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平成22年度卒業論文 配色イメージに基づいた 演奏支援
平成２２年度卒業論文 配色イメージに基づいた 演奏支援システム 情報通信工学科 情報通信システム学講座 ０７１００３５ 神田 尚子 指導教員 寺田 実 准教授 提出日 ２０１１年 １月２８日 1 概要 研究目的 ムービークリップ・演劇などにおいて, 使われている配色・楽曲はユーザのイメージ形 成に大きな影響を与える. また, 一つの楽譜は, 演奏方法により聴く人間に与えるイメージ が大きく異なる. 本研究では, 視覚的な情報から配色イメージを抽出し, このイメージをもとに演奏方法 へ変更を行う. 映像製作や, 舞台の照明など, 視覚的なイメージに合わせて流す曲を選ぶ際 に, ユーザの楽曲の選択により多くの選択肢を与えることを目的とする. , 実装・評価を行 うことにより, 配色イメージに合った演奏方法が実現できているかどうかを評価する. 方法 ユーザが提示した画像から, 配色技法を元に指定された数だけ色を抽出する. その色た ちが形成する配色イメージを元に「興奮度」 ・ 「派手さ」 ・ 「明るさ」の三つの特徴量を抽出 し, さらにこの三要素に応じた「テンポ」 ・ 「音高」 ・ 「強弱」を楽譜の演奏方法の全体に反 映させる. 結論 本研究では, 視覚的な情報に合うように曲の演奏方法を変換できるようにするために, 画 像から得られる配色イメージから特徴量を抽出し, 演奏方法へ反映する方式を提案した. シ ステムの設計を行い, 実装, 評価を行った. その結果, 視覚的な情報にあった演奏方法を模索する際に, 配色イメージのみを媒介とす ることに有意性があることが示せた. また, ある画像から得るイメージと, 画像から得られ る配色イメージの間にはあまり差が無く, 配色イメージが, 視覚的な情報が与えるイメー ジにおいて, 影響が大きいことが分かった. これにより, 画像から配色イメージを媒介とし て特徴量を得た上で演奏方法に反映する方式は, 視覚的なイメージに合うように曲を演奏 する手段として有効であることが示せた. 2 目次 第1章 1.1 1.2 1.3 序論 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 着眼点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 研究目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 5 5 6 第 2 章 関連研究 2.1 DIVA：画像の印象に合わせた音楽自動アレンジの一手法の提案 [1] . . . . . 2.1.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.2 本研究との対応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 楽曲と色彩との共感覚に関する心理学的研究 [2] . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 本研究との対応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 色彩と音楽とが互いに及ぼす影響∼ショパンのエチュードを手がかりに [3] 2.3.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 本研究との対応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 感性に沿った音楽の分類と画像による表現法の検討 [4] . . . . . . . . . . . . 2.4.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.2 本研究との対応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 7 7 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 第 3 章 提案システム 3.1 システム概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 配色からのイメージ抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 色の分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2 減色 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.3 配色方法への分類・色の組み合わせの抽出 . . 3.2.4 興奮度・派手さ・明るさの分析 . . . . . . . . 3.3 演奏方法への反映 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.1 スタンダード MIDI ファイル（Standard MIDI 3.3.2 テンポの速さの決定 . . . . . . . . . . . . . . 3.3.3 強弱の度合いの決定 . . . . . . . . . . . . . . 3.3.4 音の高さの決定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . File、SMF） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 10 10 11 22 23 27 28 29 29 29 29 第 4 章 実装 31 4.1 開発環境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.2 使用ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3 4.3 4.4 4.5 システム全体の機能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 画像からの配色抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 コントローラ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 第 5 章 評価 5.1 評価方法 . . . . . . 5.1.1 参加者 . . . 5.1.2 実験内容 . . 5.1.3 回答の方法 5.2 結果 . . . . . . . . 5.3 考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 第 6 章 結論と課題 6.1 結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2.1 色が存在する位置も交えた, 配色イメージの抽出 6.2.2 特徴量の, 強弱への反映方法の改良 . . . . . . . 6.2.3 システムの改良 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 34 34 34 36 36 38 . . . . . 39 39 39 39 39 40 謝辞 41 参考文献 41 4 図目次 1.1 配色による印象の違い . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1 DIVA：画像の印象に合わせた音楽自動アレンジの一手法の提案 [1] . . . . . 7 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 3.14 3.15 3.16 3.17 3.18 3.19 3.20 3.21 3.22 3.23 3.24 3.25 3.26 3.27 システムの概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PCCS 色相環 [6] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PCCS トーン [6] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ビビッドトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ブライトトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ストロングトーン [7] . . . . . . . . . . . . . 色見本-ディープトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ライト+トーン [7] . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ライトトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ソフトトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ダルトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ダークトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ペール+トーン [7] . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ペールトーン [7] . . . . . . . . . . . . . . . 色見本-ライトグレイッシュトーン [7] . . . . . . . . 色見本-グレイッシュトーン [7] . . . . . . . . . . . . 色見本-ダークグレイッシュトーン [7] . . . . . . . . 色見本-無彩色 [7] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 減色前 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 減色後 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 色相・トーンの観点からの配色技法の位置 . . . . . 配色方法への分析手法 . . . . . . . . . . . . . . . . ドミナントカラー配色による色の組み合わせの範囲 ドミナントトーン配色による色の組み合わせの範囲 フォカマイユ配色による色の組み合わせの範囲 . . . 色相間の距離 [15] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . トーンの類似の関係 [16] . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 4.2 例:桜の画像からの配色抽出 (抽出色数は 10 色) . . . . . . . . . . . . . . . . 32 コントローラ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.1 画像 1 抽出した配色のみ [17] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 12 13 14 15 16 16 17 17 18 18 19 19 20 20 21 21 22 23 23 24 25 26 26 26 27 27 5 5.2 5.3 5.4 画像 1 抽出した配色と入力した画像 [17] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 画像 2 抽出した配色のみ [18] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 画像 2 抽出した配色と入力した画像 [18] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 6 表目次 3.1 グレースケール [14] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 5.1 5.2 5.3 5.4 『画像 1 『画像 1 『画像 2 『画像 2 抽出した配色のみ』の結果から得られた特徴量 . . . . . . . . . . 抽出した配色と入力した画像の両方』の結果から得られた特徴量 抽出した配色のみ』の結果から得られた特徴量 . . . . . . . . . . 抽出した配色と入力した画像の両方』の結果から得られた特徴量 . . . . 36 37 37 37 7 第1章 1.1 序論 背景 ムービークリップや演劇などの「視覚」や「聴覚」に訴える場面において, 視覚的な要 素と楽曲の調和は重要な要素である. 既に視覚的な部分がある程度決まっており, 曲をつ けようとする際には, 配色は大きな影響を与えている. 例えば, 同じ楓からでも, 新緑の楓と青空からは明るいイメージを, 紅葉している楓と夜 空からは暗いイメージを抱く (図 1.1). このような視覚的な情報をもとに楽曲を選ぶ際に は, 物そのもののイメージだけでなく, それぞれの配色に合った楽曲であることも考慮し て選択する必要がある. その上, 楽曲選びは画像に比べ, 一定時間聴いてみる必要があるため, 非常に多くの時間 と労力を要するのが現状である. 図 1.1: 配色による印象の違い 1.2 着眼点 視覚的な情報は, 提示されているものが同じ柄や事柄であっても, 使われている色たち の「色相」, 「彩度」, 「明度」の「色の三要素」により異なる印象を与える. 一つの楽譜もまた, テンポや音の長さ, 強弱等の「演奏の仕方」を変更することにより, 第1章 序論 8 大きく印象が変わる. 速いテンポで演奏すれば興奮感を帯びるし, 逆に遅いテンポで演奏し た場合には沈静感を与える. このように, 配色イメージと楽譜の演奏の仕方によるイメー ジに存在する共通点に着目する. 1.3 研究目的 色の組み合わせから得られるイメージを, 配色イメージと呼ぶ. 本研究では, 一つの楽譜 を, 配色イメージに従い演奏することで, 視覚的な情報をもとに楽曲を選ぶ際の選択肢を増 やすことを目的とする. 具体的には, 「着眼点」で述べた視覚的な情報・楽譜の特性を利 用し, 一つの楽曲を視覚的な情報に「合うように」変化させる手法を提案する. 本研究に おいては, 配色という概念は, 「配置」を考えず, あくまで色の組み合わせのみに着眼した ものとなっている. 配色から抽出できる, 以下のイメージを楽曲の演奏方法に適用する. • 興奮度→「興奮感-沈静感」→テンポ 暖色系の高彩度色（ビビッドトーン）を組み合わせた配色は「興奮感」の強いイ メージとなる. 逆に寒色系の中∼低彩度色を組み合わせた配色は「沈静感」を与え るイメージとなる. 楽譜への反映を, テンポの調整により行う. • 派手さ→「派手な-地味な」→強弱 高彩度の色を組み合わせると, その配色は「派手な」イメージとなる. 逆に「地味 な」イメージにしたい場合には, 低彩度の色の組み合わせとなる. 楽譜への反映を, 音の強弱の調整により行う. • 明るさ→「軽い-重い」→音高 高明度の色を組み合わせた配色は「軽い」イメージとなる. 逆に低明度の色を組 み合わせた配色は「重い」イメージとなる. 楽譜への反映を, 音の高さの調整により 行う. 9 第2章 2.1 関連研究 DIVA：画像の印象に合わせた音楽自動アレンジの一手法の提 案 [1] 図 2.1: DIVA：画像の印象に合わせた音楽自動アレンジの一手法の提案 [1] 2.1.1 概要 大山らの研究 [1] では, ユーザが任意の音楽と画像を入力した際に, 画像の印象に合わせ て音楽を自動アレンジする手法が提案されている. この手法では, 前処理として, ユーザに多数のサンプル色またはサンプル画像を提示し, これらのサンプルの各々から連想されるリズムパターンを回答させる. また, それと並行 して, 画像に写る対象物をキーワードとして提示し, この各々から連想されるリズムパター ンを回答させる. この結果から, 「各々のリズムパターンに対して, どのような画像から高 い連想度を得られるか」, を推測する算出式を導出する. 続いて本処理では, 任意の入力画 像に対して, 各々のリズムパターンの連想度を算出し, 最も連想度の高いリズムパターン を用いて自動アレンジした音楽をユーザーに提示する. 第2章 関連研究 2.1.2 本研究との対応 10 この研究では, 任意の画像と音楽を入力した際, その画像に対してユーザがもつ印象を計 算機が類推し, それに合うようにリズムパターンを変換することで音楽を自動でアレンジ する. 本研究での, 画像のイメージを元に楽曲を変化させる点が共通している. 本研究と異なっ ている点は, 楽曲への変換の与えかたである. この研究では楽曲のリズムパターンを変換 するが, 本研究ではテンポ・強弱・音高演奏方法を変換する. 2.2 2.2.1 楽曲と色彩との共感覚に関する心理学的研究 [2] 概要 浅井らの研究 [2] では, 聴覚刺激が同時に色彩感覚を生起させる「共感覚傾向一色聴現 象」についての実験・評価を行っている. 楽曲一色彩間の共感覚傾向の特徴を, 被験者を 集め実験を通し調査した研究であり, この結果をもとに楽曲刺激・色彩刺激の関連性につ いて述べられている. 2.2.2 本研究との対応 この研究の考察において, 実験の結果, 色相について以下の考察がなされている. • 暖色とテンポの速い楽曲に共感覚が認められる • 寒色とテンポの遅い楽曲に共感覚が認められる 本研究では, 暖色・寒色と彩度の関係から, 本研究独自の特徴量である「興奮度」を抽出 し, テンポに対応させている. 暖色・寒色の要素をテンポに反映させている点において, こ の研究と共通している. 2.3 色彩と音楽とが互いに及ぼす影響∼ショパンのエチュードを手 がかりに [3] 2.3.1 概要 安達・岩宮らの研究 [3] では, 色彩が音楽に与える影響について述べられている. 実験に おいては, 色相環が 0 °(赤) と 240 °(青) とに固定されている. それぞれの色相に対し, 明 度と彩度を変化させ, 色相が及ぼす音楽の影響について言及している. 第2章 関連研究 2.3.2 本研究との対応 11 この研究では, 色彩と音楽との調和について述べられている. 彩度の高低と楽曲の力強 さの度合いとが対応し, バランスがとれることで, 色彩と音楽との調和感が得られるとし ている. また, 「激しい」印象を与える楽曲には赤が, 「おとなしい」印象を与える楽曲に は青が合うことが考察されている. 本研究では, この研究の「激しい-大人しい」印象を, 各配色が与える「派手さ-地味さ」 に対応させている. 具体的には, 楽曲の全体的な「強さ-弱さ」, すなわち強弱の度合いに 対応させることにより, 演奏方法の「激しい-大人しい」への反映を図っている. 2.4 2.4.1 感性に沿った音楽の分類と画像による表現法の検討 [4] 概要 小柳らの研究 [4] では, 個々人が感じる曲の特徴, 雰囲気においての共通点, 人が感じる 曲の特徴とコンピュータの算出した特徴の共通点・差異について, また画像を用いてその 音楽の特徴をより効果的に表現する可能性について検討されている． 2.4.2 本研究との対応 この研究では, 入力された曲の明るさの判別において, 音部・高低差を利用している. 音 部の要素においては, 高・中・低音部の多さに応じて, 以下のように割り当てている. • 明るい曲‐中, 高音部＞低音部, • 暗い曲 ‐低音部 ＞中, 高音部, 本研究においては, この手法に基づいて, 曲の演奏時の「明るさ-暗さ」を, 全体の音の 高さに割り当てている. 12 第3章 3.1 提案システム システム概要 本研究では, 1 章で述べた「配色イメージに基づいた演奏方法」を実現するために, 以下 のシステムを提案する (図 3.1). 入力するものは, 画像, 楽譜データとする. 楽譜データと して扱うのは, スタンダード MIDI ファイル (Standard MIDI File, SMF) とする. 入力さ れた画像から, 配色技法に基づいて, 指定された数だけ色を抽出する. その色たちから導き だされる配色イメージをもとに, 入力されたスタンダード MIDI ファイル [5] の「テンポ・ 強弱・音高」に変換を加え演奏する. 図 3.1: システムの概要 3.2 配色からのイメージ抽出 読み込ませる画像は, 24 ビット RGB であるとする. RGB の値を元に, 各ピクセルに含 まれている色の三属性の H(Hue:色相), S(Saturation:彩度), B(Brightness:明度) を抽出す る. 本システムでは, 開発に Java を使用しており (4.1 節に後述), Java では, Color クラス 第3章 提案システム 13 のメソッドを利用することにより, R, G, B の値と H, S, B の値を相互変換することが可 能である. このようにして抽出した HSB の値をもとに, 色相・トーンを分析することにより, 配色 から得られる「興奮度」, 「派手さ」, 「明るさ」のイメージの抽出を行う. 3.2.1 色の分析 まず, 画像のピクセル全てに対し, そのピクセルの色が PCCS 色相環 (図 3.2)・PCCS トーン (図 3.3) の概念においてどこに位置するかを分析する. 有彩色の場合, 色相については, PCCS 色相環の概念に従った 24 の色相のいずれである かを分析する (図 3.2 参照). トーンについては,PCCS トーンの概念に従った, 以下の 12 種 類のいずれであるかを分析する.PCCS トーンにおいての, 各トーンの明度・彩度による位 置づけは, 図 3.3 に記されている. • ビビッド • ブライト • ストロング • ディープ • ライト • ソフト • ダル • ダーク • ペール • ライトグレイッシュ • グレイッシュ • ダークグレイッシュ 無彩色の場合, 明度に応じ, 以下の 5 色のうちどの系統色であるかを分析する. 各系統色 の明度による位置づけは, 3.3「無彩色」に記されている. • ホワイト • ライトグレイ • メディアムグレイ • ダークグレイ • ブラック 第3章 提案システム 14 図 3.2: PCCS 色相環 [6] 第3章 提案システム 15 図 3.3: PCCS トーン [6] 第3章 提案システム 16 システム内には, 色見本 [7] に従い, PCCS 色相環・PCCS トーンの各色においての代表 色の Red, Green, Blue の値があらかじめ入力してある (図 3.4∼図 3.1). また, これに加え, ビビッドトーン, ブライトトーン以外のトーンの偶数の色相番号の値が入力してある. こ れは, PCCS 色相環において隣に位置する色相の値の平均をとることにより追加した. 例 えば, s1(色相番号:1, トーン:strong トーン) の HSB の値は, s24 と s2 の各値の平均をとり 定義されている. この色を基に, 調べたいピクセルの色が, あらかじめ入力されている色の どれに最も近いかを分析する. ビビッドトーン以外のトーンは, 色相番号が奇数の場合の明度が PCCS 明度表に存在し ない. ビビッドトーン, ブライトトーン以外のトーンの奇数の値を独自に決定したのはこ のためである. ブライトトーンの奇数番号の場合の Red, Green, Blue の値は, 今回使用し た色見本に載せられていたためこれを利用した. 図 3.4: 色見本-ビビッドトーン [7] 第3章 提案システム 17 図 3.5: 色見本-ブライトトーン [7] 第3章 提案システム 18 図 3.6: 色見本-ストロングトーン [7] 図 3.7: 色見本-ディープトーン [7] 第3章 提案システム 19 図 3.8: 色見本-ライト+トーン [7] 図 3.9: 色見本-ライトトーン [7] 第3章 提案システム 20 図 3.10: 色見本-ソフトトーン [7] 図 3.11: 色見本-ダルトーン [7] 第3章 提案システム 21 図 3.12: 色見本-ダークトーン [7] 図 3.13: 色見本-ペール+トーン [7] 第3章 提案システム 22 図 3.14: 色見本-ペールトーン [7] 図 3.15: 色見本-ライトグレイッシュトーン [7] 第3章 提案システム 23 図 3.16: 色見本-グレイッシュトーン [7] 図 3.17: 色見本-ダークグレイッシュトーン [7] 第3章 提案システム 24 図 3.18: 色見本-無彩色 [7] 調べたいピクセルの色に最も近い, あらかじめ入力されている色を, RGB 空間におい ての色同士の距離を調べることによって見つけ出す. 各値を HSB の値ではなく, RGB の値 をもとに距離を測った理由は, RGB 色空間においては, ある一つの色に対し, Red, Green, Blue の値の組み合わせ (2563 通り) が一つしかないためである. HSB 空間では, 一つの色 に対し多数の HSB の値の組み合わせが存在する可能性があるため, RGB の値を使用した. その距離は, 調べたいピクセルの R, G, B の値を Rp , Gp , Bp , あらかじめ入力されている 色の R, G, B の値を Ri , Gi , Bi とおくと, √ 距離 = (Rp − Ri )2 + (Gp − Gi )2 + (Bp − Bi )2 (3.1) となる. このように計算し, 見つかった最も距離が近い色が位置する色相, トーンを, 調べ たいピクセルが位置する色相番号, トーンとすることにより, ピクセルが持つ色が位置す る色相番号, トーンを分類する. ライト+トーン, ペール+トーンのいずれかに最も近かった場合は, 位置する色相番号は そのままに, トーンについては「＋」のトーンを除いたものとして分類する. 無彩色のうち, Gy-2.5, Gy-3.5, Gy-4.5, Gy-5.5, Gy-6.5, Gy-7.5, Gy-8.5 に最も近かった場合には, PCCS においてのグレースケールのトーンの概念に従い, ライトグレイ, ミディアムグレイ, ダー クグレイのいずれかに分類する (表 3.1 参照). 3.2.2 減色 各ピクセルが持つ色を, 「?? 色の分析」にて分類された色相・トーンに従い, 減色する. 図 3.19, 図 3.20 に例を示す. 画像の全ピクセルを, 「?? 色の分析」にて分類された色相・トーンに対応する色に変換 する. 変換後の色は, ??節にて使用した色見本を同じもの [7] を利用した. 変換後の最大 の色の数は, 色相 = 24 (3.2) 第3章 提案システム 25 表 3.1: グレースケール [14] 記号 W Gy-9.0 Gy-7.0∼Gy-8.5 Gy-4.0∼Gy-6.5 Gy-2.5∼Gy-3.5 Gy-2.0 Bk 系統色名 white white light gray medium gray dark gray grayish black black 図 3.19: 減色前 意味 白 白 明るい灰色 灰色 暗い灰色 灰みの黒 黒 図 3.20: 減色後 有彩色 = 色相 × トーン (彩度 0 を除く) = 24 × 12 = 288 最大色数 = 無彩色 + 有彩色 = 5 + 288 = 293 (3.3) (3.4) より, 293 色となる. 3.2.3 配色方法への分類・色の組み合わせの抽出 「3.2.1 節」, 「3.2.2 節」にて抽出された各ピクセルの色を基に, 画像が持つ色とその面 積から, 3 つの配色技法による配色と, 無彩色のみの配色のうちどれに最も近いかを分析す る. この 4 つを, 「配色方法」と表記することとする. この結果に基づいて, 画像に含まれ る色から, 最も近かった配色方法に含まれる色のみを抽出する. 配色技法は多数存在するが, 今回はその中から, ドミナントカラー配色, ドミナントトー ン配色, フォカマイユ配色の 3 つを選んだ. 図 3.21 に示してある通り, ドミナントカラー 配色は色相でまとめ, ドミナントトーン配色はトーンでまとめる配色技法である. フォカ マイユ配色は, 類似色相, 類似トーンの色同士で構成される, ドミナントカラーとドミナン トトーンの中間の性質を持った配色技法と考えられる. よって, この三つのどれに一番近 第3章 提案システム 26 いかを分類することにより, 入力した画像の色の組み合わせが, 色相寄りの構成に近いの か, トーン寄りの構成に近いのか, またその中間であるのかが分類できることとなる. この 3 つに加え, 無彩色のみによる配色を加えることにより, 彩度が 0 であり色相・トーンの概 念に属さない配色もカバーする. 図 3.21: 色相・トーンの観点からの配色技法の位置 配色技法による配色のどれかに分析されたとき, 各配色技法に応じて • ドミナントカラー配色-中心となる色相, • ドミナントトーン配色-中心となるトーン, • フォカマイユ配色-中心となる色相とトーン, も一緒に分析される. 第3章 提案システム 27 以下に, 画像が 4 つの配色方法のうちどれに最も近いかを分析する手法を記す (図 3.22). 図 3.22: 配色方法への分析手法 まず, 減色後の画像が, 293 色の色それぞれを何ピクセル分持っているか, を調べる. こ のデータをもとに, 各配色技法, ならびに無彩色のみの配色による組み合わせの色たちが, いくつのピクセル数に渡って使われているかを調べる. ドミナントカラー配色については, 24 の色相それぞれを中心とした場合のドミナントカ ラー配色に含まれる色が, 減色後の画像に何色, それぞれ何ピクセル含まれているかを調 べる. トーンは問わない. このため, ドミナントカラー配色に基づいた,24 の色相に応じた 24 種類の色の組み合わせについて調査が行われることとなる (図 3.23). この調査により, 中心とした場合に最も多くのピクセルが該当する色相が分析できる. 本手法では, 中心と する色相とその色相に対し距離が 1 である色相 (3.26 参照) の色を調査に使用している. ドミナントトーン配色については, 12 のトーンのうちの一つを選んだ場合のドミナント トーン配色に含まれる色が, 減色後の画像に何色, それぞれ何ピクセル含まれているかを 調べる. 色相は問わない. このため, ドミナントトーン配色に基づいた, 12 のトーンに応 じた 12 種類の色の組み合わせについて調査が行われることとなる (図 3.24. この調査によ り, 最も多くのピクセルが該当するトーンが分析できる. フォカマイユ配色については, 24 の色相それぞれを中心とし, かつ 12 に分けられたトー ンそれぞれを中心とした場合のフォカマイユ配色に含まれる色が, 減色後の画像に何色, そ れぞれ何ピクセル含まれているかを調べる. このため, フォカマイユ配色に基づいた, 24 の 色相, 12 のトーンに応じた, 288 種類の色の組み合わせについて調査が行われることとな る (図 3.25). この調査により, 最も多くのピクセルが該当する色相, トーンが分析できる. 本手法では, 中心とする色相とその色相に対し距離が 3 である色相 (3.26 参照), かつ中心 第3章 提案システム 28 とするトーンと, そのトーンについての類似トーン (3.27) の色を調査に使用している. 無彩色のみの配色については, ホワイト, ライトグレイ, メディアムグレイ, ダークグレ イ, ブラックの 5 色のピクセル数それぞれを足した値を調べる. この結果, 無彩色が画像に 占めるピクセル数が分析できることとなる. 以上により, 入力した画像において, 各配色方法に応じた中心となる色相やトーンと, こ の要素に基づいた各配色方法による色の組み合わせが分かったこととなる. このうち, 各 配色方法に含まれる色の割合が大きい配色方法を, 画像に最も近い配色方法として判断し, 分析結果となる. 図 3.24: ドミナントトーン配色による色の組 図 3.23: ドミナントカラー配色による色の組 み合わせの範囲 み合わせの範囲 図 3.25: フォカマイユ配色による色の組み合わせの範囲 減色された結果得られた色たちから, 分析結果として出た配色方法に含まれる色のみを 抽出する. すなわち抽出する色は 分析結果内に含まれる色 ∩ 画像に含まれる色 (3.5) という条件を満たした色ということになる. この色たちは, 後述の「3.3 節」にて使用さ れる. 第3章 提案システム 29 図 3.27: トーンの類似の関係 [16] 図 3.26: 色相間の距離 [15] 3.2.4 興奮度・派手さ・明るさの分析 「3.2.3 節」にて配色方法に則って抽出された色たちをもとに, 興奮度・派手さ・明るさ の 3 つの特徴量を分析する. この 3 つの特徴量は, 配色イメージから得られるイメージのうちの, 色相と彩度が影響 する「興奮感-沈静感」, 彩度が影響する「派手さ-地味さ」, 明度が影響する「軽い-重い」 に基づいている. 以下, 興奮度, 派手さ, 明るさの 3 つの特徴量の分析方法について述べる. 興奮度とは, 本研究独自の指標である. 高彩度の暖色を組み合わせた配色は興奮感を, 中・ 低彩度の寒色を組み合わせた配色は沈静感を人間に与える. 興奮感は, 彩度が高くなれば なるほど高くなり, 沈静感は彩度が低くなればなるほど高くなる. この「興奮感-沈静感」 の数値化を試みた特徴量を, 本研究では「興奮度」と定義している. この興奮度の求め方 について説明する. まず, 各色から得られる「興奮感」, 「沈静感」は, 興奮感は高彩度の暖色, 沈静感は中・ 低彩度の暖色ときに限り得られるとし, 彩度の値を 0∼1 として, であるとする. 興奮感 = 彩度 (3.6) 沈静感 = (1 − 彩度) (3.7) 第3章 提案システム 30 高彩度・中彩度・低彩度の判断には, 色が属しているトーンをもとに判別している. • 高彩度-ビビッドトーン, ブライトトーン, ストロングトーン, ディープトーン, • 中彩度-ライトトーン, ソフトトーン, ダルトーン, ダークトーン, • 低彩度-ペールトーン, ライトグレイッシュトーン, グレイトーン, ダークトーン, 暖色・寒色については, [9]2010, p42 にて「PCCS 色相環では 1:pR∼8:Y までを暖色系、 13:bG∼19:pB までを暖色系、それ以外の色相を中性色系と位置づけています。」と述べら れている. 本研究ではこれに準じて, 暖色・寒色を定義している. 配色から得られる興奮度は, 配色方法に則って抽出された色たちが, 画像に含まれるピ クセル数を利用し, 分析対象の色の数を a と置き, • 色 i が使われているピクセル数:Pi • 色 i の興奮感:Ei • 色 i の沈静感:Ti • 色 i の彩度:Si • 色 i の明度:Bi とおき, ∑a 興奮度 = i=1 (Ei − Ti ) ∑a i=1 Pi × Pi (3.8) とする. 興奮度の値は-1∼1 の範囲となる. 配色から得られる派手さ・明るさの分析については, ∑a i=1 Si × Pi ∑a + 1) ÷ 2 i=1 Pi ∑a Bi × Pi ∑a = ( i=1 + 1) ÷ 2 派手さ = ( 明るさ i=1 Pi (3.9) (3.10) とする. 派手さ・明るさともに-1∼1 の範囲となる. 3.3 演奏方法への反映 「節」にて求められた, 興奮度・派手さ・明るさを, 楽譜の全体の演奏方法へ, 以下の通 りに反映する. 真ん中は, 配色イメージと演奏方法の間の媒介となるイメージである. • 興奮度の高さ→「興奮感-沈静感」→テンポの速さ-遅さ, • 派手さの高さ→「派手さ-地味さ」→強弱の度合い, • 明るさの高さ→「軽さ-重さ」→音の高さ, いずれも-1∼1 の値をとる. -1 が最小値, 0 が中間値, 1 が最大値である. 第3章 提案システム 3.3.1 スタンダード MIDI ファイル（Standard MIDI File、SMF） 31 提示システムでは, 入力する楽譜データを「スタンダード MIDI ファイル」とする.MIDI 用ファイルフォーマットの一つであり, ファイルそのものに音源の情報は含まれておらず, 音楽における楽譜の役割を担っている. プレイヤーで再生 (=演奏者) することにより, 設 定された音源 (楽器) で, 中のデータが演奏される. このファイルは, 楽譜の各位置のテンポの速さ, 音の大きさ (ベロシティ), 音の高さ (ノー トナンバー) を数値として扱うことができる. この特性を利用し, 楽譜全体のテンポ, 強弱, 音高をコントロールする. 3.3.2 テンポの速さの決定 全ての箇所のテンポに対して, 興奮度を excitement とおき, 変換後のテンポ = 変換前のテンポ × 2excitement (3.11) とする. これにより, 全体のテンポへと興奮度を適用する. テンポの変換の位置のある場所にもこの変換を適用し, テンポチェンジはそのままに, 全 体としてテンポが速まる, または遅くなることとなる. 3.3.3 強弱の度合いの決定 スタンダード MIDI ファイルは, 音符ごとに 0∼127 の「音の強さ (ベロシティ)」を割り 当て, 各音を鳴らす. 本システムでは, ファイル内で分けられているパートごとに音の強さ の平均を取り, その平均との差を大きくしたり小さくしたりすることにより, 楽譜全体の 強弱の度合いのコントロールを図るものとする. 音符ごとの音の強さを, 以下のように求 める. 派手さを showiness とおく. 変換後の強さ = 平均の音の強さ + (変換前の音の強さ − 平均の音の強さ) × 2showiness (3.12) この「変換後の強さ」を四捨五入したものを, 各音符の音の大きさとして適用する. 変換 後の強さが 0 以下, または 127 より大きい値になった場合, 0 の場合は 1 へ, 127 より大き い値の場合は 127 にする. このようにして, 全体の強弱へと派手さを適用する. 3.3.4 音の高さの決定 スタンダード MIDI ファイルは, 音符ごとに 0∼127 の「音の高さ (ノートナンバー」を 割り当て, 各音を鳴らす. 本システムでは, ファイル内のドラムパート以外の全ての音符の 音高を変換することにより, 楽譜全体の音高のコントロールを図るものとする. 音符ごとの音の高さを, 以下のように求める.「12」という数字は, スタンダード MIDI ファ イルにおいて, 1 オクターブ分の音の高さを表す値である. 変換後の高さ = 変換前の音の高さ + 明るさ× 12 (3.13) 第3章 提案システム 32 この「変換後の高さ」を四捨五入したものを, 各音符の音の高さとして適用する. 変換後 の強さが 0 より小さい, または 127 より大きい値になった箇所があった場合, 全てのノー トナンバーが 0∼127 になるように全体の音符に調整を加える. このようにして, 全体の音 高へと明るさを適用する. 33 第4章 4.1 実装 開発環境 本システムは JAVA [12] によって作成されている．プログラム言語として JAVA を選ん だ理由としては • 移植性が高く，OS 等の環境に依存しないシステムの開発が可能である, • 豊富な GUI コンポーネントを利用することができる, • 色を, HSB 色空間, RGB 色空間の各空間の値へと変換することが容易である, といった点が挙げられる. 4.2 使用ツール 本システムは, スタンダード MIDI ファイルへテンポ・音の強弱・音高の変化を与える 際に, Piet van Oostrum により開発された MF2T/T2MF[13] を使用している. このツール では, スタンダード MIDI ファイル, ユーザが取り扱いテキストファイルへと変換すること が可能となっている. また, ユーザが編集したテキストファイルをスタンダード MIDI ファ イルへと変換する, 逆変換もまた可能となっている. 本研究では, このツールを使用し, 入力されたスタンダード MIDI ファイルを一旦テキス トファイルへ変換し, テンポ・音の強弱・音高へと変化を与え, その後スタンダード MIDI ファイルへまた変換する際に, この MF2T/T2MF を使用している. 4.3 システム全体の機能 全体の機能として実装したものは以下の三つである． • 画像から配色を抽出, • 配色イメージをスタンダード MIDI ファイルの全体のテンポ・強弱・音高へ反映, • テンポ・強弱・音高のコントローラ, 第4章 実装 34 図 4.1: 例:桜の画像からの配色抽出 (抽出色数は 10 色) 4.4 画像からの配色抽出 「3.2.3」で挙げた方法で, 画像から配色を抽出する. 4.1 に抽出した例を示す. 抽出対象の色は, 使われている面積の大きささ順に左から並べられる. 色が占めている 面積は, 画像内に使われている面積に比例させている. 4.5 コントローラ 本研究では, ユーザが興奮度・派手さ・明るさを制御できる, コントローラがついてい る. これは, ユーザが視覚的なイメージを元に楽譜データ (入力されたスタンダード MIDI ファイル) を, 細かく調整できるようにつけたものである. 第4章 実装 35 図 4.2: コントローラ このコントローラには, 以下の機能がついている. • ¬テンポ・強弱・音高コントローラ スタンダード MIDI ファイルの, テンポ・強弱・音高をコントロールすることがで きる. • 変換ボタン ¬で設定されている, テンポ・強弱・音高を, スタンダード MIDI ファイルへと反 映する. • ®再生・停止ボタン 変換前・変換後のスタンダード MIDI ファイルを, 再生・停止する. • ¯初期値に戻すボタン ¬の各値を, 画像から抽出できる興奮度・派手さ・明るさを反映したものへと戻す. 「3.3 配色からのイメージ抽出」で挙げた方法により, 配色から得られた「興奮度・派手さ・ 明るさ」を, それぞれテンポ・強弱・音高へと反映する. この結果が, コントローラ (図 4.2) の初期値となる. 36 第5章 5.1 評価 評価方法 曲と視覚的な要素を与えられた上で, 「テンポ」, 「強弱」, 「音の高さ」を調節するこ とにより, 視覚的な情報に合った演奏方法の仕方を模索する, という状況を想定した実験を 行った. 本研究で定めた配色イメージから得られる演奏方法と, ユーザが個々のイメージ に従い決定した演奏方法の間の差を調査し, 本研究が提示した演奏方法が一般的なイメー ジに合致するものであるかを評価する. 5.1.1 参加者 実験は本大学の生徒 9 名に協力していただいた. 協力した人の音楽経験については特に 問わなかった. 5.1.2 実験内容 協力者には, まず「テンポ」, 「強弱」, 「音の高さ」を変換していない状態の曲を聴い てもらう. その後, 2 枚の画像それぞれ (以下, 画像 1, 画像 2 と示す) について, 初めに抽出 した配色のみを見せ, 本研究の手法により提示する演奏方法に基づいて演奏した曲を聴い てもらう. 次に抽出した配色と入力した画像のセットの両方を見せ, 同じく本研究の手法 により提示する演奏方法に基づいて演奏した曲を聴いてもらう. その後に, 抽出した配色 のみと, 抽出した配色と入力した画像の両方それぞれに合うように, 参加者に演奏方法を 決定してもらう. 参加者に提示した 2 枚の画像の, 抽出した配色のみ, 抽出した配色と入力した画像のセッ トを図 5.1∼図 5.4 に示す. 提示した順番は, 図 5.1, 図 5.2, 図 5.3, 図 5.4 である. 使用し た曲は一曲で, 協力者が曲に対し先入観を持っていない状態で実験を行う必要があるため, 実験には筆者が作った曲を使用した. 第5章 評価 37 図 5.1: 画像 1 抽出した配色のみ [17] 図 5.2: 画像 1 抽出した配色と入力した画像 [17] 図 5.3: 画像 2 抽出した配色のみ [18] 図 5.4: 画像 2 抽出した配色と入力した画像 [18] 第5章 評価 5.1.3 回答の方法 38 実験を行ったあとにアンケートを実施した．アンケートの内容は以下の通りである. 1. 画像 1 から抽出した配色のみを見た上で, 参加者が設定したテンポ, 強弱, 音高の値 はどうであったか 2. 画像 1 から抽出した配色と入力した画像の両方を見た上で, 参加者が設定したテン ポ, 強弱, 音高の値はどうであったか 3. 画像 2 の画像から抽出した配色のみを見た上で, 参加者が設定したテンポ, 強弱, 音 高の値はどうであったか 4. 画像 2 の画像から抽出した配色と入力した画像の両方を見た上で, 参加者が設定した テンポ, 強弱, 音高の値はどうであったか 5. 本研究のシステムの使用感, 及び本研究のシステムに対する意見 質問内容 1∼4 については, 参加者が最終的に設定したテンポ, 強弱, 音高の値を入力して もらった. 5.2 結果 アンケートに記入してもらった, 参加者が設定したテンポ, 強弱, 音高をもとに, それぞ れの要素から, 興奮度, 派手さ, 明るさの 3 つの特徴量を逆算した. これらの特徴量の平均 値と標準偏差 (特徴量のばらつき具合) を算出した結果, 表 5.1∼表 5.4 のようになった. 標 準偏差は, 平均値を基準にどの程度実験データがばらついているかを示している. 本手法 によって配色イメージをもとに算出された特徴量を「出力値」と記している. 初期値と平均の値については, ほとんどの特徴量の差が 0.3 以内に収まっている. しか し, 興奮度についてだと, 画像 1 抽出した配色のみ (表 5.1) にて約 0.6 の差が見られるが, 初期値と平均値は概ね近い値となっている. 標準偏差については, 各特徴量の値が-1∼1 であることを考えると, かなりのばらつきが あるように思われる. 表 5.1: 『画像 1 抽出した配色のみ』の結果から得られた特徴量 出力値 平均 標準偏差 興奮度 派手さ -0.64386 -0.05813 0.479159 -0.2863 -0.1981 0.728585 明るさ 0.583333 0.475 0.501925 第5章 評価 39 表 5.2: 『画像 1 抽出した配色と入力した画像の両方』の結果から得られた特徴量 出力値 平均 標準偏差 興奮度 派手さ -0.64386 -0.28252 0.363579 -0.2863 -0.13806 0.621656 明るさ 0.583333 0.475 0.659393 表 5.3: 『画像 2 抽出した配色のみ』の結果から得られた特徴量 出力値 平均 標準偏差 興奮度 派手さ 0.201634 0.396105 0.379375 0.014355 -0.103649 0.718098 明るさ 0.916667 0.591667 0.42287 表 5.4: 『画像 2 抽出した配色と入力した画像の両方』の結果から得られた特徴量 出力値 平均 標準偏差 興奮度 派手さ 0.201634 0.390885 0.516981 0.014355 -0.124153 0.748384 明るさ 0.916667 0.916667 0.656167 第5章 5.3 評価 40 考察 標準偏差より, 提示した視覚的な情報と調和すると感じる, テンポ, 強弱, 音高は, 個々人 により大きく差があると考えられる. しかし, 偏差の範囲が-1∼1 の全てに該当するわけで はないので, 多くの人が視覚的情報に適する, と感じるテンポ・強弱・音の高さは, ある程 度存在するようである. 出力値と平均の差は, 画像 1 抽出した配色のみ の実験においての興奮度が最大であり, その値は約 0.6 であった. 画像 1 抽出した配色と入力した画像の両方 よりも差が大きく, 標準偏差も大きかったため, 配色のイメージのみだと, 多くの人に共通したイメージを持 ちにくい入力画像が存在することが考えられる. その他は差が 0.3 以内で収まっているた め, 本研究が提示した演奏方法と, 一般的に人が視覚的な情報に合うように演奏方法を決 定した場合の特徴量の差には, 0.3 以内の誤差が出ると考えられる. 強弱の平均偏差が大きく出ているが, アンケートにて「強弱が分かりづらい」との意見 が, 参加者の大多数から寄せられていた. 強弱の倍率の設定を, 今回は 0.5∼2 として行った が, もっと大きい幅で設定できるようにすることで解消できる可能性がある. しかし, 「派 手さ」の特徴量を反映する要素として強弱を設定することが適切でなかった可能性も考え られる. 2 枚の画像において, 抽出した配色のみ, 抽出した配色と入力した画像の両方に分けて 実験を行ったが, この 4 パターンに対し各特徴量の偏差はあまり変化が無い. 参加者の所 感では, 「画像が有る場合と無い場合では印象が変わる」という意見と, 反対に「あまり変 わらない」とする意見があった. 画像が有る場合と無い場合の印象の違いには個々人によ り印象の違いがあるようだが, このことを考慮した上でも, 画像に寄る特徴量のばらつき はあまりない, と考察できる. 41 第6章 6.1 結論と課題 結論 本研究では, 視覚的な情報に合うように曲の演奏方法を変換できるようにするために, 画 像から得られる本研究の手法に基づいた配色から得られる配色イメージから特徴量を抽出 し, 演奏方法へ反映する方式を提案した. 入力した画像から数値として抽出した配色イメー ジを, 入力した楽譜 (スタンダード MIDI フォーマット) に反映するシステムの設計を行い, システムの実装，評価を行った. その結果, 視覚的な情報にあった演奏方法を模索する際に, 配色イメージのみを媒介と することにも有意性があることが示せた. また, ある画像から得るイメージと, 画像から得 られる配色イメージの間にはあまり差が無く, 配色イメージが, 視覚的な情報が与えるイ メージにおいて, 影響が大きいことが分かった. これにより, 画像から配色イメージを媒介 として特徴量を得た上で演奏方法に反映することの有意性が示せた. 6.2 6.2.1 今後の課題 色が存在する位置も交えた, 配色イメージの抽出 本研究は, 「色の組み合わせ」のみに着眼し, 配色から得られるイメージの抽出を行っ た. しかし, 配色イメージにおいては本来「色の位置」も重要な概念であり, 視覚的な要素 から受けるイメージにおいて影響を与えている. この「色の位置」を特徴量に反映することにより, 配色から得られるイメージに基づい た演奏方法と, 一般的に人が視覚的なイメージから設定する演奏方法を, より近づけるこ とが出来ることが考えられる. 6.2.2 特徴量の, 強弱への反映方法の改良 実験結果によると, 強弱の標準偏差が最も高かった. アンケート結果でも, 「強弱が分か りにくかった」という意見が複数出ていた. 解決策としては, 一つは強弱をより強く反映 させる手法を模索すること, もう一つは, 「派手さ」の特徴量の反映先について提案しなお すことである. 後者については, 今回採用しなかった「音長を採用する, あるいは「音長」 や, 今回使用した「テンポ」, 「音高」 の決定に, 「派手さ」を追加する, などが愚痴タイ 的に挙げられる. 第6章 結論と課題 6.2.3 システムの改良 42 今回使用したシステムでは, 再生している曲を停止すると, また曲の初めからしか再生 ができない. 配色イメージをもとに得たテンポ・強弱・音高を微調整するのに, 聴きたい 箇所以外の部分も聴かなければならなくなり, その分時間がかかってしまう. 短時間で適した再生方法を見つけられるように, シークバー等を導入し, 再生したい位 置まで自由に飛べるような改良が必要となると考えられる. 43 謝辞 本研究は，電気通信大学情報通信工学科情報通信システム学講座寺田研究室において， 寺田実准教授の御指導の下で，卒業研究として行われました． 寺田実准教授には研究に対しての方針を定めるにあたって多くの御助力を頂き，また， 研究の内容全般においても適切な御指導を多く頂きました．心より御礼申し上げます． 東京大学情報基盤センターの丸山一貴助教にもまた，研究において多くの御指摘，御指 導を頂き，研究全般において様々な御助力を頂きました．心より御礼申し上げます． また，本研究において様々な御指摘を与えてくださった本研究室 博士課程四年の高須賀 清隆さん，修士課程二年の井桁正人さん，佐藤和哉さん，修士課程一年の田中英人さん， 学部四年の猪俣順平くん，大井彩香さん，太田侑介くん, 添田洋貴くん, 野田口宗くんに 多大なる感謝を申し上げます． 44 参考文献 [1] 大山喜冴, 伊藤貴之:DIVA：画像の印象に合わせた音楽自動アレンジの一手法の提案, 芸術科学会論文誌, Vol.6, No.3, pp.126-135 (2007). [2] 浅井正昭:楽曲と色彩との共感覚に関する心理学的研究, 日本大学文理学部, 人文科学研 究所, 研究紀要第 57 号（1999). [3] 安達太郎, 岩宮眞一郎:色彩と音楽とが互いに及ぼす影響∼ショパンのエチュードを手 がかりに, 日本音響学会九州支部, 第 5 回, 講演論文集 (2003). [4] 小柳聡史:感性に沿った音楽の分類と画像による表現法の検討, 東京都市大学, 2009 年 度卒業研究概要 (2009). [5] MIDI 1.0 Spec http://www.midi.org/techspecs/midispec.php [6] 色彩理論:色彩調和:配色技法（類型的配色） http://www.nanisama.com/color/harmony/tone/. [7] WSJ - Good! よいホームページを創ろう講座 5.3 −色見本・表色系− PCCS Color List - RGB CMYK HSV http://www.wsj21.net/ghp/ghp0c 03.html c 公式テキスト [8] A・F・T 対策テキスト編集委員会:文部科学省後援 A・F・T 色彩検定⃝ 2 級編, 株式会社 A.F.T 企画 (2009). c 公式テキスト [9] A・F・T 対策テキスト編集委員会:文部科学省後援 A・F・T 色彩検定⃝ 2 級編, 株式会社 A.F.T 企画 (2010). [10] MIDI ファイルとは http://www.soundpie.com/guide/midiguide.htm. [11] １級２次必須知識!!— 色彩検定 ONLINE http://shikisaikentei.konjiki.jp/data/data d/d005 chishiki.html. [12] java.com: あなたと Java http://www.java.com/ja/. [13] MF2T/T2MF http://www.vector.co.jp/soft/dos/art/se021864.html [14] COLOR FOCUS DIC Color Design, Inc. http://www.dic-color.com/knowledge/081128.html 第6章 結論と課題 45 [15] 色相中心の配色 — Web サイトの配色 — Tagland ［HTML ＆ Stylesheet 解説］ http://tagland.net/coloring/color harmony hue.html [16] トーン中心の配色 — Web サイトの配色 — Tagland ［HTML ＆ Stylesheet 解説］ http://tagland.net/coloring/color harmony tone.html [17] ダイヤモンド色の海【トロピカル・GUAM】 - DVD・Blu-ray（ブルーレイ） 初 回限定盤 新作・廃盤 何でも揃うネット通販 - 楽天ブログ（Blog）http://plaza. rakuten.co.jp/militarywife/diary/200905120006/ [18] ドドロロクロブログ: 2006 年 01 月 アーカイブ http://www.shimizuke.net/blog/ archives/2006/01/index.html