恵谷 隆英
等間隔で演奏された打楽器音におけるグルーヴ感の定量的研究
本研究は、以下の3つの目的のもと行われた。第一に、グルーヴ感と関連する言葉を調査する こと。第二に、グルーヴ感の評価と関連する音響特性の調査すること。第三に、グルーヴ感の評価と音響特性の関連性を示すモデル式を提案することである。
初めに6人の打楽器奏者、ドラマーを対象とした刺激の録音を行った。録音にはライドシンバ ルを用い、奏者は指定された5種類のテンポにおいて、それぞれ64打点ずつ演奏するように指示 した。演奏直前にメトロノームによってテンポを 20 秒間提示し、演奏中にはメトロノームによるガイドはなかった。録音後、各64打点のうち中心の 32 打点を抽出し、IOI(隣接する打点と打点の時間間隔)の平均値、IOIの標準偏差、IOIの変化率の平均値、IOIの変化率の標準偏差、音圧の変化率の平均値、音圧の変化率の標準偏差、打点の立ち上がり時間の平均値、打点の立ち上が りの標準偏差、スペクトル重心を音響特性として抽出した。
次に、三個組法、SD法を用い、刺激の「音楽的側面」に注目した評価語の抽出を行った。刺激には録音された刺激が使用された。その結果、6種類の評価語対、“速い-遅い”、“軽い-重い”、“揺れがある-揺れがない”、“リズムが安定している-リズムが不安定”、“人間的な-機械的な”、 “テンポが安定している -テンポが不安定”が抽出された。
次に、SD 法を用いた評価実験を行い、グルーヴ感と関連する言葉の調査を行った。結果、“グルーヴ感がある-グルーヴ感がない”と最も高い相関係数を見せたのは、“好き-嫌い”であり、“揺れがある-揺れがない”、“人間的-機械的”がそれに続いた。よって、グルーヴ感のある演奏は、揺れがあり、人間的な演奏であると解釈される。また、グルーヴ感のある演奏は好まれる傾向にあると解釈された。
最後に、グルーヴ感の評価を従属変数、音響特性の値を独立変数とした重回帰分析を行い、グルーヴ感と関連する音響特性の調査、及びグルーヴ感の評価と音響特性の関連性を表すモデル式を求めた。結果、IOIの標準偏差、IOIの変化率の平均値、音圧の変化率の平均値が有意にグルーヴ感の評価に寄与していることが明らかとなった。また、重回帰分析の結果、以下のモデル式が提案された。ΦsdをIOI の標準偏差、ΔΦaをIOIの変化率の平均値、ΔRMSaを音圧の変化率の平均値、ATa を立ち上がり時間の平均値とする。
y = -48.5Φsd + 30.3ΔΦa – 13.9ΔRMSa + 25.2ATa – 42.2 (1)
ETANI Takahide
A study was conducted to investigate words related to groove, the acoustical characteristics related to groove, and to suggest a model formula representing the relationship between the rating of groove and the acoustical characteristics.
First, stimuli were recorded as played by six percussionists and drummers. For the recordings, ride cymbal was used, and the performers were asked to play 64 times at (including?) five various tempos. Before playing, the tempo was presented for 20 seconds by metronome, whereas no metronomic guidance was provided during the recording. After the recording session, the middle 32 attacks were extracted, and the average of interonset-interval (IOI), standard deviation of IOI, the average of IOI-variation, the standard deviation of IOI-variation, the average of amplitude-variation, the standard deviation of amplitude-variation, the average of attack time, the standard deviation of attack time, and the spectral centroid of each stimulus were extracted. (This list is probably too long, but I wouldn’t worry about it.)
Then, assessment terms for evaluating temporal aspects of music were elicited by conducting experiments using a method based on the Repertory Grid Technique. The recorded isochronous playings were used as stimuli. As a result, six pairs of “fast – slow”, “light – heavy”, “wavy – not wavy”, “rhythm is steady – rhythm is not steady”, “human – machinery”, “tempo is steady – tempo is not steady” were elicited as assessment terms.
An evaluation experiment based on the Semantic Differential method was conducted using eight assessment terms including the six terms stated above, to investigate words related to groove. As a result, “like – dislike” had the strongest correlation with “groovy – not groovy“, followed by “wavy – not wavy”, and “human – machinery”. Therefore, groove could be explained as something wavy and human, and it could be said that people tend to like performances with groove.
Lastly, multiple regression analysis was conducted using the previous data to investigate the relationship between groove and acoustical characteristics and to provide a model formula representing the relationship between groove rating and acoustical characteristics. As a result, the standard deviation of IOI, the average of Il-variation, and the average of amplitude variation significantly contributed to the groove rating. Furthermore, the following model formula was provided, in which y represents the groove rating (one point to sevenpoints), IOIsd represents the standard deviation of Φsd, ΔΦa represents the average of IOI-variation, ΔRMSa represents the average of amplitude-ratio, and ATa represents the average of attack time.
y = -48.5Φsd + 30.3ΔΦa – 13.9ΔRMSa + 25.2ATa – 42.2 (2)