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音楽を見る:
情報可視化技術の音楽情報処理への適用
伊藤貴之
お茶の水女子大学
理学部情報科学科 教授
情報処理学会音楽情報科学研究会
2020年8月25日
itot@is.ocha.ac.jp http://itolab.is.ocha.ac.jp/
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
こういうやつです
1
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
講演者の経歴
2
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
• 1992年 日本IBM東京基礎研究所
• 1997年 早稲田大学にて博士(工学)
• 2005年 お茶の水女子大学 理学部情報科学科
• 2011~15年, 2017~2021年 SIGMUS運営委員
講演者の経歴
3
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
• 中学で作曲に興味をもつ/大学でアマチュア指揮者
• 1992年 日本IBM東京基礎研究所
• 1997年 早稲田大学にて博士(工学)
• 会社員生活の傍らで音楽自主制作活動
(FM放送テーマ曲制作/CD発売/TV出演など)
• 2005年 お茶の水女子大学 理学部情報科学科
• 2011~15年, 2017~2021年 SIGMUS運営委員
講演者の経歴
4
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
• 中学で作曲に興味をもつ/大学でアマチュア指揮者
• 1992年 日本IBM東京基礎研究所
• 1997年 早稲田大学にて博士(工学)
• 会社員生活の傍らで音楽自主制作活動
(FM放送テーマ曲制作/CD発売/TV出演など)
• 2005年 お茶の水女子大学 理学部情報科学科
• 主に情報可視化の研究に従事しつつ
CG, HCI, 音楽情報処理の研究にも着手する
• 2011~15年, 2017~2021年 SIGMUS運営委員
可視化の適用事例:お茶大伊藤研の場合
5
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
流体
生命情報 音楽
ライフログ(写真)
人間関係
購買情報 人流
本日の講演内容
• 人はなぜデータを可視化するのか
• お茶大伊藤研での可視化の事例
• 音楽情報可視化の分類
• 情報可視化の立場からの音楽情報処理
• 音楽情報可視化の課題と展望
6
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
本日の講演内容
• 人はなぜデータを可視化するのか
• お茶大伊藤研での可視化の事例
• 音楽情報可視化の分類
• 情報可視化の立場からの音楽情報処理
• 音楽情報可視化の課題と展望
7
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
このグラフ、どこに注目しますか?
8
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
このグラフ、どこに注目しますか?
9
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
某所でのユーザテスト結果
10
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
Q1: 折れ線の形を一目見て「目立つ」と思ったのはどこ?
Q2: 月や注釈と照らし合わせて「面白い」と思ったのはどこ?
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
某所でのユーザテスト結果
11
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
1 1115目立つ
2 574 92 11面白い
Q1: 折れ線の形を一目見て「目立つ」と思ったのはどこ?
Q2: 月や注釈と照らし合わせて「面白い」と思ったのはどこ?
月や注釈を照合することで
閲覧者が注目する箇所が大きく変わる
グラフの正体:Facebookでの「別れ」の件数Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
可視化はどんな効果をもたらすのか
気になる視覚表現(形・位置・色…)
+
照合する前提知識・問題意識
↓
知識の発見・情報の理解
↓
場合によっては行動を起こす
13
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
情報可視化の用途
14
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
データ全体を
広く眺めたい
Overview (概観)
問題点や新しい現象を
見つけ出したい
Clarification (解明)
データの追加・
削除・注釈を進めたい
Handling (操作)
データの意味を
明快に説明したい
Announcement (報告)
情報可視化の用途
15
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
データ全体を
広く眺めたい
問題点や新しい現象を
見つけ出したい
データの追加・
削除・注釈を進めたい
データの意味を
明快に説明したい
Overview (概観)
Clarification (解明)
Handling (操作)
Announcement (報告)
本日の講演内容
• 人はなぜデータを可視化するのか
• お茶大伊藤研での可視化の事例
• 音楽情報可視化の分類
• 情報可視化の立場からの音楽情報処理
• 音楽情報可視化の課題と展望
16
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
Colorscore:大きな1曲の構造を可視化する
• 何十段もあるクラシック音楽の楽譜(スコア)を
色に置き換えて要約表示する
• メロディの種類で小節を色分けする
17
木管楽器
金管楽器
打楽器
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前半 後半
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
[Hayashi2011]
[Hayashi2011]
事例:チャイコフスキー「花のワルツ」
18
18
主旋律 伴奏(和音) 伴奏(低音) その他(装飾)
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Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
MusiCube: 好みの音楽を集めるために
19
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
※ビデオ
+音楽再生
[Saito2011]
MusiCubeによる推薦結果パターン
• 被験者A・Bは嗜好がよく似ている
– 音量平均が小 → 音量変化のあるアコースティック系?
– 高音/低音比が小 → キラキラ音の少ないシンプルな編成?
• 被験者Cは大きく異なる
– 不協和音比が小 → オーソドックスな作曲技法?
20
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
音量
平均
音量
平均
音量
平均
高音/低音比 高音/低音比 不協和音比
被験者A 被験者B 被験者C
[Saito2011]
本日の講演内容
• 人はなぜデータを可視化するのか
• お茶大伊藤研での可視化の事例
• 音楽情報可視化の分類
• 情報可視化の立場からの音楽情報処理
• 音楽情報可視化の課題と展望
21
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
前置き:本講演が【対象としない】音楽可視化
• 聴覚障碍者へのサポート
– 音楽の進行を視覚で伝える
• メディアアート・エンタテインメント
– 音楽から美しいシーンや遊びっぽいインタラクションを生む
• メディア変換/生成
– 写真の選択、アイコンやアバタの生成など
22
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
本講演では
「楽譜情報や音響情報の理解を深くするための伝達手段」
としての音楽可視化を対象とする
音楽情報可視化の分類
• データ規模
– 楽曲群、単一曲の詳細、同一楽曲の多数の演奏、…
• データ形式
– 音響信号、楽譜情報、…
• データ構造
– 多次元、時系列、木構造、ネットワーク、…
• ターゲットユーザ層
– 一般消費者、演奏者、分析者、教育者、…
• プラットフォーム
– デバイス、インタラクション、…
23
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
楽譜情報から単一曲の構造を可視化
24
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
Automatic Music Summarization
via Similarity Analysis (2002)
Visualizing the semantic structure
in classical music works (2009)
Exploring MIDI datasets (2003)
楽譜情報から単一曲の構造を可視化
25
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
Visualization of Concurrent Tones in Music with Colours (2010)
Colorscore - Visualization and Condensation
of Structure of Classical Music (2011)
Songle: A Web Service for Active Music
Listening Improved by User Contributions (2011)
多数の楽曲の分布や関連を可視化
26
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
Databionic Visualization of Music Collections
According to Perceptual Distance (2005)
Songrium: A music browsing assistance service based
on visualization of massive open collaboration within
music content creation community (2013)
Islands of Music: Analysis, Organization,
and Visualization of Music Archives (2001)
MusiCube: A Visual Music Recommendation System
featuring Interactive Evolutionary Computing (2011)
多数の楽曲の分布や関連を可視化
27
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
Instrudive: A Music Visualization System Based on
Automatically Recognized Instrumentation (2018)
Moodplay: Interactive music recommendation
based on Artists‘ mood similarity (2019)
Visualization of bipartite relations
between graphs and sets (2015)
本日の講演内容
• 人はなぜデータを可視化するのか
• お茶大伊藤研での可視化の事例
• 音楽情報可視化の分類
• 情報可視化の立場からの音楽情報処理
• 音楽情報可視化の課題と展望
28
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
可視化の適用事例:お茶大伊藤研の場合
29
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
流体
生命情報 音楽
ライフログ(写真)
人間関係
購買情報 人流
情報可視化の処理手順
データ構造と操作手順にもとづいて
情報可視化手法は設計される
データ
表示
操作
構造化
例えば木構造・グラフの構築
視覚要素
への変換
色・形・位置など
描画
後述する
各種手法
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
情報可視化の重要な定義
• データ構造
– 1~3次元 (物理空間)
– 多次元
– 時系列
– 木構造・階層
– グラフ・ネットワーク
– その他
• 集合、地理情報、テキストなど
• 操作手法
– Overview (概観)
– Zoom (拡大)
– Filter (省略)
– Details on Demand
(詳細情報の追加表示)
– Relate (関連付け)
– History (履歴)
– Extract (抽出)
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
[Ben Shneiderman, 1996]
データ構造による可視化手法の分類
32
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
多次元データ
時系列データ
木構造・階層データ
グラフ・ネットワークデータ
データ構造と音楽情報の例
33
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
多次元データ
時系列データ グラフ・ネットワークデータ
• 楽曲群の特徴量やメタ情報
• リスナー群の属性
• 特定の1曲の流れや変化
• 楽曲群の流行の変化
木構造・階層データ
• 楽曲の関連
• ソーシャルネットワーク等での音楽の普及
• 特定の1曲の構造
• 楽曲やリスナーの分類
多次元データの可視化
34
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
(a) 次元削減
(b) 散布図マトリクス
1 2 3 … m次元
※ n本の折れ線
(c) 平行座標法
xi1
xim
1
n個
1 m次元
(d) ヒートマップ
m
1
…
…
1 m次元
x1
x2 x3
x4
u
v
時系列データの可視化
35
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
折れ線グラフ
t
ヒートマップ
t
※スペクトログラムは時系列データのヒートマップの一種である
木構造・階層データの可視化
36
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
• ノード・リンク型手法
(Hyperbolic Tree, Cone Tree, …)
• 空間充填型手法
(Treemap,平安京ビュー, …)
グラフ・ネットワークデータの可視化
37
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
ノード配置手法の例
(力学モデルによる配置)
ノードのクラスタリングと
エッジの束化
データ構造と音楽情報の例
38
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
多次元データ
時系列データ グラフ・ネットワークデータ
• 楽曲群の特徴量やメタ情報
• リスナー群の属性
• 特定の1曲の流れや変化
• 楽曲群の流行の変化
木構造・階層データ
• 楽曲の関連
• ソーシャルネットワーク等での音楽の普及
• 特定の1曲の構造
• 楽曲やリスナーの分類
最近の可視化業界のホットな話題 (1)
• 複合的な可視化手法
– 前述のデータ構造に加えて、地理情報や文書情報なども融合
39
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
https://www.youtube.com/watch?v=nhoq71gqyXE
最近の可視化業界のホットな話題 (2)
• Immersive Analytics (没入環境での視覚的データ分析)
40
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
https://www.youtube.com/watch?v=n6pTdAnedIs
https://www.youtube.com/watch?v=ar-LQmJrCDo&t=1s
https://www.youtube.com/watch?v=LQYamaU8OvA
最近の可視化業界のホットな話題 (3)
• 機械学習の動作検証のための可視化
41
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
Analyzing the Noise Robustness of Deep Neural Networks, 2018
Interactive Correction of Mislabeled Training Data, 2019
本日の講演内容
• 人はなぜデータを可視化するのか
• お茶大伊藤研での可視化の事例
• 音楽情報可視化の分類
• 情報可視化の立場からの音楽情報処理
• 音楽情報可視化の課題と展望
42
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
音楽情報可視化の課題と展望
• 可視化の評価
– 可視化の研究者の間でも統一的な手法がない
– 伊藤研の場合:
クイズ正解率 / 納得度評価 などの比較実験、専門家評論など
(参考) 5つのP: Performance, Preference, Perception, Product, Process
• ベストプラクティスの追求
– 学術支援、教育支援、ビジネス分析など?
– 少なくとも現在の一般鑑賞者とは相性が悪い
(スマホ等で再生ボタンを押すときしか画面を見ない人が多いので)
43
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
音楽情報可視化の課題と展望
• 近年の情報処理技術との融合や協業
– 機械学習過程の可視化
– VR/AR のコンテンツとしての可視化
– ソーシャルメディア・センサデータ等の可視化の一部として
• 音楽情報処理の諸課題との融合や協業
– 音響処理 (音源分離・ビートトラッキングなど) の検証
– 楽譜情報や音楽理論の検証
– 音楽ビジネス・楽曲推薦などの検証
– 教育支援・練習支援
– 歴史や文化の考証
44
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
音楽情報可視化に着手するには
• 問題:安価な汎用可視化ソフトウェアは非常に少ない
– 情報可視化のメインターゲットはハイエンドな産業
(重工業、金融、医療、生命、国防、防災…)
– オープン開発環境の類が普及せずに撤退を繰り返している
• 自分でプログラミングするなら…
– Python: bokeh, matplotlib, seaborn など
– R: ggplot2
– JavaScript: D3.js, Chart.js など
– 可視化手法そのものを新規に開発したいのであれば
C++やJavaでゴリゴリ書いたほうがよいかも
45
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
本講演内容は以下の書籍にも詳細があります
46
Itoh Laboratory,
Ochanomizu University
意思決定を助ける 情報可視化技術
- ビッグデータ・機械学習・VR/ARへの応用 -
1. 情報可視化の定義・歴史・展開
2. データ構造と情報可視化手法
3. 情報可視化の操作と評価
4. 視覚特性から考える情報可視化デザイン
5. 情報可視化の適用事例
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7. 機械学習と情報可視化
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9. 情報可視化の研究開発の展望

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