Vol.2017-MUS-116 No.10
2017/8/25

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

作者内一貫性と音楽的典型性を考慮した作曲支援インタフェース
中村 裕美†1

中野 倫靖†1

深山 覚†1

後藤 真孝†1

概要： 本稿では，自身の作品の一貫性と，楽曲としての典型性を考慮したメロディ作曲および作曲方針支援インタフ
ェースを提案する．提案インタフェースは自身の作品集合から作者内一貫性を，様々な作曲家の作品集合から音楽的典型性を階層 Pitman-Yor 言語モデル（HPYLM）を用いてありがち度として求め，これまでの作品の作者内一貫性と音楽的典型性を利用者にフィードバックする．このインタフェースによって従来では対象楽曲すべて聴きなおして行っていたこれまでの作品傾向の俯瞰的把握を行うことができ，作者による作成する作品の方針決定を支援できる．これによって，これまでの作風やスタイルに沿った支援では選択しにくい自身のスタイルや音楽的典型からの逸脱も選択肢に含めることができる．また，作曲中の作品の一貫性・典型性をリアルタイムで表示する機能，次に入力する音
列の推薦機能によって，作成中の楽曲の現状把握と自身が定めた目標を達成するための支援を行う．

1. はじめに
作曲者は作曲行為を続けていく中で，楽曲に対し様々な視点でその方向性を考慮することがある．例えば，作曲中の作品のメロディやリズムといった 1 曲単位・1 曲の一部分に対する単体の曲を対象とした局所的な視点もあれば，作曲者自身の作品群の中にどう位置付けるかという俯瞰した視点も必要となる．特に楽曲の位置づけを考えるためには，自身の作品群を聴き直すことも求められるが，楽曲数が増えるほど全容を把握する時間は増える．また，特定の

図 1

作者内一貫性と音楽的典型性

フレーズやリズムについて意識できても，作品全体を俯瞰

典型性も同時に計算する．音楽的典型性が高いほどジャンして判断することが困難になる．そのため，作曲者が自身

ル内で確立した表現がよく使用されている可能性がある．

の記憶力だけでこれらの作業を行うには多大な労力を要す

本稿では楽曲の典型性を，その作品とさまざまな作曲者

る．そこで本研究では，作曲者が作品を作り続けていく中の作品集合と比較した際の類似度として定義し，一貫性とで直面する，自身の次の作品を作る際の方針決定と，その同じく 1 作品と作品集合とを比較して計算可能なありがち

決定に基づいた作曲を支援するインタフェースを提案する．

度[1][2]を用いて算出する．この典型性が高いほど楽曲とし

本稿では自身の作品群に対する俯瞰的な把握の支援と，てジャンル内で確立した表現であると考えられる．

実際の作品への支援を行うために，作者内の一貫性と，楽この二つの指標によって，作曲者は作品の位置づけに以曲の典型性という指標を定義し（図 1），その計算手法と提下の様な指標を持つことができる．一貫性の高い曲を作ろ

示方法を提案する．本稿では，一貫性の高い楽曲は，作品うとした場合，自身のスタイルやまとめて聴取したときの群に対して楽曲の形式，使用楽器，使用する調やメロディ・

その人らしさは上がる反面，あまりにも一貫性の高い作品

リズムのパターンなどに共通の要素が含まれる比率が高いを作り続けると，作曲者の創作による満足感が弱まる可能と仮定し，1 作品と自身の作品集合とを比較して計算可能性も高まる．そのため，一貫性の低い曲を作ることで，作なありがち度[1][2]を作者内一貫性の指標として用いる．

曲者本人の作品の傾向として新たなバリエーションを加え

本指標は，一貫性を高くしたい場合のみでなく，自身がられ，経験の幅が広がる可能性が高まる．また，典型性がまだ挑戦したことのない作風に挑みたい場合には一貫性が高い曲を作る場合は，音楽の共有的な知を活用できている

低くなるよう意識するためにも用いることができる．しかため音楽的な許容度は高まるが，自身の作品の中では新規し，一貫性を低くするように作曲すると，新しい作風やメな方向性でも，音楽的にはありきたりと思われる可能性がロディのパターンへの挑戦につながる反面，作曲者がこれ生ずる．逆に，低すぎると，聞き手にとっては音楽としてまでに培った経験を活用しにくくなる可能性が生じる．そ許容しにくくなることが懸念される．

こで，作成している楽曲が音楽的に許容できるものか，作

上記のような点を踏まえると，「新しい作風にトライす

りたいジャンルと適合するか等の考慮を助けるために，そるため一貫性は低くてもよいが，ジャンルに沿った音楽をの作品とさまざまな作曲者の作品集合とを比較した音楽的作りたいので典型性は高めにしたい」「自分の作品感を出し†1 産業技術総合研究所
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たいから一貫性は高くしたいが，ジャンル的に見たら新奇型の自動作曲」と定義し，歌詞の制約に基づいたメロディなものを作りたいから典型性は低くしたい」といったよう

および伴奏の推薦を行いつつ，ユーザの決定を優先させてに，自身の作風やスタイルの維持度（一貫性）と音楽的ないる[12]．推薦が棄却された時点でユーザの入力を元に再許容度（典型性）を鑑みつつ，自身の次の作品の位置づけ計算を行い，再度推薦候補を選出している．また，谷口らを決められることは重要である．

はユーザ側の推薦確認の負担や解の探索の複雑化を避ける
一貫性ため，ギブスサンプリングを用いたインタラクティブ作曲

典型性と略す）を計算す

支援システムを提案している[13]．本研究も，算出結果に対

本研究では，作品に対して作者内一貫性（以下,と略す）と音楽的典型性（以下,る手法の提案と，作曲の方向性や進行を決めるための支援するユーザからのインタラクティブ性を有する．

インタフェースの提案を行う．また，過去の作品から機械本研究では一貫性・典型性の算出に階層 Pitman-Yor 言語学習を行った作曲者の傾向を用いて音高列の推薦を行い，モデル（HPYLM）[10][11]を用いる．また，提案インタフェ

作曲者が定めた方針を考慮した作曲を支援する．

ースは[12]と同じくユーザの推薦を無視した場合には，そ

2. 関連研究
作曲支援システムはこれまでにも数多く提案されていのユーザの入力を優先し，新たに一貫性と典型性の計算と推薦候補の提案を行う点は，OrpheusBB などと近い思想であると考えられる．

る．ここでは特に作曲者のスタイルを考慮した作曲システ

2.3 創作時の対象コンテンツ作成と作成にかかわる俯瞰ム，推薦候補生成と提示インタフェース，コンテンツ生成

的情報の提示過程にかかわる俯瞰的情報を提示する研究について述べる．
2.1 作曲者のスタイルを考慮した作曲システム

コンテンツ作成において，実際に創作する対象の閲覧・編集の様に局所的な作業と，その方向性や指針などの俯瞰

作曲者の作品群には類似性があるという前提のもと，そ的な思考の双方を支援するものも提案されている．中小路の類似性を活用した作曲を行うシステムは以前から提案さらの Representational Talkback があげられる[14]．この研究れている．たとえば，Pachet らによる FlowComposer [3]や，では，テキスト作成やイラスト作成において，実際に編集

Cope が提案したシステム[4]は，作曲者の過去作品を用いするコンテンツ生成画面とともに，そこで記述する内容をて学習することで，その作曲者のスタイルを反映させた作検討するための思考ツールを有している．また，網谷らは品を自動生成している．

作者のメンタルスペースをシステム上に外在化させ，音楽

この考え方は本稿の提案と近いが，先行研究が過去作品的特徴と結び付ける創作支援手法を提案している[15]．メからその人らしいもの，本稿の定義でいえば一貫性の高い

ンタルスペースの外在化によって，自分自身との対話を具ものを生成するのに対し，本稿では学習結果や推薦を提示

体的・客観的にとらえる，メンタルスペースの全体を見渡するものの，それを採用してその人らしさ（一貫性）を高すといったことが可能になり，これが実際の作品を作るこ

めるか，無視するかは作曲者に委ねられている．

との支援につながると述べている．

2.2 音楽生成・分類・推薦に基づく作曲支援
本稿のインタフェースによる支援では，作品集合から学習した結果を用いた音列の推薦を行っている．このように学習結果から推薦や自動生成を行う研究や，ユーザの作曲行為を支援する研究は多く存在する．

本研究のインタフェースは，実際のコンテンツを編集する部分と，その方針を検討するための俯瞰的情報提示を有している点がこれらの既存研究と共通している．

3. 提案手法

白井らは可変長 Pitman-Yor 言語モデル（VPYLM）[5]を

本章では一貫性と典型性の定義とその算出手法につい用い，歌詞の入力情報とコード進行入力情報からメロディて述べる．また，その結果を活用した作曲支援インタフェを生成する手法を提案している[6]．N-gram 言語モデルはースについて説明する．

作曲者の分類にも活用されており[7]，Jacek らはメロディ

3.1 楽曲におけるありがち度の算出

及びリズムのデータを用いた学習において，モーツァルト

本稿では一貫性・典型性として楽曲間の類似度・ありがとハイドンの作品の傾向が別のものであることを算出してち度を算出する．この指標を求めるために，Nakano et al.にいる[8]．Kitahara et al.はループ音楽に対し，隠れマルコフよる音楽的ありがち度（Musical typicality）を応用する[1][2]．

モデル（HMM）を用いてその盛り上がりをユーザに入力さNakano et al.は，音色などの（bag-of-words で表現可能な）せることでループ内の音楽構造を変化させる提案を行って特徴量を潜在的ディリクレ配分法（LDA）で，コード進行いる[9]．

を VPYLM[5]でモデル化した上で，楽曲集合モデルからのまた，こういった推薦・生成をユーザの作曲行為の支援

各楽曲の生成確率としてありがち度を定義した[2]．その後，に用いる研究も数多く提案されている．Kitahara et al.の情報理論における典型性の概念を導入することで，LDA に

OrpheusBB では，こういった作曲形態を「Human-in-the-loopⓒ 2017 Information Processing Society of Japan2

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図 2

A.

作者内一貫性の算出手法

基づくありがち度の計算を改善した[1].また，楽曲全体に対B.

音楽的典型性の算出手法利用することを検討している．

して算出を行い，学習データとして「ボーカルの歌声」「楽

一貫性・典型性を算出するための確率モデルにはベイズ

曲中の音色」「リズム」「和声進行」「歌詞」を対象とした．

n-gram 言語モデルである階層的 Pitman-Yor 言語モデル

3.2 ありがち度の一貫性と典型性への応用（HPYLM）[10][11]を用いた．本言語モデルでは階層的ベ

本稿では一貫性と典型性の算出，インタフェース上でのイズスムージングによってゼロ頻度問題が緩和される．まユーザのインタラクションを考慮し，3.1 で述べた中野らのた，次の音高の予測確率は直前 n-1 語の履歴から計算するありがち度算出手法を以下のように応用した．

ことができる.

まず，一貫性は作曲者が自身の作品の傾向を把握し，方n は事前に n-=3 と設定し，言語モデルの語彙サイズ W は 40 とした．

向性を決定する指標となる．すなわち自身の作品の一曲一モデル間類似度（ありがち度）は, 同時分布で計算する。

曲，または作曲中の楽曲が自身の中でどれぐらいありがちありがち度の計算[1]は定常無記憶情報源を仮定している

か，自身の各作品が作品集合に対してどの程度一貫していため、n 個の音（n 個の確率変数）の同時分布を定常無記憶

るかを求める必要がある．そのため，対象楽曲と比較する情報源だとみなして、同様の計算を行う（n 個の音を独立楽曲集合に，作曲者の作品集合を用いる（図 2A）．

にサンプリングするモンテカルロ近似を行う）。この結果かそれに対し典型性は，さまざまな楽曲に対して自身の作ら求められるありがち度（P）は，学習して得られた確率モ

品がどれぐらい類似しているか，典型的な作品であるかを

デル Q との間で以下のように計算される．

計算する必要がある．そのため，中野らの提案と同じく，間の KL 尺度として．

さまざまな作曲家の作品集合と，対象とする楽曲とでありTypicality

がち度を求める（図 2B）．
加えて，インタフェースは作曲中の支援も行うため，完での情報を元にリアルタイムに一貫性と典型性を計算し，Typicality

gram 言語モデルとして HPYLM を用いて，モデル間の

∥

．

1

上記の定義を n-gram に適用し，連続する n 音の同時確
うに定義する．

は，新たにメロディー（音高遷移）を対象とし，ベイズ n-

exp

を PQ

率に基づいて，ありがち度（一貫性・典型性）を以下のよ成した楽曲だけでなく，作成中の楽曲に対してその時点まユーザにフィードバックする必要がある．そのため本稿で

|

∥

|

exp

,

,

∥

,
,|

,

,

,

,

2

,|

(3)

Kulback-Leibler（KL）尺度の指数をとったものの期待値をここで計算し，ありがち度を計算する[1]．この分析結果をユーザ

gram モデルである（ともに n =3）．

に提示することで，作曲中にも自身が目標として定めた一

学習において，一貫性では作曲者の作品集合，典型性では貫度と典型性に基づく指標に近づける選択ができたかフィ

様々な作曲者の作品集合を用いる．そして，最終的に，モードバックを受けることができる．

ンテカルロ近似[16]で以下の処理を行うことで，計算処理

3.3 一貫性・典型性の算出を軽減させる．

は対象楽曲の n-gram モデル， は楽曲集合の n-

本稿の一貫性・典型性を算出にはメロディー（音高遷移）,を学習データとするため，MIDI シーケンス内のメロディの MIDI ノートナンバーを使用した．移調して共通の調に揃えることは行わず，音価などの情報も現在は利用してい

∑

∥

,

∈

∑

∈

∑

,

∈

のモデルパラメータ

,

log

,

,

,

,

ない．今後音価やフレーズ，構成情報などの音楽的特徴のⓒ 2017 Information Processing Society of Japan3

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図 3

作曲支援インタフェースの構成

1

この式における

log

:

I.

譜面入力部とⅡ. 分析表示部がインタフェース上に配置される．
曲した作品から計算した一貫性・典型性を軸とした分析結

|
|

は

,

4

果が表示される．提案インタフェースでは一貫性・典型性双方から過去作品を分析する必要があること，作成曲で目,からサンプルされた 3 組の音列，R はサンプル数を指す．

,,

標とする値の設定が行いやすいことから，2 次元ヒストグ
ラムを用いている．この 2 次元ヒストグラムはｘ軸に一貫性，y 軸に典型性が配置されており，該当の一貫性・典型からのサンプルにおいては，式(5)のように，確率の乗法定性の作品が多いほど，ヒストグラム上の色の濃度が高く表理に基づいて展開してサンプリングした.

具体的には，

示される．また，譜面入力部（図 3Ⅱ）については，メロデに対し uni-gram でサンプリングした結果を使用してィの入力を対象とするためピアノロール形式を用いた．ユを bi-gram でサンプリングし，その結果を用いて をーザはここに作成中の楽曲を入力することで，一貫性・典1までの型性のリアルタイムフィードバックと，音列の推薦を受け

tri-gram でサンプリングする．このように，1~確率分布を順に求める際に，HPYLM のスムージングで得ることができる．

られた結果を用いた．

4.2 想定するユーザの操作

4. 一貫性と典型性を用いた作曲支援インタフェースまず，ユーザは楽曲作成前に分析表示部の 2 次元ヒスト
グラムを閲覧する．このヒストグラムでは自身の過去の作
品の傾向を，一貫性・典型性の観点から俯瞰的に振り返る

本章では提案インタフェースについて説明する．ユーザ

ことができる．自身の傾向を把握した上で，ユーザは作曲

はこのインタフェースを用いることで，以下の点についてする楽曲の創作目標を定める．創作目標はヒストグラム上支援を受けながら作曲を進められる．

で希望する一貫性と典型性の値の交点をクリックすること

まず，ユーザは 1 章に述べたように自身がこれから作曲で設定できる．この値は作成曲の一貫性・典型性の目標値

する楽曲に対して，一貫性と典型性の観点から自身の作品として保持され，推薦音列の提案の際にも活用される．

集合を俯瞰した上で創作目標を決定できる．また，その創次に，ユーザは譜面入力部を用いて実際にメロディを入作目標に作曲中の楽曲が近づいているかリアルタイムで把力する．ユーザが入力するメロディは，選択中は緑色，決握できる．そして，目標に近づくための具体的な支援（音定後は赤色で表示される．インタフェースはこのユーザに列の推薦）を受けることができる．

よる入力を作曲中の楽曲とみなし，一定音数に達した時点

インタフェースは作曲とこれらの支援を行うため，譜面で（本稿では便宜上 8 音としている）作成中の楽曲を基に入力部と分析表示部を持つ（図 3）．以下では，その構成と現在時点での一貫性・典型性を算出する．この算出結果も想定するユーザの操作，ユーザの目標を考慮した推薦につ2 次元ヒストグラム上に星印で反映される．ユーザは，こいて説明する．

のリアルタイム表示の推移と，先に入力した目標の座標を

4.1 作曲支援インタフェースの構成

確認することで，自身の現状までの入力結果が先に定めた

分析表示部（図 3Ⅰ）には，ユーザ自身がこれまでに作ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan

目標に向かっているかを確認することができる．

4

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図 4 (a)式 2 に基づいたありがち度マトリクス (b)式 4 に基づいたありがち度マトリクス(c)式 2 および式 4 から得られたありがち度の散布図
しかし，現在の入力と目標の差異を比較できても，その生成する．ただしこれをすべて提示すると譜面入力部・分

目標に近づくような次の音列を検討するのは難しい場合が析表示部ともに表示が煩雑になり，ユーザの選択の負荷もある．そのため，インタフェースでは作品集合データを用

高まる．そのため，ユーザが入力した達成目標の値を活用いて行った学習結果を基に，目標値に近づけるような音列し，その達成目標と距離の近い一貫性・典型性更新値になを推薦し，ユーザの目標値達成を支援する．この音列は，る 5 種を選出し，インタフェース上に表示する．

複数推薦され，譜面入力部の作曲中の楽曲（赤色部分）に

4.3.2 推薦生成手法 2．条件つき確率分布に基づく推薦

引き続くように異なる色で複数表示される．

二つ目は条件つき確率分布,|,に基づいた生

また，推薦された音列を採用した場合に一貫性・典型性

成する方法である．同時分布を用いる方法では，それまでがどの程度目標値に近づくのかはユーザにとって推測しにの音列とは独立に引き続く音列を生成するため，すでに入くい．そのため，推薦された音列を採用した場合の一貫性・力された音列との接続部分で不自然なつながりが提供され典型性の更新値も算出する．これは，作成中の楽曲に推薦る可能性がある．それに対し，条件つき確率分布を用いる候補を追加した音列に対して一貫性と典型性を算出するこ方法では，推薦音列の直前にある音列を考慮して生成できとで求められる．この更新値は，譜面入力部の音列と対応るため，ユーザの入力した音列に自然に接続する音列を推した色の十字印で分析表示部に表示される．ユーザは実際薦できる．推薦する音列の生成方法を工夫することで、一の音列に加え推薦を採用した場合の一貫性・典型性の更新

貫性・典型性の更新値にバリエーションを持たせることが値の表示を確認することで，推薦結果がそれまでの入力にできる．

続く音列としてふさわしいか，更新値の変化が望ましいか

具体的には，生成確率の高い音列ばかりを候補として複の双方を参考に次の音の入力を決定することができる．

数生成すると，作品集合の中でよく用いられる音列が続き推薦される音列はユーザの希望と大きく異なり，ユーザ

やすくなり，一貫性・典型性の更新値は高くなると考えらが考えていたメロディの進行とは一致しない場合も生ずる．

れる．逆に，生成確率が上位のものをあえて用いずに推薦

その場合，ユーザは推薦を無視して入力を行うことも可能

候補を生成することで，作品集合の中で用いられる頻度がである．インタフェースは入力した音高を優先させた状態

低い音列が生成され，一貫性・典型性の更新値は，生成確で再度一貫性・典型性の計算を行い，現時点の一貫性の値

率の高い音列ばかりを生成した場合と比べて低くなると考と，それに基づいた推薦内容が更新される．

えられる．

4.3 ユーザの入力と目標値を用いた推薦
本節では，インタフェースで提供する推薦候補を生成す

これによって，一貫性や典型性の上昇率を制御できるた
め，目標値として定めた一貫性の値と現時点での一貫性のる 2 種類の方法を説明する．

値の差が小さい場合には，緩やかに一貫性を上昇させるよ4.3.1 推薦生成手法 1. 同時分布に基づく推薦

うな推薦を採用することができる．

一つ目はまとまった数(3 つ)の音高の組合せを同時分布,,に基づいて生成する方法である．一貫性・典

5. 実験

型性の算出には同時分布が用いられているため，この同時

本章ではインタフェースで提供される一貫性・典型性

分布から音列を生成することで，一貫性を効率的に高めら高速化での近似性能と，ユーザへ推薦する音列生成に関すれる可能性が高くなる．

る実験について述べる．本稿ではありがち度算出の際にモインタフェースでは，事前に同時分布による音列を 20 種

ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan

ンテカルロ近似を使用している．この近似性能について，

5

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図 5

左：同時分布を採用し続けた場合の一貫性推移

右：条件付き分布を採用し続けた場合の一貫性推移

同時確率を用いた場合と比較した．また，インタフェースに入力される為，それぞれが 2 次元ヒストグラムの範囲内で提供される推薦音列のバリエーションによって更新値のの様々な値(0～1.0)をとりうる．そのため，その創作目標の制御が可能か確認するために，推薦を採用し続けた場合の達成を支援する推薦の生成では，目標値に合わせて更新値

一貫性の変化を求めた．

による変化量を制御する必要がある．

5.1 実験に用いたデータセット

この推薦による更新値の制御を検討するため，まず本稿

ユーザがインタフェースに自作品の楽曲群を登録し，一では，推薦生成に用いた 2 つの確率分布での推薦候補を採

貫性を参照しながら創作することを模擬するために，既存用し続けた場合に，一貫性が実際にどのように変化するかの特定の作曲者の作品集を登録して実験を行った．また典を確認した．また，条件付き確率分布では生成確率を基に型性の算出のために，複数の作曲者による作品を追加した．

した音列生成のコントロールによって，一貫性の変化に差

本稿では歌曲の単旋律データを使用し，データセットとし異が見られるかを確認した．

てモーツァルト 16 曲，ブラームス 16 曲，シューベルト 21

5.3.1 実験手法

曲の計 53 曲を採用した．これらの楽曲の MIDI データから

この実験では，4.3.1 で述べた同時分布を用いて生成したメロディの音列を抽出し，学習データとして用いた．

音列と，4.3.2 で述べた条件付き確率分布を基に生成した音

5.2 一貫性と典型性の推定についての評価

列をそれぞれユーザが採用し続けたと仮定した場合の一貫

まず，モンテカルロ法に基づくありがち度の近似計算の性の推移を算出した．算出には 5.1 に上げたデータセット

妥当性を評価した．

のうち，ブラームスの 16 曲を用いた．このようなシミュレ

5.2.1 実験手法

ーションによる評価手法は，先行研究においても採用され実験では，式 2 を用いた同時確率の計算と，式 4 を用いている[17][18]．これらの研究ではタグやアーティスト分類たモンテカルロ近似を用いて，作品ごとに典型性を求めた．

などを制約とした上でその中から推薦されたものを採用しサンプル数は n=100 とし，HPYLM の学習においては 500

続けた場合のシミュレーションを行い，そのスキップ率を回のギブスサンプリングを行った後の単一サンプルをあり算出して評価している．

がち度計算に使用した．
5.2.2 実験結果・考察

同時分布を用いた推薦による算出では， n = 3 とし 3 音×1000 個生成したものを 10 音ずつ元の音列の最後尾に追図 4(a)は式 3 をもとに同時確率を用いてありがち度を求加し，そのたびに一貫性の計算を行った．条件付き確率分

めた結果，図 4(b)はモンテカルロ近似を行ってありがち度布を基にした推薦による算出では，生成のパラメータとしを求めた結果である．この双方の結果の対角要素を除いたて，生成確率の上位をどの程度採用するかを変化させて算要素の相関係数は p = 0.807 となり，双方の値の散布図は出した．生成確率で推薦候補を順位付けし，1 位からすべ

図 4(c)のようにとなった．このことから，モンテカルロ法てを候補として採用し生成したものから，上位から 6 位まによる近似計算は同時確率と相関の強い結果を出力するこでを削除して生成したものの計 6 パターンを用意した．3とが示唆されたため，計算高速化のためにモンテカルロ近音×1000 個生成したものを 10 音ずつ元の音列の最後尾に似を用いる影響はほぼ生じないことがわかった．

追加し，一貫性の計算を行った．

5.3 一貫性・典型性に基づいた推薦を採用した場合の一

5.3.2

貫性の変化

実験結果

図 5 左は同時分布による推薦を採用し続けた結果，図 5

インタフェースはユーザが設定した創作目標の達成を

右は条件付き確率分布による推薦を採用し続けた結果であ支援するために音列を推薦する機能を持つ．この創作目標

る．条件付確率分布を用いた推薦において，生成確率上位

は，ユーザが決定した一貫性・典型性のデザイン方針を基を削除した生成を行うことで，一貫性の上昇度を制御できⓒ 2017 Information Processing Society of Japan6

情報処理学会研究報告
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ることが明らかとなった．これによって，目指す一貫性と現在の値との距離に応じて，生成確率上位の採用数を変更することで，一貫性の上昇度を制御できることが示唆された．また，同時分布を用いた場合も，生成確率上位のものをすべて採用した状態とほぼ同程度の一貫性の上昇が見受けられた．
しかし，400 音程度までは生成確率の上位採用数を変化させても一貫性の上昇度が意図した通りに制御できない傾向が示された．実際のインタフェースの利用に即して考えると，入力したメロディの音数が 400 音以上に到達するのは楽曲をほぼすべて入力し終わっている可能性も生じる．
そのため，音を入力している初期の段階では，この一貫性の上昇度の制御方法はうまく機能しないと考えられる．

6. 終わりに
本稿では，楽曲作品に対して作曲者の一貫性と，典型性を算出し，作成する作曲の方針決定と方針に基づいた作曲を助ける推薦手法を提案した．また，この算出された一貫性・典型性と推薦結果をユーザに提示し，作曲を支援する
インタフェースを実装した．実験として一貫性・典型性計算における高速化で用いたモンテカルロ近似の妥当性の評
価と，推薦の生成手法とその調整によって更新値の制御を行えるか検討した． 結果，確率分布から得られた生成確率
上位の音列候補の採用数を変更することで一貫性の上昇率を制御できることが明らかとなった．しかし，安定した一貫性の制御には一定の音数の入力が必要であることも明らかとなった．今後，この点においては計算手法の改良や，一貫性・典型性を計算する範囲の再設定などを行い，入力音数が少ない状態でも機能するよう改良を検討している．
音列の推薦に関しては，今後剽窃や盗作を助長しないよ
うな配慮が必要である．Papadopoulos らの論文でもマルコフモデルを用いた自動生成で剽窃を防ぐ手法を取り上げている[19]．本稿で用いた一貫性に基づいた推薦の場合，学習データは自身の作品のため，剽窃・盗作にはならない．また，典型性に基づいた推薦は，多くの作品にありがちな系
列となるので，それらは共有知として使える可能性がある．
ただし現状では、ありがち度の計算にあたって音高の出現
回数のみが考慮され、複数の作曲者が使っている「ありがちな」系列かどうかまで判断ができないため、そのような判断のできる機構を導入することが今後の課題である。そして，インタフェースを用いたユーザスタディは未実施である．一貫性・典型性の提示手法，推薦の提示手法においては作曲経験者へのヒアリングや提案インタフェースの使用実験を通して改良する予定である．
謝辞

本研究の一部は JST ACCEL 「OngaACCEL プロジ

ェクト」（No.JPMJAC1602）の支援を受けました．

参考文献
[1]

Nakano, T. Yoshii, K. and Goto, M Musical Typicality: How Manyⓒ 2017 Information Processing Society of Japan

Vol.2017-MUS-116 No.10
2017/8/25
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