同じ楽曲に対する歌い方の違いを分析 歌声を可視化し、歌唱技術向上に活用

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 お茶の水女子大学と産業技術総合研究所の研究チームが開発した「SingDistVis: 多数の歌声から歌い方の傾向を可視化できるインタフェース」は、同じ楽曲を多くの人が歌っている「同曲異唱コンテンツ」に対し、歌の基本周波数（F0）の推移をヒートマップや折れ線グラフで可視化するシステムだ。 可視化したデータから、各歌唱者が共通して同一音高になる部分や、分散する部分（歌い方がそれぞれ異なる難しい箇所）を発見するのに役立ち、自身の歌唱技術の上達に活用できる。多数の歌唱者の中から自分がお手本としたい歌唱者を見つけるタスクにも活用したいという。 近年、自身の歌った映像を動画共有サービス（YouTube

[Seamless]

同楽曲を皆が歌い投稿する同曲異唱コンテンツに対し1000人の歌声をマップ1つに表示。共通して同一音高になる所,あえて違う音高をとる者,歌い方が各々違う箇所等の発見に繋がる。手本者発見タスクにも。