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公開番号2024177389
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-19
出願番号2024174187,2022581297
出願日2024-10-03,2022-01-21
発明の名称情報処理システム、電子楽器、情報処理方法および機械学習システム
出願人ヤマハ株式会社
代理人弁理士法人旺知国際特許事務所
主分類G10G 1/00 20060101AFI20241212BHJP(楽器;音響)
要約【課題】利用者の演奏の傾向に応じた効果的な演奏の練習を実現する。
【解決手段】情報処理システムは、練習者による楽曲の演奏を表す演奏データを受信する受信部と、前記演奏データを利用して指導者が前記演奏について指定した演奏傾向を表す傾向データを生成する生成部とを具備する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
練習者による楽曲の演奏を表す演奏データを受信する受信部と、
前記演奏データを利用して指導者が前記演奏について指定した演奏傾向を表す傾向データを生成する生成部と
を具備する情報処理システム。
続きを表示（約 890 文字）【請求項２】
前記傾向データが表す演奏傾向を表示する表示部
をさらに具備する請求項１の情報処理システム。
【請求項３】
前記生成部は、前記指導者が複数の選択肢から選択した演奏傾向を表す前記傾向データを生成する
請求項１の情報処理システム。
【請求項４】
前記演奏データと前記傾向データとを各々が含む複数の学習データを取得する学習データ取得部と、
前記複数の学習データを利用した機械学習により、前記複数の学習データにおける前記演奏データと前記傾向データとの関係を学習した学習済モデルを確立する学習処理部と
をさらに具備する請求項１の情報処理システム。
【請求項５】
前記複数の学習データの各々は、前記楽曲の楽譜を表す楽曲データと前記演奏データとを含む制御データと、前記傾向データとを含み、
前記学習済モデルは、前記制御データと前記傾向データとの関係を学習したモデルである
請求項４の情報処理システム。
【請求項６】
練習者による楽曲の演奏を表す演奏データを送信する送信部と、
前記演奏データを利用して指導者が前記演奏について指定した演奏傾向を表す傾向データを受信する受信部と
を具備する電子楽器。
【請求項７】
練習者による楽曲の演奏を表す演奏データを受信し、
前記演奏データを利用して指導者が前記演奏について指定した演奏傾向を表す傾向データを生成する
コンピュータシステムにより実現される情報処理方法。
【請求項８】
練習者による楽曲の演奏を表す演奏データと、前記演奏データを利用して指導者が前記演奏について指定した演奏傾向を表す傾向データとを各々が含む複数の学習データを取得する学習データ取得部と、
前記複数の学習データを利用した機械学習により、前記複数の学習データにおける前記演奏データと前記傾向データとの関係を学習した学習済モデルを確立する学習処理部と
を具備する機械学習システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、電子楽器等の楽器の演奏を支援する技術に関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
電子楽器等の楽器の演奏を支援する各種の技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、事前に用意された楽曲データのパラメータと、利用者による演奏を表す演奏データのパラメータとの差分から標準偏差等の統計値を算定し、当該パラメータの種類に応じた方法で統計値を集計する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００５－５５６３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、演奏を評価した結果である評価値を利用者に提示するだけでは、個々の利用者の演奏に関する傾向（例えば演奏ミスの傾向等）を踏まえて効果的に演奏を練習することは実際には困難である。以上の事情を考慮して、本開示のひとつの態様は、利用者の演奏の傾向に応じた効果的な演奏の練習を実現することをひとつの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本開示のひとつの態様に係る情報処理システムは、利用者による楽曲の演奏を表す演奏データを取得する演奏データ取得部と、楽曲の演奏を表す学習用演奏データと、前記学習用演奏データが表す演奏の傾向を表す学習用傾向データとの関係を学習した第１学習済モデルに、前記演奏データ取得部が取得した前記演奏データを入力することで、前記利用者による演奏の傾向を表す傾向データを生成する傾向特定部と、前記傾向特定部が生成した前記傾向データに応じた練習フレーズを特定する練習フレーズ特定部とを具備する。
【０００６】
本開示のひとつの態様に係る電子楽器は、利用者による楽曲の演奏を受付ける演奏受付部と、前記演奏受付部が受付けた演奏を表す演奏データを取得する演奏データ取得部と、楽曲の演奏を表す学習用演奏データと、前記学習用演奏データが表す演奏の傾向を表す学習用傾向データとの関係を学習した第１学習済モデルに、前記演奏データ取得部が取得した前記演奏データを入力することで、前記利用者による演奏の傾向を表す傾向データを前記第１学習済モデルから出力する傾向特定部と、前記傾向特定部が出力した前記傾向データを利用して、前記利用者による演奏の傾向に応じた練習フレーズを特定する練習フレーズ特定部と、前記練習フレーズを前記利用者に提示する提示処理部とを具備する。
【０００７】
本開示のひとつの態様に係る情報処理方法は、利用者による楽曲の演奏を表す演奏データを取得し、楽曲の演奏を表す学習用演奏データと、前記学習用演奏データが表す演奏の傾向を表す学習用傾向データとの関係を学習した第１学習済モデルに、前記取得した前記演奏データを入力することで、前記利用者による演奏の傾向を表す傾向データを生成し、前記傾向データに応じた練習フレーズを特定する。
【０００８】
本開示のひとつの態様に係る機械学習システムは、利用者による楽曲の演奏を表す演奏データと、前記楽曲内の時点と当該時点における演奏の傾向とを表す指摘データとを取得する第１学習データ取得部と、前記演奏データのうち前記指摘データが表す時点を含む区間内の演奏を表す学習用演奏データと、当該指摘データが表す演奏の傾向を表す学習用傾向データとの組合せを表す第１学習データを利用した機械学習により、前記学習用演奏データと前記学習用傾向データとの関係を学習した第１学習済モデルを確立する第１学習処理部とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
第１実施形態における演奏システムの構成を例示するブロック図である。
電子楽器の構成を例示するブロック図である。
情報処理システムの構成を例示するブロック図である。
情報処理システムの機能的な構成を例示するブロック図である。
特定処理の具体的な手順を例示するフローチャートである。
機械学習システムの構成を例示するブロック図である。
機械学習システムの機能的な構成を例示するブロック図である。
指導者が使用する情報装置の構成を例示するブロック図である。
指摘データの模式図である。
準備処理の具体的な手順を例示するフローチャートである。
学習処理の具体的な手順を例示するフローチャートである。
第２実施形態における情報処理システムの機能的な構成を例示するブロック図である。
第２実施形態における特定処理の手順を例示するフローチャートである。
第３実施形態における情報処理システムの機能的な構成を例示するブロック図である。
第３実施形態における特定処理の手順を例示するフローチャートである。
第３実施形態における機械学習システムの機能的な構成を例示するブロック図である。
第３実施形態における学習処理の手順を例示するフローチャートである。
第４実施形態における電子楽器の機能的な構成を例示するブロック図である。
第５実施形態における情報装置の機能的な構成を例示するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
Ａ：第１実施形態
図１は、第１実施形態に係る演奏システム１００の構成を例示するブロック図である。演奏システム１００は、電子楽器１０の利用者Ｕが当該電子楽器１０の演奏を練習するためのコンピュータシステムであり、電子楽器１０と情報処理システム２０と機械学習システム３０とを具備する。演奏システム１００を構成する各要素は、例えばインターネット等の通信網２００を介して相互に通信する。なお、演奏システム１００は実際には複数の電子楽器１０を含むが、以下の説明では任意の１個の電子楽器１０に便宜的に着目する。
（【００１１】以降は省略されています）

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