自動楽曲推薦・編曲とタテ線譜・自動伴奏システムによる中高齢者のピアノ演奏支援

自动推荐/编曲、竖谱、自动伴奏系统，为中老年人提供钢琴演奏支持

基本信息

批准号：
21K12187
负责人：
齋藤康之
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Kisarazu National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

ピアノ演奏では、適切な運指の習得が基礎的な演奏技能と考えられている。ピアノ運指の原理を情報学的に理解する目的で自動運指推定が研究されており、ピアノ運指分析は、演奏支援や編曲技術などにも応用されている。運指の定量分析や機械学習による運指推定手法の研究には、電子化された大量の運指のデータが必要である。以前の基盤研究C（課題番号16K00501）において、クラシック音楽300曲のピアノ運指を収めた現在最大規模の公開データ「PIGデータセット」を構築した。10名の演奏家には印刷した楽譜の1つ1つの音符に運指番号を記入してもらい、自作の専用入力エディタを用いてこれも手作業でコンピュータに入力して電子化した。各楽曲の典型的な長さは楽譜1ページ程度で、小節数は約20、音符数は約300であるが、楽譜への記入・コンピュータへの入力の双方ともに相応の時間と労力を要した。これに対し、本研究では、前年度に引き続き、ピアノ演奏をビデオカメラで撮影して運指を自動的に効率よく取得する基礎技術について検討した。2021年度は、塗布するとゴム状に固まる塗料（人体には無害）を用いて指ごとに異なる色で塗り、どの指で鍵を打鍵したのかを推定する方法を検討した。これに対し、2022年度は、オープンソースの画像処理ライブラリ「MediaPipe」と「OpenCV」を用い、塗料の指への塗布を無くすことでピアノ奏者の簡便な実験参加を可能とし、それによる自然な演奏の映像取得を目指した。具体的には、MediaPipe の手指の追跡ソリューションである「MediaPipe Hands」とOpenCV のcontrib 内の「ArUco」モジュールを複合させ、映像内のピアノの見かけ上の傾きや位置を補正し、奏者の指の位置を検出できた。

弹钢琴时，掌握适当的指法被认为是基本的演奏技巧。已经研究了自动指法估计以了解钢琴指法的原理，并且钢琴指法分析也已应用于性能支持和安排技术。使用机器学习对指法和研究指法估计方法的定量分析需要大量的数字化指法数据。在我以前的基础研究C（System No. 16K00501）中，我构建了当前最大的公共数据“ Pig Data Set”，其中包含300个古典音乐钢琴手法。要求十名表演者在印刷的乐谱中的每个音符上输入他们的指法号码，然后手动将其输入计算机并使用专用输入编辑器进行数字化。每首歌曲的典型长度大约是一页乐谱的一页，约有20个bar和大约300个音符，但都填写了分数并将其输入计算机需要合理的时间和精力。相比之下，这项研究是在上一年之后的，我们检查了基本技术，通过使用摄像机拍摄钢琴表演来自动有效地获得手指。在2021年，我们考虑了一种方法，将涂料涂在每只手指的不同颜色上时将变硬成橡胶形状变成橡胶形状，并估算键入钥匙的哪个手指。相反，在2022年，该公司使用开源图像处理库“ MediaPipe”和“ OpenCV”来消除手指上的油漆的应用，从而使钢琴演奏者能够参加一个简单的实验，并旨在获得其性能的自然视频。具体而言，将MediaPipe的手指跟踪解决方案，MediaPipe Hands和OpenCV贡献中的Aruco模块组合在一起，以纠正视频中钢琴的明显倾斜和位置，并检测玩家的手指位置。