ScoreIlluminator：スコア色付けによるオーケストラスコアリーディング支援システム

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  • ScoreIlluminator : スコア イロズケ ニ ヨル オーケストラスコアリーディング シエン システム
  • ScoreIlluminator: A Score Reading Support System for Orchestral Scores by Illumination

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抄録

オーケストラなど大編成用に作曲された楽曲のスコア（総譜）は，パート数の多さから判読性に欠け，異なるパート間の関連性を把握するには音楽構造を理解する必要があり，楽譜（パート譜）を読むことができてもスコアを読むことができない演奏者が多いという問題点がある．そこで本稿では，異なるパートの似た役割を持つフレーズをクラスタリングし，各クラスタに異なる色を割り当てて楽譜上に着色する手法と，音楽を再生しながら色付け楽譜を見ることで異なるパート間の関連性を把握しやすくするインタフェースを提案する．提案手法では，合奏において重視すべき，リズム，響き，メロディ，和声を考慮した4つの特徴量を用いてパート間の距離を定義し，k-meansアルゴリズムを利用してクラスタリングを行うことで色付け楽譜の生成を実現している．また提案するインタフェースにおいて，ユーザは操作の繰返しにより，スコアリーディングを熟達させることができ，楽曲の構造について考えて聴くようになった．実験結果より異なるパート間の関連性を把握する色付け楽譜の生成が可能であることを示し，スコアリーディング支援を実現できることを示した．

For orchestral players, the score reading skill is required for better understanding of the musical structure of the orchestral scores which consist of many instrumental parts. We expect that an intuitive part clustering system for orchestral scores should be an efficient support for beginners to understand complicated orchestral scores. Thus we propose an automatic and intuitive system for score illumination according to part clustering of the orchestral scores. Our system illuminates each cluster of parts according to its role. The colors show the roles and the relations between parts clearly and it increases the readability of the orchestral scores. Our system estimates the parts' similarity with four simple features based on rhythmic activity, sonic richness, melodic activity and consonance activity. Clustering phase is based on an unsupervised learning algorithm (k-means algorithm). Our system provides an easy interface for users to try various parameter settings and see the change in illuminating results, which enables users to learn the role of parts and the relationship between parts. Empirical results showed the possibility of automatic score illumination according to the role of parts, which can be expected to be a support for music lovers.

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