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楽譜ビジュアライゼーションの革新的なアプローチ

音楽家のための楽譜の読みやすさを向上させる新しい方法。

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簡単に楽譜を作ろう簡単に楽譜を作ろう法。音楽を読むことや理解するための革命的な方
目次

私たちは、楽譜をもっと読みやすく、理解しやすくするための新しいアイデアを考えました。私たちの方法は、全体の構造、繰り返しの部分、音楽の異なるセクション間の類似点を見やすくするのを手助けします。音楽の表示方法を変えることで、特に初心者のミュージシャンにとって役立つようにすることを目指しています。

何をしたか

新しいアイデアを実現するために、色を使って音楽のパーツ間の類似点を示す方法を調査しました。音楽のセクションや小節をさまざまな色にマッピングしました。こうすることで、楽譜上の色を見たときに、どの部分が似ているか、繰り返されているかをすぐに判断できるようになります。

主に二つの技術を使用しました:次元削減とクラスタリングです。これらの方法を使って、同じようなセグメントをグループ化し、それに対応する色を割り当てました。また、情報量を多く表示できるように、よりシンプルな表記法を作成しました。

これらの新しい視点を提供することで、ユーザーは音楽全体を整理された形で見ることができ、時間を無駄にせずに遠くのセクションを見つけて飛び移ることができます。

初期テスト

私たちは、ギタリストと一緒にアイデアをテストし、特にギタータブ譜に焦点を当てました。フィードバックは良好でした。ユーザーは、曲の構造を分析しやすく、繰り返しの部分を特定し、異なる部分を比較するのが簡単だと感じました。

伝統的な楽譜の課題

標準的な楽譜は非常に詳細なフォーマットを使用しています。これは役に立ちますが、初心者には読みづらいことがあります。情報が積み重なると、全体の概要をつかむのが難しくなります。例えば、サビのように繰り返しのセクションがある場合、情報の多くが冗長になります。ダブルバーのようなショートカットがあっても、フォローするのは難しいです。

概要と学習の改善

私たちは、ミュージシャンが音楽をより効果的に学び、教える手助けを目指しています。ミュージシャンは、曲のどの部分を何回演奏する必要があるかを記憶しなければなりません。この情報は、標準的な楽譜ではすぐに失われがちです。

研究によると、視覚的に情報を見ることは、単に記憶に頼るよりも効果的であることが支持されています。私たちの目標は、音楽のパーツの類似点を色でマッピングすることで、楽譜を視覚的に強化することです。

コンパクトな表現

読みやすくするために、ユーザーが1画面で全体の曲を見ることができる代替表記法を提案します。これにより、探しているものを見つけるためにスクロールしたりページをめくったりする必要がなくなります。

私たちの主な焦点はギタータブ譜にあります。これは、一般的に繰り返しのセクションを持ち、他の形式の楽譜よりもコンパクトに表示するのが簡単です。しかし、色を使って類似点を示す方法は、他の音楽スタイルにも適用できると思っています。

類似性の分析方法

私たちのアプローチの核心は、音楽のセグメントを比較し、それらがどれだけ似ているかを計算することにあります。音楽の重ならない部分、例えば、MusicXMLファイルで定義された小節やセクションを見ています。

音楽の類似性を評価するためのさまざまな既存の方法がありますが、多くは複雑で、実際の設定で役立たないこともあります。私たちの目標は、ノートを並べ替え、距離を計算することで、より単純な方法で類似性を評価することです。

色のマッピング

類似性を得たら、色のマッピングを作成できます。以下の三つの方法を探しました:

  1. 選択した小節に直接小節を比較する。
  2. 次元削減を使用して視覚化しやすい形で関係を示す。
  3. クラスタリングを通じて類似のセグメントをグループ化し、それらのグループに色を割り当てる。

視覚的表現

私たちは、さまざまなタスクに対応するために音楽を示すいくつかの方法を設計しています。最も直接的な方法は、標準的な楽譜全体を表示することです。この表示を強化するために、セグメントに色付きの長方形を追加して類似性を示しています。

これにより、ユーザーは繰り返しのセクションを見ることができますが、標準の表記法は依然として込み入っていて読みづらいため、私たちは物事を明確にするためのシンプルなエンコーディングを作成しました。

異なるビュー

私たちは、異なる視覚化を提供しています:

  • 色付きの指標を持つ伝統的な音楽表記法のビュー。
  • 音楽をより抽象的に表現するピアノロールのビュー。
  • 弦とフレット番号のあるギター音楽用のギタータブ譜のビュー。

これらの代替手段は、ユーザーが音楽の全体像やパターンを見るのを助けます。

階層構造

ほとんどの音楽作品には、詩やコーラスのようなセクションを含む構造化されたフォーマットがあります。この構造をツリーとして視覚化し、ユーザーが関連するセグメントを枝分かれして見ることができるようにしています。この方法により、音楽をナビゲートしやすくなり、特定のセクションを素早く見つけることができます。

圧縮技術

音楽の繰り返しの要素を管理するために、繰り返しのセグメントを1回だけ表示し、何回出現するかを示す圧縮バージョンを作成しました。この方法は、混乱を減らし、音楽を追いやすくします。

ユーザーのインタラクション

私たちは、ミュージシャンが新しい曲を学ぶ際にこのインターフェースを使用することを想定しています。最初に広いビューを取得し、その後詳細に突っ込むことができます。すべてのビューは相互に関連していて、ユーザーは一つのビューでセグメントをクリックすると、他のビューでも強調表示されます。

ユーザーフィードバック

私たちはアイデアをテストするために少数のギタリストと協力し、彼らが私たちのデザインをどのように使用するかを観察しました。彼らは、パターンやセクションをすぐに認識するために色のシステムが役立つと感じました。例えば、シンプルなノートよりも色を使った方が類似性を見つけるのがずっと簡単だと述べました。

フィードバックは概ね良好でしたが、ユーザーは改善の余地も指摘しました。中には、二つのセクションを並べて比較できる機能や、カスタムカラーを追加すること、レイアウトを好みに応じて調整することが役立つと感じた人もいました。

制限

現在、私たちの焦点は主にギタータブ譜にあります。そのシンプルさと繰り返しのセクションの一般的な使用のためです。私たちの方法は他の音楽タイプにも適用できるかもしれませんが、曲の複雑さによっては課題があるかもしれません。

今後の方向性

私たちは、異なる楽器や音楽スタイルに適した新しい類似性メトリクスや視覚スタイルでの改善の可能性を見ています。ミュージシャンがセクションにラベルを付けたり、自分の発見をエクスポートしたりできるようにすることは、さらに機能を追加するでしょう。

また、複数の楽器を一緒に示すことで、学習や比較を向上させることができると思っています。私たちは、ミュージシャンが私たちのインターフェースを長期間使用し、それが彼らの練習や教育のルーチンにどのように合うかをよりよく理解するためのさらなる研究を行いたいと考えています。

結論

私たちの作業は、すべてのレベルのミュージシャンにとって楽譜をよりアクセスしやすく、有用にすることを目指しています。視覚的な表現と色分けされた類似性に焦点を当てることで、学習プロセスを楽にし、音楽を読む体験を改善できると信じています。

オリジナルソース

タイトル: Visual Overviews for Sheet Music Structure

概要: We propose different methods for alternative representation and visual augmentation of sheet music that help users gain an overview of general structure, repeating patterns, and the similarity of segments. To this end, we explored mapping the overall similarity between sections or bars to colors. For these mappings, we use dimensionality reduction or clustering to assign similar segments to similar colors and vice versa. To provide a better overview, we further designed simplified music notation representations, including hierarchical and compressed encodings. These overviews allow users to display whole pieces more compactly on a single screen without clutter and to find and navigate to distant segments more quickly. Our preliminary evaluation with guitarists and tablature shows that our design supports users in tasks such as analyzing structure, finding repetitions, and determining the similarity of specific segments to others.

著者: Frank Heyen, Quynh Quang Ngo, Michael Sedlmair

最終更新: 2023-08-11 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.06140

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.06140

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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