音楽の関連付けを作成

2006 年度卒業研究概要
アイコン表現による音楽情報の可視化に関する検討
奥平 雅士 研究室
0332097
１．研究背景：
螻田 星樹
に合うアイコン生成の手法について検討する。
近年、携帯ウォークマンの小型化、大容量化、
音楽記憶媒体、携帯電話の進歩により、手軽に大
３．１ 画像生成規則：
量の音楽を持ち歩くことが出来るようになった。
以下に、画像生成規則について述べる。楽曲か
それに伴い、音楽配信サイトや、
「着うた」が登場
ら得る情報としては、周波数と音量分布を用いる
し、多様な音楽に触れ合う機会が増えた。しかし、
こととし、感情効果[3]を考慮して周波数と色、音
対象が増えると効果的に自分が聞きたい楽曲に辿
量と図形とを関連付ける。
り着くことが困難になる。楽曲を判別する方法と
周波数帯の分類は、表 1 に示すように、3 つ
しては、アーティスト名、歌詞、楽曲名、そして
の領域に分け、それぞれ 40∼200Hz に対して青、
実際聴くことなどが挙げられる。しかし、それだ
200∼2000Hz に対して緑、2000Hz 以上を赤と関連
けで判別するには楽曲数が多すぎる、そして時間
付ける。さらに各色の強さは、各周波数帯の内部
がかかるため、新しい手法が望まれている。
での分布により高い周波数成分が多い場合に 1、
中の成分が多い場合には 0.5、低い成分が多い場
２．研究目的：
本研究では、多様化した楽曲を選択する際の情
報として、音楽を特徴づける情報をアイコン化、
合には 0 とする。解析部では、それぞれの領域の
音声が発した場合をカウントし、その情報がどれ
だけの量があるかを分析する。
可視化することにより、画像として、視覚的、直
感的に楽曲を理解し、自分の好みの楽曲に早くた
どり着くことが出来るシステムの構築を図る。
３．システム概要：
本研究では、楽曲をインプットすることにより、
表１．周波数と色の関連付け
周波数帯（Hz）
色
2000∼
赤
200∼2000
緑
40∼200
青
その楽曲から抽出した要素を反映した画像を生成
する。プログラムの作成には、音楽情報の編集が
可能な Puredata[1]と、Puredata と組み合わせてリア
ルタイムに CG の生成、制御が可能な GEM[2]を用
同様に音の大きさに対しても一曲の全データに
いた。Puredata で音のパラメータを抽出し、それ
おいて各音量を解析し、表 2 に示すように最大の
に対応した図形や、色を変えた画像を作成する。
ものに図形を対応付ける。
これを楽曲に対するアイコンとして割り振ること
とし、この画像を楽曲の特徴に合う、楽曲の特徴
表２．音の強さと図形の関係
音の強さ
図形
音量：100∼
三角
音量：80∼100
台形
音量：60∼80
四角
音量：40∼60
円錐
音量：0∼40
円
表３．曲に対するイメージアイコン
曲番
号
アイコン
曲番号
アイコン
1
6
2
7
3
8
4
9
5
10
音の強さは入力レベルを操作することで変化す
るが、今回のシステムで再生して、不快でない音
量で行うことにした。
５．実験・結果
実験では以下の 10 曲を対象として分析した。分析
結果を表 3 に示す。
①カーペンターズ：トップ・オブ・ザ・ワールド
②ビートルズ：レット・イット・ビー
③ビートルズ：イエスタディ
④GLAY：winter again
⑤GLAY：サバイバル
⑥ラルクアンシエル：blurry eyes
⑦広瀬香美： ロマンスの神様
⑧槇原敬之： どんなときも
６．考察と課題：
周波数、音量の大きさの関連付けをして生成し
たアイコンと、被験者が曲を聴いて感じた図形、
色の結果において、幾つかを除き対象の多くは
50%を切った。特に図形に対しての一致度に比べ、
色に対しては一致度が低かった。
今後は周波数分布と色の対応付け及び音と形の
関係についてより検討する必要がある。
⑨センチメンタルバス：Sunny Day Sunday
⑩爆風スランプ：Runner
参考文献
[1]Puredata
楽曲を聴いて人はどういった図形や色を感じる
http://www.crca.ucsd.edu/~msp/software.html
か調査を行った。被験者 22 人に 10 曲聴いてもら
[2]GEM
い、それぞれの曲に合うと思った図形と色を１個
http://gem.iem.at/
ずつ選択肢の中から選択してもらった。
[3]色のイメージと感情効果
http://www.aichi-iic.or.jp/co/sunlight/kanjyou.htm
・図形の選択肢：円、三角、四角、台形、円錐
・色の選択肢：黒、茶、赤、オレンジ、黄、緑、
青、紫