参考曲のコード情報解析に基づく旋律への自動コードネーム付与 システム

参考曲のコード情報解析に基づく旋律への自動コードネーム付与
システム
Automatic Harmonization System with Chord Information Analysis on Given
Pieces of Music
情報工学専攻 千布 佳菜子
Kanako CHIBU
要約: 与えられたメロディに対して, コードネームを付与す
る場合に, コードを一意に定めず, ユーザが事前に入力した参
考曲のメロディに付与されているコードを学習し, その統計
結果に基づいてコードを決定する, 旋律への自動コードネー
ム付与システムを作成した.
キーワード: コードネーム付与
1
背景
システムの概要
4
本システムは, 参考曲の集合から参考曲の傾向を解析
する部分と, その学習結果に基づいてコードを生成する
部分とに分かれる. 実際にはこれに加えて細かな修正
が必要となる場合もあるが, これは本システムの範囲
外とする. 本システムの流れは以下の図 1 のとおりで
ある.
メロディにコードを付与する既存の研究では, コード
を１つに定めるものが多いが, １つのメロディに適合す
るコード進行は１通りではなく多数考えられることが
多い. そのため, コードを１つに定めるようなシステム
では正しいコード進行となっていても, ユーザの理想と
するようなコードではない可能性がある.
また, 曲を編曲するにあたって, コードを変化させ
ることは曲調に大きな影響を与えることができるため,
ユーザの理想に近いコード進行にすることで, 編曲する
際の曲調の制御ができると考えられる.
2
ユーザの入力した複数の参考曲のコード進行を学習
した上で, その結果を反映させたコードネームを付与す
るシステムを作成する.
3
図1
目的
コンピュータによるメロディへのコード
付け
コンピュータによるメロディへのコード付けでは, 決
められたルールに従う方法 [1], 多数の曲からとった統
計に従う方法 [2] などがある. それらの多くはメロディ
の情報によって, 多数のコードの中から最適なコードを
１つのみに決めなければならなかった. しかし, 膨大な
数のコードから１つのコードを選択すること自体が難
しく, 精度をあげることが困難であった.
そこで本研究では, 全ての曲には基本的なコードがつ
いており, それを元に編曲され, 多様なコードが付与さ
れているというモデルを設定した．そこで, メロディに
コードをつけるにあたって, まず音楽理論上分類できる
最低限の数の少数の基本的なコードから最適なものを
選択した後, 多様なコードへと変化させることとする.
また, 本研究ではこの音楽理論上分類できる最低限の
数の基本的なコードを基本コードと呼ぶこととする.
4.1
システムの流れ
コード付与パラメータの作成
システムの 1 段階目であるコード付与パラメータの
解析・抽出について述べる. 編曲したい曲のメロディに
コードネームをつけるにあたって用いるパラメータを
作成する. 手順は, 以下 1 から 5 である:
1. コードのついた状態の理想とする曲風の曲のメロ
ディとコードネームを複数曲入力する. ここでこ
の入力した理想とする曲風の曲を参考曲と呼ぶこ
ととする.
2. 参考曲のメロディに着目し, 基本コードをつける.
このとき, 参考曲の元のコードは考慮しない.
3. 2 でつけた基本コードと参考曲の元コードをそれ
ぞれ, 1 小節から 4 小節程度の任意の単位で区切
る. ここでこの区切った単位をコードブロックと
呼ぶこととする.
4. 基本コードと参考曲の元コードをコードブロック
ごとに関連付ける.
5. 全ての参考曲に対し, 2∼4 を行い, 基本コードの
コードブロックがそれぞれどの参考曲の元コード
のコードブロックと関連付けられたかを記憶する.
また, 同様のコード進行の参考曲の元コードと複
数回関連付けられた場合, その回数も記憶する. こ
れを入力した参考曲から抽出・学習したパラメー
タとする. また, この情報をコード付与パラメータ
と呼ぶこととする.
4.2
メロディへのコードネーム付与
システムの 2 段階目であるコード付与アルゴリズム
について述べる. コード付与パラメータを用い, 入力さ
れたメロディのコードネームを決定する. 手順は, 以下
1 から 3 である:
1. 与えられたメロディにコード付与パラメータを抽
出した際と同様に, 基本コードをつける.
2. 1 でつけた基本コードを参考曲からコード付与パ
ラメータを抽出した際と同じ単位で区切り, コー
ドブロックに分割する.
を決定する. また, 基本コードの種類を変更・拡充する
ことも考えられるがここではダイアトニックコードで
ある上記表 1 の 3 種, もしくは表 1 の 3 種に加えて,3
種の代理コードとして考えられるコードと他の分類と
して考えられる 2 種を, 表 2 のとおりに追加した 5 種を
基本コードとして固定した.
基本コードの付与方法は多数考えられるが, 今回, 基
本コードを付与するにあたっては, 基本コードを 3 種
類にする場合は表 1, 5 種にする場合は表 1, 表 2 に従っ
て, それぞれのコードの構成音に当てはまる音の長さを
カウントし, 任意の区間の合計の長さが最も長い分類を
その区間の基本コードとした.
例えば, 下記の図 2 のようなメロディに, 基本コード
を 3 種類とし, 1 小節に 1 つの基本コードを付与すると
する.
3. 2 のコードブロックごとに, コード付与パラメータ
を適用し, 基本コードから参考曲のコードを反映
したコードへ変換する.
4.3
基本コードの付与
本研究で考える基本コードは, トニック, ドミナント,
サブドミナントの 3 種類, もしくはさらにサブドミナ
ントマイナー, ドッペルドミナントを加えた 5 種類とす
る. 対応するコード, それぞれの分類は以下の表 1, 表
2 に従う.
基本コードを付与する際にはメロディの情報のみか
らコードを決定する. ここで基本コードの種類は音楽
理論上分類できる最低限の数が望ましいと考える. 基
本コードの種類が多すぎると 1 つのコードに決定する
ことが困難になる. さらに, コードブロックに分割した
際に, 基本コードのコード進行のパターンが多数できて
しまうため, 多様なコード付けを行うためには, より多
くの参考曲を入力しなければ, 結果に反映できなくなっ
てしまうと考えられるからである.
表 1 ダイアトニックコードにおける基本コードの分類
分類
対応するコード
トニック（T）
IM7 , IIIm7 , VIm7
ドミナント（D）
V7 , VII−5
m7
サブドミナント（SD）
IIm7 , IVM7
図2
メロディの例
4 分音符の長さを 480 とし, 図 2 の 1 音ずつをそれぞ
れの基本コードにあてはめると以下の表 3 のとおりに
なる.
表 3 それぞれの音に当てはまるコード, 分類
音
C
E
G
長さ 240
240
480
当てはまる CM7 , Dm7 CM7 , Em7 CM7 , Em7 ,
コード
FM7 , Am7 FM7 , Am7
G7 , Am7
分類
T, SD
T, SD
T, D
E
480
CM7 , Em7 ,
FM7 , Am7
T, SD
C
480
CM7 , Dm7
FM7 , Am7
T, SD
よって,
表 2 基本コードを 5 種類にする場合の追加コードの
分類
分類
対応するコード
−5
トニック（T）
III−5
m7 , IV]m7 , I7
ドミナント（D）
II[7 , VIIdim
サブドミナント（SD）
VII[M7 , IV7
サブドミナント
II[, II−5
m7 , IVm ,
マイナー（SDm）
VI[, VI[7 , VII[7
ドッペルドミナント（DD）
II7
基本コードを付与する際には, 1 拍, 2 拍等, 任意の区
間の構成音から数種類の基本コードのうち最適なもの
T
= 240 × 2 + 480 × 3
= 1920
SD
= 240 × 2 ＋ 480 × 2
= 1440
D
= 480 × 1
= 480
となるため, 値の一番大きいトニックがこの区間の基
本コードとなる.
5
参考曲の元コードと基本コードの対応付け
コード付与パラメータを作成する際に参考曲の元コー
ドと基本コードとの対応付けを行う. 基本コードと参考
曲の元コードの同じメロディに対するコードブロック
を図 3 のように対応付ける.
図5
6
実験
6.1
図3
5.1
関連付けの方法
コード付与パラメータの適用
コード付与パラメータの適用方法は多数考えられる.
今回は以下の二つの方法でパラメータを適用すること
とする.
5.1.1 最も確率の高いコードを適用する場合
任意の区間の基本コードのパターンごとに, 結び付け
られる参考曲の元のコードのパターンをカウントする.
その後, もっとも出現回数の多かった参考曲の元コード
のパターンを編曲したい曲のメロディに適用する.
出現確率によりパラメータを適用する場合
実験方法
多数の曲が収録された編集者の違う 2 つの曲集の中
から, それぞれ 20 曲を選択して参考曲として採用した.
それらをデータセット 1 とデータセット 2 とする. デー
タセット 1 は比較的単純なコードが付いており, データ
セット 2 はデータセット 1 と比較して複雑なコードが
付いている. データセット 1, データセット 2 をプログ
ラムに入力し, 2 種類のコードネーム付与パラメータを
抽出した. その後, 編曲したい曲のメロディを入力し,
それぞれのコード付与パラメータを適用した際の結果
を比較した.
また, 今回の実験では Java 言語を用いて実装を行い,
コードブロックは 2 小節に固定とし, 基本コードは上記
のとおり 3 種類もしくは 5 種類とした.
6.2
実験結果
最も出現回数の多いコードを適用した場合と出現確
率によりパラメータを適用した場合の結果は以下の図
6 から図 11 になった.
適切なコードが付与される箇所もあるが, 明らかに適
さないコードが付与される箇所もある. 最も出現回数
の多いコードを適用した結果と比較して, 出現確率によ
るパラメータを適用した結果は適さないコードがつく
ことが多いが, 多様なコード進行が適用されている.
6.2.1
図4
基本コードが 3 種類の場合
最も確率の高いコードを適用する場合
5.1.2 出現確率によりパラメータを適用する場合
最も確率の高いコードを適用する場合と同様に, 参考
曲の元のコードのパターンをカウントし, それぞれの
参考曲の元のコードのパターンごとに基本コードのパ
ターンに対して確率を出す. その後, 確率に従って参考
曲の元コードのパターンを編曲したい曲のメロディに
適用する.
図 6 最も出現回数の多いコードを適用した結果の例 1
図 7 出現確率によりパラメータを適用した結果の例 1
図 11 基本コードを 5 種類にし, 出現確率によりパラ
メータを適用した結果の例 2
7
図 8 最も出現回数の多いコードを適用した結果の例 2
図 9 出現確率によりパラメータを適用した結果の例 2
6.2.2
基本コードが 5 種類の場合
まとめと今後の課題
ユーザの理想とする曲風の多数の参考曲からパラメー
タを抽出することで, ユーザの理想に近いコードネーム
をメロディへ付与することができた. しかし, 本システ
ムは対応していないコードネームがあること, 基本コー
ドを 3 種類, もしくは 5 種類に固定したこと, コードブ
ロックの単位を固定したことにより, 結果として適さな
いコードネームが付与されてしまうことがあった. よっ
て, 上記 3 点をより適切に調整することが必要である.
また, 出現確率によりパラメータを適用した結果で
は, 明らかに適していないコードが付与されることが
あったが, 適していないコードの修正を行うことにより,
多様なコードが付与することができる. また, 複数の結
果の中からユーザが結果を選択することで, より理想
に近いコード進行をメロディに付与することができる.
よって, 適切なコードをつける点では, 最も出現回数の
多いコードを適用した結果が優れているが, ユーザの
理想とするコードをつける点では出現確率によりパラ
メータを適用した結果が優れていると考えられる.
さらに, 今回の手法では, 基本コードを 5 種類にした
場合, 基本コードを 3 種類にした場合よりも良い結果
を得ることはできなかった. 基本コードを 5 種類にし
たことを活かすためには基本コードの付与の方法を改
善する必要がある.
また, より自然なコードネームを付与するために, 本
システムの処理の後, コードネームをチェックし, 適切
でないコードを修正する処理を追加する必要がある.
参考文献
[1] 三浦雅展・青山容子・谷口光・青井昭博・尾花充・柳田益三, “
ポップス系旋律に対する和声付与システム:AMOR”, 情報処理
学会論文誌, 2005 年 5 月, pp.1178-1187.
[2] 川上隆・中井満・下平博・嵯峨山茂樹, “隠れマルコフモデルを
用いた旋律への自動和声付け”, 音楽情報技術, 1999 年 2 月,
pp.59-66.
図 10 基本コードを 5 種類にし, 最も出現回数の多い
コードを適用した結果の例 2
[3] 江村伯夫, 三浦雅展, 柳田益造, “与えられた旋律に対するコー
ドネーム付与システムと, テンションノートを考慮したヴォイ
シング・システムの統合”, 音楽音響研究会資料, 2007 年 8 月,
pp.59-62.
[4] ヤマハ音楽振興会, “エレクトーンメロディーズベストセレクショ
ン VOL.1”, ヤマハミュージックメディア, 2003 年 8 月.
[5] ヤマハ音楽振興会, “エレクトーンメロディーズベストセレクショ
ン VOL.2”, ヤマハミュージックメディア, 2007 年 10 月.
[6] 伊藤 伸吾, “スタンダードジャズハンドブック”, 中央アート, 2006
年 7 月.