Modeling of Physical Knowledge Acquisition Process using Piano Playing Support System

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本研究は，ピアノ初心者の練習演奏に関する定量的な分析を通じて，学習者や指導者に効果的な練習方法を提案することを目指している。これまでに，電子ピアノのMIDIデータ記録機能を使用して多数のピアノ初心者の長期的な練習演奏データを収集し，隠れマルコフモデルを用いて楽譜とのアラインメントをとって楽曲推定を行った。演奏の音高誤り, 余分音符, 不足音符などについて頻度の経時的な変化を分析・可視化した結果，これらの演奏ミスが時間の経過とともに減少する様子がみられた。これは練習により演奏技能が向上し，楽譜通りの演奏ができるようになっていく過程を示しているといえる。そのなかで演奏誤りが一時的に増える現象も観察されたが，これは練習が複数日にわたる場合の演奏技術の獲得過程を示していると解釈できる。また，学習者へのアンケート調査および試験演奏での教員評価の結果を練習演奏データとあわせて分析した。学習者アンケートによる音高の譜読みに関する自己認識と，実際の練習演奏での音高誤りとの間には相関が見られず，教員の試験評価と練習演奏での音高誤りの割合にも明確な相関が見られなかった。この原因のひとつに，練習演奏時には自分が弾けない部分を集中的に練習するため，試験の評価が高い学習者でも音高誤りなどが多い練習演奏が記録されていることがあげられる。ほかに，試験評価が高い学習者が練習中は自由にアレンジして弾いていたり，試験評価が低い学習者が練習中はごくゆっくり弾いて間違いの少ない演奏をしていたことなどの例が観察されており，より包括的な理由については今後詳細に検討する必要がある。なお，上記の成果を発表した口頭発表2件はそれぞれ「FIT2022ヤングリサーチャー賞」「情報処理学会第85回全国大会学生奨励賞」を受賞した。