2019 Fiscal Year Research-status Report
楽器演奏者のmotionとemotionの定量的解析および演奏表現の可視化の研究
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17K02379
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
川上 央 日本大学, 芸術学部, 教授 (20307888)
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2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 演奏動作 / モーションキャプチャ / 感情 / 二次元マッピング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Ptrick Juslinの二次元平面上での音楽感情の測定法(2001)はリアルタイムでの音楽感情の変化を記録することを可能としているが、本年度も、この基礎実験数を増やし、モーションデータから感情価を抽出する方法を実現化させることを目標にして実験を行った。
平成30年度に計測した楽器および演奏者のデータ結果を踏まえて、その演奏と関連性が検討できる演奏者を選び、楽器演奏時のモーション計測を行った。このデータから動作速度、加速度、周波数分析、動きの位置、角度の変化などの詳細なデータ分析を行い、申請者らが開発した平均モーション法を用いて平均的動作と各感情の動作の差を用いて分析を行った。各感情などの特徴と演奏者のデータを視覚的にわかりやすいように、GUIの作成の準備を行っており、具体的には、身体各部の力の量をアレイ表示し、感情量については感情ごとにレベル表示を行うGUIの作成を目指している。
これまで記録したモーションデータをもとに、平均モーション法や周波数解析など解析方法以外の方法について検討を行った。特に、演奏動作には複数の要素が混在しているため、解析区間を細分化して重回帰分析を行い、それぞれの部位の演奏に対する影響について詳細な検討を行った。
令和元年度に進めた解析方法によって、音楽感情価「やさしさ」に関して演奏動作との相関の可能性が見えた。これにより、解析区分を細分化しているが、細分化する区間については ディープラーニングを行っているため、区間設定までに時間が要することがわかり、現在は区間設定の再検討を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和元年度に進めた解析方法によって、音楽感情価「やさしさ」に関して演奏動作との相関の可能性が見えた。これにより、解析区分を細分化しているが、細分化する区間については ディープラーニングを行っているため、区間設定までに時間が要することがわかった。
その後、全5感情について、高速コンピュータによってディープラーニングを行い、現在、その結果を検討している。
やや遅れている理由は、解析方法のレベルアップによるためのものである。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、音楽動作の解析区間の決定をディープラーニングによって行っているが、この区間決定については概ね目処がたっている。
この区間により、再度、平均モーション法によって解析を行い、演奏動作と音楽感情との二次元での相関を検討する。
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| Causes of Carryover |
研究進捗状況が遅れたことと、予定していた2020年3月の研究発表等が新型コロナウィルス感染症の影響で中止になったため。
今後の使用計画は、計測したデータの迅速な解析を行うために、コンピュータの購入、そして、学会等への研究発表のための論文投稿費、および、出張費、そして、残りの楽器演奏計測の演奏者への謝金として使用を計画している。
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