チュートリアル「音楽情報処理の基礎知識」

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(1)Vol.2016-MUS-111 No.18 2016/5/22. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. チュートリアル「音楽情報処理の基礎知識」深山覚1. 概要：音楽情報処理の分野を俯瞰し基礎知識を紹介した上で、この分野の意義と魅力を紹介する。. 1. 音楽情報処理とは音楽は譜面上の記号や、録音された音響信号として記録されることが多い。記号や信号は情報処理の対象であり、情報処理を駆使することによって、音楽を分析したり、音楽に関連した身の回りで役に立つ技術を作ることができる。このように情報処理の観点から音楽を捉え、科学的発見や有用な技術を研究する分野を、音楽情報処理という。音楽は音響の時系列信号として捉えることができるので、同じように音響の時系列である音声情報処理の技術と似ているところも多い。音声の音響特徴量であるメル周波数ケプストラム係数 (MFCCs) は、音楽の音色を表わす特徴量としてよく用いられる。音声認識や音声合成で用いられる隠れマルコフモデル (HMM) は、和音認識やメロディ推定に用いられる。また人は音楽を聴くと、よくそこに意味や印象を感じる。さらに音楽は楽譜上では音符という記号の列として分析することができる。この点で音楽は言語と似ており、自然言語処理の技術が応用されている。自然言語処理での構文木による意味の処理が音楽情報処理でも研究されている。たとえば Generative Theory of Tonal Music (GTTM) と呼ばれる音楽を木構造として分析する音楽理論があり、音楽情報処理ではこの理論を計算機に実装可能な形に捉え直し、音楽を自動で分析したり自動で作曲する研究が行われている。この他、統計的なアプローチによる自然言語処理でよく用いられる N-gram は、メロディ中の音高系列や、和音進行のモデルとしてよく用いられる。音高の N-gram の下で、確率最大となる音高の列を動的計画法などの最適化によって求めると、メロディを自動作曲することができる。また特徴的な和音進行を、和音記号を単語として見たときの N-gram によって分析することができる。. 1. 2. ことさら「音楽」情報処理と呼ぶ理由音楽を研究対象にしているからと言って、ことさらに「音楽」情報処理と呼ぶ理由はなんだろうか。この分野では他分野での手法も多く援用されていることからもわかるように、音楽も音声も環境音も、一度記号系列や音響信号になってしまえば、同じ情報処理技術を使うことができる。音楽情報処理という名前の付け方には、音楽を扱っている情報処理、ということ以上のどのような意味を見いだせるだろうか。音楽情報処理が「音楽」の情報処理である理由、それは「音楽とは〇〇である」という研究者それぞれの哲学が研究の背後にあることではないだろうか。たとえば「音楽とは音楽である前に音響である」という哲学ならば、一般的な音響信号処理の研究に近い研究となる。「音楽とは和音の確率的な遷移をもつもの」という哲学であれば、和音の系列をマルコフ連鎖によってモデル化する研究となる。研究者それぞれの専門性に基づいて、それぞれの視点から「音楽とは〇〇である」という議論がされる。１つ１つの音楽情報処理研究によって、音楽の様々な側面が議論されていき、その度に我々は音楽に対する理解を深めることができる。. 3. 音楽情報処理の魅力音楽とは何かということを、様々なバックグラウンドを持つ人が集まって、お互いに情報処理の言葉で議論しているのが、音楽情報処理という分野である。そこでは、実験を行ったり、有用な技術をつくって人に使ってもらうことで、検証可能な形で科学的に理解しようとする。これが音楽情報処理という学術分野の意義と魅力である。. 国立研究開発法人産業技術総合研究所 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST). c 2016 Information Processing Society of Japan ⃝. 1.

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