Vol.2017-MUS-114 No.24
2017/2/27

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Strummer：インタラクティブなギターコード練習システム
有賀 竣哉1,a)

後藤 真孝2,b)

矢谷 浩司1,c)

概要：楽器の演奏は多くの人が望むスキルであり，様々な練習方法や教材が考案されているが，その種類の多さゆえ初心者は何を練習すればよいのか迷いがちである．さらに独学では自分の演奏の可否を判断して修正することが難しく，これらはモチベーション低下につながる問題となっている．本稿では，データドリブンでインタラクティブなギターコード練習システム「Strummer」を提案する．Strummer システムの開発にあたり，コードラベルが付与された 727 曲分の楽曲データを解析し，コードの出現率と難易度を考慮した曲の重要性の尺度を新たに定義した．これをシステム中で用いることで，ユーザは簡単かつ重要な楽曲から練習が可能になる．さらに，本システムは音響信号解析によってユーザが正しいコードを弾いたのかを認識してフィードバックする機能を有しており，インタラクティブかつ段階的な練習を提供する．
実験では 5 人のギター初心者に計 5 時間ずつ本システムを用いてギター練習をしてもらい，インタビュー
やアンケートを実施し，本システムの評価を行った．

Strummer: An Interactive System for Guitar Chord PracticeS HUNYA ARIGA1,a)

M ASATAKA GOTO2,b)

1. はじめに

KOJI YATANI1,c)

ば，Youtube 上などにある楽曲の音源を指定するとコード譜が生成される chordify *1 や，ギターのオンラインレッス

楽器の演奏は複雑な手の動きを必要とするため，習得にンを提供する GuitarTricks *2 ，Yousician *3 などがある．しは継続的な練習が不可欠である．しかしながら楽器の演奏

かし，楽器練習に向けたこうしたコンテンツは大量に存在は，その複雑性や環境などの要因から多くの壁が存在してするため，初心者は何を練習すればいいのか迷ってしまいおり，初心者が挫折しやすい．特に，ギターやピアノなどやすい．例えば，初心者は練習する曲の難易度を見積もるの和音楽器を用いて楽曲を演奏する際には，コード (和声)ことが難しいため，どの曲が簡単であるか分からない場合の演奏が重要である．こうしたコードの練習は単調になりがある．初心者の適切な練習のためには，適切な指標に基やすいので，学習者にとってつまらなく感じてしまうこと

づいて練習コンテンツの重要性を判断したうえで，ユーザがある．

が練習しやすいようなチュートリアルを提示することが重楽器演奏初心者に向けた演奏支援システムや，練習支援

要である．

システムは数多く提案されてきている．また，オンライン

そこで本稿では，データドリブンでインタラクティブ

上の学習素材や学習支援サービスも多数存在する．例えなギターコード練習システム「Strummer」を提案する．

Strummer は，与えられた楽曲データの中からコードの難易
1

2

a)
b)
c)

東京大学 大学院工学系研究科
Interactive Intelligent Systems Laboratory,
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan
産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST)
ariga@iis-lab.org
m.goto@aist.go.jp
koji@iis-lab.org

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝度・出現頻度・音価などの特徴を元に，練習コンテンツとしての楽曲の重要性を計算する．これをシステム中で用いることで，ユーザは簡単かつ重要な楽曲から練習が可能になる．Strummer が提供する練習はユーザの好みで選ぶこ
*1
*2
*3

https://chordify.net/
https://www.guitartricks.com/
https://get.yousician.com/

1Vol.2017-MUS-114 No.24
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IPSJ SIG Technical Reportとができ，練習した曲をもとにより多くの曲が弾けるよう習を提供し，さらにユーザの演奏を即座に解析してフィーなアルゴリズムになっている．ユーザが段階を踏んで曲全ドバックを提供する．Yousician は我々の Strummer システ

体を練習できるように，システムは 6 つのステージに細分

ムに最も近いシステムであるが，我々はギターコード演奏化したチュートリアルを楽曲データをもとに自動で作成す向けにデータドリブンな手法を取り込むことで，楽曲セッる．さらに，本システムは音響信号解析によってユーザがト中から練習しやすく重要な曲を選んで練習ができる点でコードを正しく弾けたのかを認識してフィードバックする

異なっている．

機能を有しており，ユーザはインタラクティブな練習が可
能である．

2. 関連研究3. 使用するデータセット
3.1 コードデータ
本研究では，ポピュラー音楽のコード進行のデータセット

教育学的に言えば，学習者は楽器に触れはじめる時からとして Billboard データセット [1] を用いている．Billboard

指導者のもとで直接教わるべきであり，楽器の持ち方やデータセットは，アメリカのポピュラー音楽のヒットチャー

弦の押さえ方など基本的な事項から教わることが望ましトである Billboard の Hot 100 チャート*6 に過去のある期間

い [3]．しかしながら指導者を探して楽器を教わるのはコにランクインした曲から選んだ 890 曲分のデータを含んでストが高く，気軽に行うのは難しい．ギター演奏などの楽おり，タイトル・アーティストなどの基本情報と，A メロ・器演奏の習得には，学習者のモチベーションを保ち，自己B メロ・サビのような音楽の構造的情報，ならびにコード学習を推進することも重要である [6]．

名が記されている．本データセットには楽曲のジャンル情報が無かったため，我々は Wikipedia の情報をもとに楽曲

2.1 楽器練習支援のジャンルを得た．

楽器演奏の習得には少なからぬ練習と努力が必要である

本データセットは詳細で正確な記述がなされている一方

ため，コンピュータを用いてユーザの楽器練習をサポート

で，一般的にコード譜などに使われている表記方法ではなする研究がさかんに行われてきている．ピアノ初心者に向く，ユーザに提示するには不適である．そこで，Strummer

けた総合的な演奏支援システムである Piano Tutor [2] を始は データセット中のコードを簡略化してユーザに提示すめとして様々な支援システムが提案されてきた．近年はる．アドナインスコードを除く四和音以上のテンション

ウェアラブルデバイスを用いた手法，ならびに拡張現実

コードを四和音に簡略化し，かつ表記が複雑すぎるコード(Augmented Reality, AR) の技術を用いたシステムが多く見はマイナーもしくはメジャーに簡略化した．簡略化の結果，られる．AR を用いた演奏支援の研究には，ギター演奏に全ての楽曲に含まれるコードが [maj, min, dim, aug, maj7,

おいて弦の押さえ方を AR 技術により直感的に提示するシ

min7, 7, hdim7, minmaj7, maj6, min6, add9, sus4, 5] の 14 種

ステムを提案した Motokawa らの研究 [4] などがある．そ類に絞られた．そのほか，曲の拍子は全て四分の四と仮定のほかにも，五線譜の理解を助けるピアノ学習支援システ

した．さらに，1 小節に含まれるコードを最大 2 つまでとムを提案した Takegawa らの研究 [7] や，ウェアラブルセ

し，それ以上のコードを含む小節は 3 つ目以降のコードを

ンサーを用いて学習者のバイオリンの演奏姿勢を検知し，省略した．

3D モデリングした演奏者のリプレイ動画を見せてフィードバックを与える Ng らの研究 [5] など，多様な楽器に対

3.2 コード難易度のスコア付け

応したシステムが提案されている．

本研究ではギターのコード演奏に向けた練習を提供するため，それぞれのコードを押さえる難易度，および次の2.2 ゲームシステム
ユーザの練習をモチベートするような商用のゲームも存

コードを弾くために指を移動させる際の難易度を考慮する必要がある．本稿では前者を「押弦難易度」，後者を「遷移在しており，我々が Strummer をデザインする際の参考と難易度」と定義する．

なっている．Guitar Hero*4 はギターを簡略化したギター型

3.2.1 押弦難易度

デバイスを採用しており，ユーザは画面に流れてくるノー

我々はまず，2 名の評価者によって，システムで用いるコー

ツに従ってボタンを押す．Rocksmith*5 は Guitar Hero と似ドを全て含んだ 180 種のコードについて押弦難易度のスコたゲームシステムであるが，ユーザが実際のエレクトリッ

ア付けを行った．スコア付けの基準は単純にコードの押さ

ク・ギターを接続可能なゲームである．Yousician はピア

え方のみを考慮することとし，5 段階のリッカート尺度（1:最ノ，ギター，ウクレレの 3 種の和音楽器に向けたオンライン

も簡単, 5:最も難しい）を用いた．押弦難易度のスコア付け

トレーニングシステムである．このシステムは段階的な練結果を表 1 の混同行列に示す．2 者のスコアは 52.2%が一致

*4
*5

*6

https://www.guitarhero.com/
http://rocksmith.ubi.com/rocksmith/c 2017 Information Processing Society of Japan⃝

http://www.billboard.com/charts/hot-1002Vol.2017-MUS-114 No.24
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しており，重み付け κ 係数は κ = .81(95%CI : [.7534, .8537])

表 1: コードの押弦難易度のスコア付けにおける混同行列であるので，ほぼ一致していることが分かる．システムで評価者 B用いるコードの難易度はこのスコアの単純平均とした．

スコア

1

2

3

4

5

1

15

20

1

1

0

2

0

9

3

1

0

3

0

6

33

13

0

4

0

0

17

25

1

5

0

0

1

22

12

評価者 A

3.2.2 遷移難易度
コードの組み合わせは非常に種類が多く，全てを人手でスコア付けするのは現実的ではない．そこで我々は遷移難
易度のモデルを作成することとした．まず，コード自体の押弦難易度の決定時と同じように，同じ 2 名の評価者によってコードの遷移難易度のスコア付けを行った．対象と表 2: コードの遷移難易度のスコア付けにおける混同行列

するコードの組み合わせは，データセット中で頻出する

評価者 B

1

2

3

4

5

とした．スコア付けの基準は前後の指の移動の難易度のみ

1

18

11

4

1

0

2

1

19

8

1

0

3

0

9

21

8

0

4

0

0

6

19

1

5

0

0

0

3

1

評価者 A

100 組に加えて，ランダムに選んだ 30 組を合計した 130 組

スコアを考慮することとし，前述の 5 段階のリッカート尺度を用いた．遷移難易度のスコア付け結果を表 1 の混同行列に示す．2 者のスコアは 60.0%が一致しており，重み付け κ 係
数は κ = .76(95%CI : [.6615, .8359]) であり，程よく一致していることが分かる．
我々はさらに，上記で得た遷移難易度のスコアを元に線形回帰を行い，全てのコードの組み合わせの遷移難易度を求めるモデルを作成した．まず 2 つの独立な変数より回帰を始め，AIC を基準に最適なモデルを設計した．結果とししたものを最終的に遷移難易度とした．

4. 優先度付けアルゴリズム
本研究では学習者にとってのコードや楽曲の学習の有益性を示す指標を作成し，システムに組み込んだ．

て，以下に述べる独立な変数と，括弧内に示すその係数，および切片の値 (0.790) を得た．これらの変数は全て 99%の水準で有意であった．なお，以下で述べるコードの特徴は
全て左手におけるものである．
• diff t (0.310): 遷移先のコードの押弦難易度．

• f ig num (0.211): 中指・薬指・小指のうち，使う指の本数の増減を表す変数で，[-2, 2] の整数値をとりうる．
人差し指は大半のコードに使われているためここでは考慮していない．

• log (move base + 1) (0.336): 左手の移動距離を表す変数に自然対数をとったもの．左手の位置は，バレーコー

4.1 Chord Primariness
コードの重要性を示す指標の Chord Primariness (CP) を，
コードの出現率，および難易度を考慮した以下の式 (1) で定義した．

√
CPci = −

(
wf

1
f ci

)2
+ wd dci 2

(1)

ただし，

f ci =Nci∑C Nci(2)ドの場合はバレーするポジション番号を，そうでないであり，fci はあるコード ci が与えられた楽曲集合中に出現場合は 0 となる．遷移前後の左手の位置の差の絶対値する頻度を表す．さらに，dci はコード ci の押弦難易度を表が move base となる．

す．w f ，wd はそれぞれ出現頻度と難易度についての重み• move f igR (0.233): 薬指の相対移動距離．上述の左手係数であり，これらを調整することで CP を自由に変更すの位置から見た薬指の相対位置を考え，前後のコードることが可能である．本システムではそれぞれ w f = 0.1，で薬指の相対位置のユークリッド距離を求めたものが

wd = 10 を採用した．

この変数である．なお，コードを押さえるのにその指を使わない場合，相対位置は 0 となる．

• move f igL (0.242): 小指の相対移動距離．薬指の相対移動距離である move f igR と同様に定義される．

• barre t (0.481): 遷移先がバレーコードであれば 1，そうでなければ 0 となる変数．

• slide (-1.401): 両者ともバレーコードであれば 1，そうでなければ 0 となる変数．

4.2 Song Primariness上 述 の CP を 用 い て ，曲 の 重 要 性 の 指 標 SongPrimariness (SP) を以下のように定義する．
SP = ∑ CPci + ∑ T D + ∑ T D
C

Tf

(3)

Th

ただし，T D は遷移難易度 (Transition Difficulty) を表し，Cは曲中に含まれる全コードを表す．そして T f は遷移先の設計した遷移難易度モデルは決定係数 R2 = .786 を示し

コードの音価が全音符であるコード遷移を，Th は遷移先のた．このモデルで得られた出力を [1.0, 5.0] の値域に制限

コードの音価が二分音符であるコード遷移のうち，遷移難

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝3

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IPSJ SIG Technical Reportている．ユーザは SP が高い曲から練習することとなる．
メイン画面からそれぞれの曲の構成コードや進捗状況が見れるようになっている．
レッスン
図 2(a) から各曲に進むと，図 2(b) のようにレッスンの一覧が表示される．各曲は A メロ，B メロ，サビなどのセクションが繰り返される構造を持っている．Strummer はセクションの繰り返しを省いた練習を提供しており，1 つのセクションにつき 1 つのレッスンが自動生成される．
ステージ
各レッスンを選択すると図 2(c) のようにステージの一図 1: ポップスのジャンルの中で k%-playable の曲数を SP と BL(TCD)覧画面となる．全てのレッスンは後述する 6 つのステージで比較したプロットで構成されており，ユーザは段階的に練習を行うことがで易度が全体の平均値を上回るコード遷移を表している．

きる．

この SP を用いて，コードの難易度，出現率，曲に含ま

Listen ステージ

れるコードの数などの複数の要素から，楽曲の練習におけ

図 2(d) が示す Listen ステージでは，そのセクション全体る重要性を推し測ることができる．本システムでは SP にのお手本を聴くことができる．ユーザはまず全体のコード基づいて楽曲を順序付けし，ユーザは SP が高い順に楽曲進行を聴くことによって全体像を掴むことができる．

を学習していくこととなる．

Chord ステージ
このステージでは各セクションに出現するコードを 1 つ

4.3 アルゴリズムの評価

ずつ練習することができる．図 2(e) のように，4 章で述べSP の有用性を示すため，曲中に含まれるコードの押弦

た CP の降順に，選んだセクション中に出現するコードが難易度の総計である TCD (Total Chord Difficulty) を定義し並んでいる．それぞれのコード練習画面に進むと図 2(f) のた．SP と TCD の比較のため，我々はユーザがまだ練習しような画面になる．画面中央にダイアグラム (コードの押ていない未知の曲に対して “k%-playable” という指標を定さえ方を示す図) が表示され，ユーザはこのダイアグラム

義した．ユーザが既に練習してきたコードで，ある未知のを見ながらコードを押さえる．ユーザがスタートボタンを曲中のコードのうち k%のコードを弾けるようになったとクリックすると，システムはコード解析モジュールを作動いう指標である．例えば k = 100% の曲は，まだ練習してさせ，ユーザがコードを正しく弾けているのかを判断する

いない未知の曲であるにもかかわらず，曲中のコードは全ようになる．正しく弾けると図 2(g) の左下部のように OKて練習済みであるという曲である．少ない数の楽曲の練習

ラベルが増え，失敗すると減るようになっており，OK ラ

で “k%-playable” である曲が多いならば，そのアルゴリズ

ベルが 3 つ貯まると次のコードに進める．

ムが効率的な練習を提供可能であるといえる．

コードがうまく弾けず失敗が続いた場合，追加の練習がTCD をベースライン (Baseline, BL) とし，ポップスの提供される．この追加練習は図 2(g) のように，押さえる弦

ジャンルの曲を SP と TCD で優先度順にソートし，学習の数を少ない本数から徐々に増やしていくようになってお者がその順に 1 曲ずつ 20 曲目まで練習していった場合

り，ユーザは簡略化された押さえ方から徐々に押さえる指の “k%-playable” の曲数をプロットしたものが図 1 であを増やして練習できる．それでもうまく弾けなかった場合る．これを見ると SP における “k%-playable” が k = 80%，は，以後のステージではコードが簡略化して表示されるよ

k = 100% のどちらの場合でも BL を上回っていることがうになり，弾けなかった弦についての音解析が不問となり，わかる．これは，SP で優先順位を付けた曲を練習した方代わりにシステムが当該の弦の音を補完して鳴らすようにが，より広範囲の未知の曲をカバーできることを示していなる．後続のステージで徐々に長い区間を弾くことになるる．Strummer はこの SP を用いて楽曲セット中の楽曲を優ので，もしユーザが特定のコードが弾けないのに何度も弾先度付けし，優先度が高い楽曲から練習することをユーザくよう指示されたらストレスとなってモチベーション低下に促す．

につながる可能性がある．この機能は以上の問題を考慮し5. Strummer システム
5.1 インターフェース
曲一覧
メイン画面は図 2(a) のように，曲を SP が高い順に並べ

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝て設定した．例として，図 2(h) では Bm コードの一部が省
略されて表示されている．

Transition ステージ
図 2(i) のように，コードの遷移についての練習が Chord
ステージと同様に提供される．

4

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図 2: Strummer の画面．(a) 練習曲は SP 降順に並んでいる．(b) 各曲がいくつかのセクションに分かれている．(c) Strummer は 6 段階のチュート
リアルを提供する．(d) Listen ステージ：手本を聴いて曲の概観を掴む．(e, f) Chord ステージ：コードは CP 降順に並んでおり，1 つずつ練習する．(g) コードがうまく弾けなかった場合，1 弦ずつ加算的に練習する（この例では Bm の上 3 弦を部分的に練習している）．(h) ユーザが何弦まで弾けたのかをシステムが記録し，後続ステージでは弾けなかった弦の音解析を行わない．この例でユーザは上 3 弦までしか弾けなかった為，元の形から省略された Bm になっている．(i) Transition ステージ：コードの遷移を練習する．(j) Segment ステージ：セグメントをシステムの示すタ
イミングに合わせて弾く．(k) Rehearsal ステージ：セクション全体を練習する．(l) Concert ステージ：ゲームのような画面で曲全体を練習する．

Segment ステージ

本モジュールは Fast Fourier Transform (FFT) によって和音セグメントはセクションに含まれる小節を 4 小節ごとの要素を解析している．サンプリングレートは 44.1kHz，に区切ったものとして定義した．Segment ステージでは,

窓関数はハニング窓を使用し，窓長は 8192 とした．各弦

図 2(j) のように，システムが示すタイミングに合わせてセから鳴るはずの正解音高の周波数成分のピークが立っていグメント中のコードを演奏する．

るのかを見ることで，各弦が正しく鳴っているのかを 1 つ

Rehearsal ステージずつ判定し，HTTP 通信で結果をサーバに送信している．

図 2(k) が示す Rehearsal ステージでは，セクションに含まれるフレーズをつなげて練習することができる．

Concert ステージ

6. 評価実験
6.1 実験設定

最後にユーザは Concert ステージに進む．本ステージは本システムの有効性を示すためにユーザテストを行っ

図 2(l) のように，ゲームのようなインターフェースになった．このユーザテストの目的は，一定の練習期間ののち，ている．本ステージは，同じ曲に含まれる他のセクション

ユーザが今まで練習したことがない初見の曲がどの程度弾のフレーズを全てつなげて練習する．例えば A メロ，B メ

けるようになっているのかを調べることである．本ユーザ

ロ，サビという構成の曲で A メロの練習は既に終えており，

テストでは対象の曲をポップスのジャンルに絞り，SP 順

今サビの練習をしているならば，A メロとサビのフレーズにソートした楽曲を順次練習してもらった．最終的に，同を全てつなげて提示する．つまり，全てのレッスンを練習

ジャンルで初見の課題曲を短い練習時間でどの程度弾ける

すれば Concert ステージで楽曲全体の演奏練習ができる．

ようになるのかを調べた．

ユーザが 60%以上のコードを正しく弾けたと判断されるとステージクリアとなり，1 つのレッスンが終了する．

ユーザテストは 5 日間行い，5 名が参加した．5 名ともギ
ターに触れた経験のない初心者であった．1 日 1 時間本シ
ステムを用いてギターのコード演奏を練習してもらい，そ5.2 システムの実装の後簡単なインタビューを行った．最終日の 5 日目は，最図 3 にコード解析の流れの概要を示す．本システムは初の 30 分で通常通り練習し，その後の 15 分間で課題曲をRuby on Rails と JavaScript を用いて実装し，ウェブブラウ

予備練習した後に本番として演奏してもらった．筆者はそザで利用できるようにしている．コード解析モジュールはれを録音し，最後にインタビューを行った．課題曲はデー

Python の numpy，pyaudio ライブラリを使用して実装した．

タセットの中から Otis Redding の “(SittingÓn) The Dock Of

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図 3: コード解析の概要図
表 3: 課題曲の演奏結果
既出

7. おわりに

初見

コード

Em

D

C

E

G

F

A

B

合計

楽器の演奏は多くの人が望むスキルである．近年多くの

出現頻度

2

4

5

1

14

1

3

2

32

オンラインサービスなどが登場しており，初学者は何から

押弦難易度

1

1.5

2

2

2

3

2

3.5

2.13(平均)

練習すればよいのか迷いがちである．我々は，ユーザが選

P1

2

4

3

1

14

0

3

1

28

P2

1

4

3

0

12

1

0

0

21

んだ楽曲セットの中で，重要かつ練習しやすい曲順を生成

P3

1

0

3

0

12

0

0

0

16

P4

2

4

5

1

14

0

3

0

29

P5

2

4

5

1

13

1

3

2

31

成功率 (%)

80.0

80.0

76.0

60.0

92.9

40.0

60.0

30.0

78.1

The Bay” を選んだ．この曲は C，D，G の頻出コードと F ，
B のバレーコード，および A，B の初見のコードが含まれており，課題曲として妥当であると考えられる．

6.2 実験結果
参加者 5 人全員が 5 日間のユーザテストを完遂した．最終日に行った課題曲の各参加者ごとの結果を表 3 に示す．
筆者のうちの 1 人が実験参加者の演奏したコードが正しく弾けているのかを判定した．表 3 は各実験参加者がそれぞれの曲中に出てきたコードのうち，どれだけ正しく演奏すするアルゴリズムとギターコードの難易度を推定するモデルを作成した．我々が提案した Strummer は上記のアルゴリズムとモデルを活用し，ユーザの演奏を解析して即座にフィードバックすることで，データドリブンでインタラ
クティブなギターコード練習を可能にした．さらに，楽曲データから段階的なチュートリアルが自動生成され，ユー
ザは徐々にスキルアップを目指せる．評価実験では参加者に Strummer システムを用いて練習してもらい，参加した5 人全員が実験を完遂し，Strummer システムに好意的意見を述べ，本システムの利点が明らかになった．
参考文献
[1]

ることができたのかを示している．F や B のバレーコードを正しく演奏した実験参加者は少なかったが，全参加者が[2]

曲中の少なくとも半分以上，平均して 78.1%のコードを正しく演奏した．

[3]

また，インタビューによって Strummer システムの利点が明らかになった．実験参加者は段階的なチュートリアル[4]に利点を感じたと報告している．P3 はチュートリアルの利点について以下のように述べている：[5]

なんかこう、段階踏んで 1 つずつどんどんクリアしていくような感じで。ほんともうモチベーションが結構出てきてよかったんじゃないかなあと思いました。

[6]

[P3]
Strummer の段階的練習の中で，コード認識モジュールが
実験参加者が正しくコードを弾けているのか判断していたが，以下のような意見からこの機能は参加者にとって有用であったと言える．
正しい音が出てるのかどうかをチェックしてくれると[7]

Burgoyne, J. A. et al.: An Expert Ground Truth Set for Audio
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633–638 (2011).
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いうのはすごくいいなぁと思います。そうですね、基本バツが出たところは押さえが弱いんだろうなってことが分かりましたし。 [P2]c 2017 Information Processing Society of Japan⃝

6