| Project/Area Number |
22K00237
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 01070:Theory of art practice-related
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| Research Institution | Sugiyama Jogakuen University |
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Principal Investigator |
池田 京子 椙山女学園大学, 教育学部, 特命教授 (60283222)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
香山 瑞恵 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (70233989)
山下 泰樹 長野県工科短期大学校, 情報エレクトロニクス学科, 教授 (60777316)
永井 孝 ものつくり大学, 技能工芸学部, 教授 (90835175)
召田 優子 長野工業高等専門学校, 電子制御工学科, 講師 (20757893)
原 道子 (山口道子) 武蔵野音楽大学, 音楽学部, 教授 (70781938)
田邊 朱実 (小畑朱実) 武蔵野音楽大学, 音楽学部, 教授 (90781948)
谷 友博 武蔵野音楽大学, 音楽学部, 准教授 (00786981)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 音楽 / 歌唱指導 / 声の見える化 / 指導語 / 印象評価語 / 声楽教育 / 歌声の印象評価語 / 声楽 / 発声法 / 指導法 / 身体知 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は初学者の歌声を「声楽」という水準にまで引き上げるための指導方法および指導語の認識と見解を具体化し、発声学や音楽教育、そして身体知研究や教育工学の観点から「共通認識」を得た上で、声楽・発声指導法を客観的に具体化する試みである。
また、蓄積してきた歌声データをデータベース化し、特定歌唱者のデータや特定音高を含むデータを検索することができるようにする。検索された結果を用いて、学習者に歌声の変化を具体的に示すことができ、修正すべき箇所や歌い方を維持すべき箇所が具体的にわかるようになるシステムを構築することで、声楽や発声指導法を具体化するものである。
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| Outline of Annual Research Achievements |
身体知獲得のための方法論を探求し、それに基づいた声楽の発声指導法を具体化することが本研究の目的である。声楽教育では、指導方法や歌唱の評価方法が、指導者の独自性に依存していることが常である。しかし教育学部や音楽大学では，教育を受ける初学者が持つ多様性を尊重しながらも、ある規範の中に導いていくことが肝要である。本研究は、彼らを「声楽」という水準にまで引き上げるための方法論として、声楽の指導法・学習法を一般化、具体化する試みであり、発声学や音楽教育、そして身体知研究や教育工学の観点からも極めて重要なテーマであると考えている。
2023年度は、こうした目標とその方法論構築の過程で、まず、多様な計測対象と計測機器に対応したデータ管理サーバに関する研究を行い、第42回人工知能学会身体知研究会で発表した。これは、研究のために非常にベーシックではあるが重要な構成要素として、異なる計測領域や計測ツールに対応したデータ管理サーバを提案したものである。計測に関連するメタデータについて検討し、提案したメタデータを反映したサーバを設計し、コンテンツ管理システムを用いて実装した。提案したデータ管理サーバは、従来扱っていたデータを包括的に管理できることを実証した。
さらに、歌声の習熟度に関連する音響特徴量についてその基礎的分析も本研究には重要な位置をしめている。2023年度は、特に高周波域の特徴についての知見を得ることができた。その成果は, 第42回人工知能学会身体知研究会で発表した。歌唱力に関連する音響的特徴に基づく定量的な測定基準を開発することで、歌声に特有な周波数特徴である「歌手フォルマント」の定量的な割合や鋭さを表すメトリクスの探索を行い、その全容を明らかにした。さらに、歌唱時の音声の高周波数帯域における新たなメトリクスを提案し、提案したメトリクスの歌唱音声評価への可能性について言及した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究はおおむね順調に進展していると考えている。
研究計画に従って、2022年度に40の歌声データを取得し、2023年度は50の歌声データを取得した。
呼吸計測に関しては、2022年度に予備実験を行い、その延長として成長に関する呼吸パラメータを検討し、整理した。具体的には、生体センサーを用いて男声プロ歌手（バリトン）の歌唱時における表面筋電位(EMG)と呼吸(RESP)計測を行った。2023年度は、ソプラノ、テノール、バリトンへ計測を広げた。また、音響特徴量の解析のために、新たなパラメータを検討し、2023年度はそれに基づいた実験を行った。予備実験である。一方、この研究を展開するためのシステムの研究開発も並行して行ってきた。具体的には、リアルタイムモニタリングツールやデータベース構築である。2022年度はリアルタイム化などの基本的な部分を作成・検証し、データベースはプロトタイプを作った。2023年度はツールとデータベースが連携して機能するようにした。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画に沿って、2024年度は歌声データを60取得する予定で、最終年度はさらに70の歌声データが利用可能になる。2023年度に取り残していた、メゾソプラノのデータを取得する予定である。これにより、歌声データおよび呼吸データからなるデータベースが整備される予定である。
音響特徴量との関係では、成長をあらわす用語を抽出・分類し、その対応関係をとらえることを試みる。システムとしては、2023年度の成果報告にあるシステムを、歌唱研究の分野に適用することで、新たな研究分野への拡張の可能性や、ノーコードによるデータの可視化機能の有効性を実証する。また、最終年度に向けて、他の研究分野への適用や機能拡張を行うことを考えている。
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