- 著者
- 山本 雄也 平賀 譲
- 雑誌
- 研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:21888752)
- 巻号頁・発行日
- vol.2019-MUS-124, no.9, pp.1-6, 2019-08-20
楽曲には歌いやすいものと歌いにくいものがあり,歌いやすさ ・歌いにくさで楽曲を検索できれば,歌唱者の技量に合った楽曲選択が可能になると考える.しかし歌いやすさ ・歌いにくさは主観的かつ定性的な指標であり,それを定量化しコンピュータによる分析を可能にする手法については知見が十分でない.本研究は歌いやすさ ・歌いにくさを,難易度として楽曲の楽譜情報を用いて数値化し推定する手法について検討することを目的とする.楽曲の歌いやすさ ・歌いにくさについてデータを得るため,実験では 12 名の実験参加者を対象に楽曲を実際に歌い質問に回答する歌唱実験を行った.質問調査では楽曲の歌いにくさとどのように難しいかを回答させた.歌いにくさと音楽特徴の関係を分析するため相関分析を行った結果,相関のある音楽特徴に個人差を確認したため,個人ごとに音楽特徴から難易度を算出する重回帰分析モデルを提案して性能を検証した.その結果,決定係数の値の良し悪しは個人により差がみられた.また,楽曲がどのように歌いにくいかを示すため,歌いにくさの性質についての回答データを用いて対応分析 ・クラスタ分析を行い要因を分類した.その結果要因は大きく 「跳躍」 「音域」 「複雑さ」 に大別できた.楽譜データから歌いにくさの性質を予測するための分析として,楽曲の音楽特徴量と回答データの相関分析を行った.これらの分析によって,楽曲がどの程度,どのように歌いにくいのかを楽譜データから自動評価ができることへの第一歩となった.