【出張報告】情報処理学会 音楽情報科学研究会 第147回で発表しました(1/2:クラリネット奏者の「楽章間の変化パターン」から個性を測る)
2026年8月31日〜9月2日,北海道情報大学(北海道江別市)で開催された 情報処理学会 音楽情報科学研究会 第147回研究発表会(夏季シンポジウム) において,口頭発表を2件行ってきました. 本記事はそのうち1件目,8月31日に発表した「クラリネット奏者の楽章間コントラストパターンに基づく類似度分析」の報告です.2件目(ビブラートの3軸観測)は別記事にまとめています. 発表情報 発表題目:クラリネット奏者の楽章間コントラストパターンに基づく類似度分析 著者:鈴木源吾(開志専門職大学 情報学部) 会議:情報処理学会 音楽情報科学研究会 第147回研究発表会(夏季シンポジウム) 会期・会場:2026年8月31日〜9月2日/北海道情報大学(北海道江別市) 発表日時:8月31日(月)14:00〜(Day1-PM1 セッション先頭) 形式:一般口頭発表 研究の概要 問題:市販の録音で演奏を比べると「録音の違い」が混ざってしまう 演奏の個性を音響的に分析したいとき,最も手に入りやすいデータは 市販の録音 です.しかし年代・レーベル・マイク・リマスタリングが録音ごとに違うため,「奏者の違い」を測っているつもりで「録音条件の違い」を測ってしまう危険がつきまといます.これは既存録音を使う演奏分析の根本的な交絡要因です. 提案:同じ録音の中で「楽章間の差」を取る そこで本研究では,同じ録音の中で楽章から楽章への音響特徴の変化量(コントラストベクトル) を奏者の指標として使うことを提案しました.録音ごとに一定にかかるバイアスは,同じ録音内での引き算によって代数的に相殺されます.「絶対値ではなく変化量で比べる」ことで,この種のバイアスに 構成的に頑健 な比較ができる,という考え方です. 対象は,ストラヴィンスキー《クラリネット独奏のための三つの小品》の 5奏者×3楽章 の録音(生島繁/A. ダミアン/W. ブイケンス/P. メイエ/K. ライスター,1984〜1998年)です. 結果:奏者の個性は「楽章によらない固定的な指紋」ではなかった 第1楽章と第3楽章とで,奏者間の距離の順位構造の相関が消えました(Spearman ρ ≒ −0.07).つまり「第1楽章で似ている2人は第3楽章でも似ている」とは限らない.これは奏者の個性を楽章によらない固定的なシグネチャとみなすモデルとは整合せず,楽曲の文脈に応じて奏者どうしの相対的な関係が組み替わる(奏者×楽章の交互作用) ことを示唆します. 同じ現象は,音楽基盤モデル MERT(2048次元)の埋め込みでも再現されました.設計思想のまったく異なる特徴空間で同等の現象が観察されたことは,この交互作用が特定の特徴量設計から生じたアーティファクトではないことを示唆します. 楽章ラベルの 網羅的な順列検定(7,776通りすべて) により,コントラスト表現が楽章ラベルに依存した構造を符号化していることを確認しました(p < 0.001). なお,5人のうち 最も近いペアは生島繁氏と P. メイエ氏 で,これは複数の手法で一貫して再現されました.フランスのオーケストラで活動した日本人奏者とフランス人ソリストが最近接になるという結果は,音楽学的にも示唆的です. 質疑でいただいたコメント セッション先頭の発表でしたが,方法の芯を突く質問を5件いただきました.要点だけ記しておきます. 機材条件の交絡:楽器のシステムやリードの違いが「奏者の個性」に混ざっていないか.クラリネットに大変お詳しい方からのご指摘で,奏者ごとの機材メタデータの整備が宿題になりました. 可視化の軸:主要な結果は距離行列そのものに対する順位相関で求めており,図の2次元配置の取り方には依存しません.発表でそこを明示すべきでした. 手法間の一致:性質の異なる2種類の特徴量で結論が揃うのはかえって意外ではないか,というご質問.実際には一致は全面的ではなく,一致しない部分と対にして示すべきでした. 分析の単位:楽章という単位は粗いのではないか.その場ではうまく答えられませんでしたが,単位は解くべき問題に応じて選ぶもので,この手法が要求するのは「同じ録音の中で対照が立つ単位」であって楽章である必然性はない,というのが後から整理した答えです. いわゆる「馬問題」(Clever Hans):現時点で言えるのは「録音ごとに一定にかかる加法的なバイアスは差分演算で代数的に消える」までで,回避の実証ではありません.交絡候補のメタデータ化と対照実験が必要です. おわりに いずれのコメントも,次の段階で扱うべき論点をそのまま指し示すものでした.特に「馬問題」の指摘は,交絡メタデータの整備という具体的な作業に落とせる形でいただけたのが大きな収穫です.引き続き,既存録音から演奏の個性をどう頑健に測るかというテーマに取り組んでいきます.