| 研究課題/領域番号 |
23K20440
|
|---|
| 補助金の研究課題番号 |
21H00497 (2021-2023)
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分01070:芸術実践論関連
|
|---|
| 研究機関 | 北海道医療大学 |
|---|
研究代表者 |
榊原 健一 北海道医療大学, リハビリテーション科学部, 准教授 (80396168)
|
|---|
| 研究分担者 |
MOKHTARI Parham 富山県立大学, 情報工学部, 教授 (00395089)
後藤 多嘉緒 東京大学, 保健・健康推進本部, 助教 (20735930)
齋藤 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40615150)
千葉 伸彦 東京音楽大学, 音楽学部, 講師 (50862538)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2025年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
|
|---|
| キーワード | 民俗音楽歌唱 / 音声生理 / 歌唱法 / 声質 / 機械学習 / 発声法 / 音響分析 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，ヒトが発声可能な声を網羅的に収録し，歌唱技法的特徴や生理的計測データを付加した発
声基本データベースを作成し，統計的機械学習の手法を用いて，過去の歌唱録音データにおいて用いられている発声方法を明らかにする．同時に，歌唱に用いられた異なる歌唱方法をクラスタリングにより分類し，教
師あり学習により推定された歌唱法と比較する．更に，推定された発声方法をもとに，過去の録音データの歌唱法を，現在の歌手に聴きながら即座に復唱する音声シャドーイングの手法により学修させ，歌唱者の身体動作レベルで復元する．
|
| 研究実績の概要 |
本研究は，歌唱法が伝承が途絶えた民俗音楽歌唱（アイヌ歌唱など）を対象として，過去の歌唱の録音データにある発声方法を統計的機械学習により詳細に解析し，解析結果に基づく歌唱法を現代の歌手に学修させ，失われた歌唱法を現代に復元することを目的とする．更に，歌唱法に用いられる発声方法を体系的に記述し，歌唱法の特徴づけをおこなうことを目的としている．
2021年度は，歌声録音データの整備としてアイヌ歌唱について過去の録音によって有しているデータを整理し，録音として記録されているデータの収集をおこなった．また，他の特異的な歌唱方法を用いる民俗音楽歌唱についても収録されたデータ収集をおこなった．
発声基本データベースの取り掛かりとして，機械学習による歌唱法推定のための教師データとしての異なる声区の発声の収録をおこなった．
フィールドでの収録のために， (1) スマートデバイスによるマイクレベルの較正方法の提案, 実装, 評価; (2) 録音しているフィールドの音場計測の新たな方法の提案, 実装; (3) 声質評価のための Electroglottography の特徴量抽出方法の提案, 実装をおこなった．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
発声基本データベース構築のための生理実験および収録が新型コロナ感染拡大状況で実施できなかった．
|
| 今後の研究の推進方策 |
十分な新型コロナ感染対策のもと，生理実験を再開し，発声基本データベースの収録を進める．
過去の公開されている録音データには録音時の暗騒音が混入しており，分析のためのデータに用いるために，雑音除去の方法を構築する(機械学習を用いる)
|
