT，工学研究科博士後期課程修了．同年，科学技術振興事業団北野共生システ

電子技術総合研究所（ 2001 年に独立

ムプロジェクト，東京理科大学理工

行政法人産業技術総合研究所に改組）

学部情報科学科を経て，2001 年 4 月に入所し，現在に至る．2000 年から 2003 年まで科学より京都大学情報学研究科知能情報学専攻教授．博士

技術振興事業団さきがけ研究 21 研究員を兼任．博士（工学）．この間，スタンフォード 大学客員研究員，東（工学）．音楽情報処理，音声言語情報処理等に興味を

京大学工学部客員助教授．人工知能，音環境理解，ロ持つ．1992 年 jus 設立 10 周年記念 UNIX 国際シンボット聴覚の研究に従事．1990 年度人工知能学会論文

ポジウム論文賞，1993 年 NICOGRAPH’93 CG 教育賞，IEA/AIE-2001 最優秀論文賞，IEEE/RSJ IROS-

シンポジウム最優秀賞，1997 年情報処理学会山下記念研究賞（ 音楽情報科学研究会），1999 年電気関係学

2001 Best Paper Nomination Finalist，第 2 回船井情報科学振興賞受賞．本学会英文図書委員．著編書：会関西支部連合大会奨励賞，2000 年 WISS2000 論文『 インターネット活用術』（岩波書店，1996 ），“Com-

賞・発表賞，2001 年日本音響学会第 18 回粟屋潔学術奨励賞・第 5 回ポスター賞，2002 年情報処理学会山

putational Auditory Scene Analysis”（共編，LEA，1998 ），“Advanced Lisp Technology”（共編，Taylor

下記念研究賞（ 音声言語情報処理研究会），2002 年日

& Francis，2002 ）等．

本音楽知覚認知学会研究選奨，2003 年インタラクショ
ン 2003 ベストペーパー賞各受賞．電子情報通信学会，
日本音響学会，日本ソフトウェア科学会，日本音楽知覚認知学会，ISCA 各会員．