| 研究課題/領域番号 |
21H00497
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 北海道医療大学 |
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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)
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| 研究分担者 |
MOKHTARI Parham 富山県立大学, 工学部, 准教授 (00395089)
後藤 多嘉緒 東京大学, 医学部附属病院, 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)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 民俗音楽歌唱 / 歌唱法 / 発声法 / 音響分析 / 音声生理 |
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| 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．
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| 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．
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| 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)
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