歌唱力評価の聴取者実験と自動評価手法の検討  [in Japanese] A Preliminary Hearing Experiment towards the Automatic Evaluation of Singing Skills  [in Japanese]

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Abstract

本研究では、ポピュラー音楽などの歌曲における歌唱力を、楽譜情報未知で自動的に評価する手法の開発を目指す。また、歌唱力を自動評価するために、聴取者による歌唱力評価が一定であるかどうかを調査する。従来、声楽やオペラ歌唱に関する歌唱力の考察は行われてきたが、それを自動的に評価する手法は研究されておらず、また聴取者の評価が一定であるのかを調査した例はなかった。歌唱力評価システムとしてはカラオケの採点機能が普及しているが、主に評価用の楽譜とのマッチングを行うため、楽譜情報が未知の状況では機能しない。そこで本稿では、歌唱力の評価が複数の聴取者間で一定であることを聴取者実験によって確認し、検討した特徴量を用いて「うまい」「へた」を自動的に識別する。歌唱力評価実験は、22人の聴取者を被験者とし、聴取者間の評価に相関があった組の割合は88.9%(p<05)であった。また、聴取者実験での結果をもとにラベル付与した360フレーズの歌唱音声に対して識別実験を行った結果、82.2%の識別率を得た。

The aim of this study is to explore a method for automatic evaluation of singing skills, which does not require score information. Our interest is directed towards ordinary, common person's singing, exploring the criteria that human subjects use in judging singing quality, and whether their judgments are stable among each individual. Although previous research on singing evaluation has focused on trained, professional singers (mostly in classic music), there has been no previous attempt that dealt with the problem of automatic evaluation of singing qualities and skills. A singing skills' rating system on Karaoke as an automatic evaluation scheme operates unsuccessfully in our case because it requires score information. In order to achieve our goal, two preliminary experiments, verifying whether the judgments of human subjects are stable, and automatic evaluation of performance by a 2-class classification (good/poor), were conducted. 22 subjects participated in the experiment. 88.9% of the correlation between the subjects' evaluations were significant at the 5% level. In a classification experiment with 360 singing voices, our method achieved a classification rate of 82.2%.

Journal

  • IPSJ SIG Notes

    IPSJ SIG Notes 64, 65-72, 2006-02-23

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

References:  31

Cited by:  1

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110004710344
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10438388
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09196072
  • NDL Article ID
    7840796
  • NDL Source Classification
    ZM13(科学技術--科学技術一般--データ処理・計算機)
  • NDL Call No.
    Z14-1121
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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