| 研究課題/領域番号 |
23K11386
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
渋谷 恒司 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (20287973)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | バイオリン演奏 / 演奏スタイル / 演奏技術 / ロボット / 強化学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
楽器の「演奏技術」と「演奏スタイル」は，それぞれ独立のものと見なせるのか，という議論が音楽教育学においてなされている．本研究では，バイオリン演奏ロボットの演奏動作決定過程の構築を通して上記の問いに対する答えを得ること，およびその工学的応用を提案することを研究目的とする．まず，人間を対象とした演奏実験を通して，演奏スタイルと演奏技術に関するデータを得．その結果を考慮に入れた，楽譜から演奏動作を決定するシステムを構築する．そして，決定された演奏動作に従ってロボットにバイオリンを演奏させ，生成される動作と音を評価し，演奏技術と演奏スタイルの関係と，その工学的応用について考察する．
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| 研究実績の概要 |
対象とする演奏技術として，操弓における移弦に着目した．移弦とは，切り返しや操弓途中で弾く弦を変えることである．移弦動作が行えるかどうかは演奏する弦の選択にも影響すると考えられ，ひいては演奏スタイルにも影響を与えると考えられるためである．本科研費予算で導入したモーションキャプチャーシステムを用いて，予備実験として，経験者であるアマチュア演奏家１名の移弦動作を計測した．特に手先関節の軌道に着目して分析した結果，G弦を含む移弦動作における手関節の軌道が曲線的で，他の移弦動作は比較的直線的であることが分かった．この結果は，ロボットによる移弦動作実現において基礎データになると考えられる．
本研究で開発している７自由度双腕のロボットハードアームを用い，A弦からE弦への移弦動作の実現を試みた．まず，切り返し時における移弦動作に着目し，手先位置の軌道を求め，逆運動学計算によって各関節角度の軌道を計算した．そして，ロボットハードウエアで手先の位置を変更することができた．今回は切り返し位置における動作だけだったが，ボーイング途中での移弦も実現する必要がある．また，これとは別に，より表現力を高めた演奏を実現するべく，左ハンドの設計・製作を行った．
これらの研究とともに，強化学習による楽譜から演奏動作への変換システムの構築も行った．本研究で従来行ってきた２小節から４小節に拡大し，その際の適切な学習パラメータの探索を行った．また，人間の演奏における音圧を目標値にしてきたが，音圧を変更してもシステムを適用できることを示すことできた．また，音の評価として本研究でこれまでに得られていた音圧と弓速の関係式を用いてきたが，それは弓の位置で変わると考えられる．そのことを実験的に明らかにし，今後の学習システムを構築する上での基礎データを得ることができた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
移弦動作に着目し，予備実験を通してその動作分析方法の糸口を見出すことができた．ハードウエアについては，切り返し時の移弦動作の一部を生成できた．強化学習に関しても，小節数を拡大してシステムを駆動することができたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
熟練者，経験者，未経験者など，習熟度の異なる演奏者を対象として移弦動作の解析を行い，演奏スキルの違いの定量化を試みる．また，移弦動作が演奏スタイルにどのような影響を与えているのかを明らかにすることを目指す．上記演奏分析とともに，ロボットハードウエアを用いた移弦動作については，切り返し時だけではなく，ボーイング途中での移弦動作の実現を試みる．強化学習を用いた演奏動作決定システムにおいては，習熟度の違いをシステムに導入することを試みる．
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