転写（音楽）

音楽において、トランスクリプションとは、ジャズの即興演奏やビデオゲームのサウンドトラックなど、これまで記譜されていなかった、または楽譜として人気のなかった楽曲やサウンドを記譜する行為である。ミュージシャンが録音から楽譜を作成するように依頼され、楽曲を構成する音符を音楽記譜法で書き留めた場合、その録音の音楽トランスクリプションを作成したと言われます。トランスクリプションは、ソロまたはアンサンブルの楽曲を、当初意図されていたものとは異なる楽器用に書き直すことも意味する場合がある。フランツ・リストがピアノ独奏用にトランスクリプションしたベートーヴェンの交響曲がその一例である。この意味でのトランスクリプションは、アレンジメントと呼ばれることもあるが、厳密に言えばトランスクリプションは忠実な翻案であるのに対し、アレンジメントは元の楽曲の重要な側面を変更するものである。

音楽転写のさらなる例としては、ハンガリーとイギリスの民族音楽を集めたバルトーク・ベーラとヴォーン・ウィリアムズのコレクションなど、口承による民俗音楽の伝統を民族音楽学的に記譜したものが挙げられる。フランスの作曲家オリヴィエ・メシアンは野生の鳥の鳴き声を転写し、ソロピアノのための「鳥の目録」など、多くの作品に取り入れた。この種の転写には音階度の認識と和声分析が含まれ、転写者はその両方を行うために相対音感または絶対音感が必要となる。

ポピュラー音楽とロックには、2 種類のトランスクリプション形式があります。個々の演奏者がギターソロやその他のメロディーラインを音符ごとにコピーします。また、音楽出版社はギターソロとベースラインの録音全体をトランスクリプションし、製本された楽譜を販売します。音楽出版社はポピュラー音楽の PVG (ピアノ/ボーカル/ギター) トランスクリプションも出版しており、メロディーラインがトランスクリプションされ、録音の伴奏がピアノパートとしてアレンジされます。PVG レーベルのギター部分は、メロディーの上に書かれたギターコードによって実現されています。歌詞もメロディーの下に含まれています。

チャイコフスキーの「ユーモレスク」作品10第2番

チャイコフスキーの「ユーモレスク」のピアノ曲の編曲版。1955年にアメリカ海軍バンド交響楽団によって演奏された。

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作曲家の中には、他の作曲家への敬意を表すため、先人の作品の「同一」版を作りつつ、楽器の違いから生まれるまったく新しいサウンドを使って独自の創造性を加えた人もいます。その最もよく知られた例は、ラヴェルがムソルグスキーのピアノ曲「展覧会の絵」を管弦楽用に編曲したものです。 ウェーベルンは、バッハの「音楽の捧げもの」の6部リチェルカールを管弦楽用に編曲したものを使って、バッハの主題やメロディーの さまざまな従属モチーフをさまざまな楽器で演奏することで、バッハの作品の構造を分析しました。

ウィリアム・テル序曲

アメリカ海兵隊バンドが、ロッシーニの「ウィリアム・テル序曲全曲」 （ 5:14 からヴァッシュの乱、7:30 からフィナーレ）のブラスバンド編曲を演奏します。

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この形式の編曲では、新しい作品は、熟練した作曲家が持つすべての技術力を用いて元の音を再現しながら、あたかもその作品が新しい媒体のために書かれたかのように再構成することができる。しかし、一部の編曲やアレンジは、純粋に実用的または文脈上の理由で行われている。例えば、モーツァルトの時代には、彼の人気オペラの序曲や歌曲が小編成の吹奏楽団用に編曲されたが、それは単に、そのようなアンサンブルが公共の場で大衆娯楽を提供する一般的な方法だったからである。モーツァルト自身もオペラ『ドン・ジョヴァンニ』でこれを行い、自身のオペラ『フィガロの結婚』のアリアを含め、他のオペラのいくつかのアリアを小編成の吹奏楽団用に編曲している。より現代的な例としては、ストラヴィンスキーがバレエのリハーサルで使用するためにピアノ連弾用に編曲した『春の祭典』がある。今日では、カフェやレストランで演奏するミュージシャンは、より大きな楽器群のために書かれた曲の編曲やアレンジを演奏することがあります。

このタイプの編曲の他の例としては、バッハによるヴィヴァルディの4つのヴァイオリン協奏曲の4つの鍵盤楽器とオーケストラへの編曲、モーツァルトによるバッハの平均律クラヴィーア曲集からのフーガの弦楽三重奏への編曲、ベートーヴェンによる弦楽四重奏のために書かれた大フーガのピアノ二重奏への編曲、およびヴァイオリン協奏曲のピアノ協奏曲への編曲、フランツ・リストによるベートーヴェンの交響曲を含む多くの作曲家の作品のピアノ編曲、チャイコフスキーによるモーツァルトの4つのピアノ曲を「モーツァルティアーナ」と呼ばれる管弦楽組曲に編曲、マーラーによるシューマンの交響曲の再編曲、シェーンベルクによるブラームスのピアノ五重奏曲とバッハのオルガン用「聖アンナ」前奏曲とフーガのオーケストラへの編曲などがある。

ピアノが人気の楽器になって以来、オーケストラや室内楽アンサンブルの作品をピアノ用に編曲した膨大な文献が生まれてきました。これらは「ピアノ・リダクション」と呼ばれることもあります。オーケストラのパートの多さ (オーケストラ作品では、24 もの別々の楽器パートが同時に演奏されることがあります) を、1 人のピアニスト (または、ジョージ・ガーシュインの「ラプソディ・イン・ブルー」のさまざまな編曲のように、1 台または 2 台のピアノで 2 人のピアニスト) が演奏できる程度にまで減らさなければならないためです。

合唱作品のオーケストラ伴奏のピアノ縮小版は、リハーサルやキーボードのみでの演奏を目的として頻繁に作られます。

多くのオーケストラ作品がコンサートバンド用に編曲されています。

デスクトップ パブリッシングの出現以来、ミュージシャンは音楽記譜ソフトウェアを入手できるようになりました。このソフトウェアは、ユーザーの音符の精神的な分析を受け取り、それらの音符を保存して標準の音楽記譜法にフォーマットし、個人で印刷したり、専門的な楽譜の出版に使用したりできます。一部の記譜ソフトウェアは、手動で音符を入力する代わりに、標準MIDIファイル (SMF) または MIDI パフォーマンスを入力として受け入れることができます。これらの記譜アプリケーションは、 EPS、PNG、SVGなどのさまざまな形式でスコアをエクスポートできます。多くの場合、ソフトウェアにはサウンド ライブラリが含まれており、ユーザーのスコアをアプリケーションで音読して確認することができます。

デジタル転写補助装置が発明される前は、ミュージシャンはレコードやテープの録音速度を遅くして、メロディーラインやコードをよりゆっくりと、より理解しやすいペースで聞けるようにしていました。この方法の問題点は、ピッチも変更されてしまうため、曲を転写した後で正しいキーに移調する必要があることでした。音楽のピッチを変えずにテンポを遅くするように設計されたソフトウェアは、音楽の転写時にピッチ、メロディー、コード、リズム、歌詞を認識するのに非常に役立ちます。ただし、レコードプレーヤーのスローダウン効果とは異なり、音のピッチと元のオクターブは同じままで、ピッチが下がることはありません。この技術は非常にシンプルなので、多くの無料ソフトウェアアプリケーションで利用できます。

ソフトウェアは、通常、2 段階のプロセスを経てこれを実現します。まず、オーディオ ファイルは元のファイルよりも低いサンプル レートで再生されます。これは、テープやビニール レコードを低速で再生するのと同じ効果があります。つまり、ピッチが下がるため、音楽のキーが異なっているように聞こえます。2 番目のステップは、デジタル信号処理 (DSP) を使用して、ピッチを元のピッチ レベルまたは音楽キーに戻すことです。

自動音楽転写のセクションで述べたように、一部の市販ソフトウェアは、ポリフォニック音楽録音の主要なメロディーのピッチを大まかに追跡できます。音符のスキャンは正確ではないため、多くの場合、独自のファイル形式または標準MIDIファイル形式でファイルに保存する前に、ユーザーが手動で編集する必要があります。一部のピッチ追跡ソフトウェアでは、スキャンした音符リストをオーディオ再生中にアニメーション化することもできます。

「自動音楽転写」という用語は、1977 年にオーディオ研究者の James A. Moorer、Martin Piszczalski、Bernard Galler によって初めて使用されました。デジタル オーディオ エンジニアリングの知識を持つこれらの研究者は、コンピューターをプログラムして音楽のデジタル録音を分析し、メロディー ラインのピッチやコード パターン、打楽器のリズム アクセントを検出できると考えました。自動音楽転写のタスクは、楽曲の分析と、その分析からスコアを印刷するという 2 つの別々のアクティビティに関係しています。^[1]

これは単純な目標ではありませんでしたが、少なくとも今後 30 年間は学術研究を促進する目標でした。音声と音楽は科学的に密接な関係にあるため、より資金力のある音声認識技術に向けられた多くの学術研究や商業研究が、音楽認識技術の研究に再利用されました。多くのミュージシャンや教育者は、手作業による転写は音楽家育成のための貴重な練習であると主張していますが、自動音楽転写の動機は楽譜の動機と同じです。直感的な転写スキルを持たないミュージシャンは、楽譜やコード表を検索して、曲の演奏方法をすぐに習得します。この進行中の研究によって作成されたツールのコレクションは、ミュージシャンにとって大きな助けとなる可能性があります。録音された音楽の多くには楽譜がないため、自動転写デバイスは、楽譜では入手できない転写も提供できます。現在までに、James Moorer の自動音楽転写の定義を完全に満たすソフトウェア アプリケーションはまだありません。ただし、自動音楽転写の追求により、手作業による転写を支援できる多くのソフトウェア アプリケーションが生まれました。元のピッチとオクターブを維持しながら音楽を遅くできるもの、メロディーのピッチを追跡できるもの、コードの変化を追跡できるもの、音楽のビートを追跡できるものなどがあります。

自動転写の最も基本的な部分は、演奏された音のピッチと長さを特定することです。これには、ピッチの追跡と音の開始の特定が含まれます。これらの物理的な測定値をキャプチャした後、この情報は従来の音楽記譜法、つまり楽譜にマッピングされます。

デジタル信号処理は、ソフトウェア エンジニアに、ピッチ (旋律楽器の音符検出) や無音のエネルギー量 (打楽器の検出) の観点からデジタル録音を分析するために必要なツールとアルゴリズムを提供するエンジニアリングの分野です。音楽録音は、指定された録音レートでサンプリングされ、その周波数データはコンピューター内の任意のデジタル波形形式で保存されます。このような形式は、デジタル サンプリングによってサウンドを表します。

ピッチ検出は、多くの場合、音楽のメロディーを構成する個々の音符、または和音の音符を検出することです。ピアノの鍵盤を 1 つ押すと、聞こえるのは1 つの周波数の音の振動ではなく、数学的に関連するさまざまな周波数で発生する複数の音の振動の合成です。この異なる周波数の振動の合成要素は、倍音または部分音と呼ばれます。

たとえば、音符A ₃ (220 Hz) を演奏すると、複合倍音列の個々の周波数は、基本周波数である 220 Hz から始まります。440 Hz は第 2 倍音、660 Hz は第 3 倍音、880 Hz は第 4 倍音などになります。これらは基本周波数の整数倍です (たとえば、220 の 2 倍は 440 で、これが第 2 倍音です)。音を聞き取れる形で再現するには実際に必要な倍音は約 8 個だけですが、この数学的系列の倍音の総数は多くてもかまいません。ただし、倍音の数値が高くなるほど、その倍音の大きさと寄与は弱くなります。^{[要出典]直感に反して、音楽録音は物理的に最低レベルでは、個々の}音符の集まりではなく、実際には個々の倍音の集まりです。そのため、楽器と割り当てられた音のコレクションが異なっていても、非常によく似たサウンドの録音を作成できます。録音の全倍音がある程度再現されていれば、どの楽器やどの音が使用されたかは実際には問題ではありません。

音符検出の最初のステップは、サウンド ファイルのデジタル データを時間領域から周波数領域に変換することです。これにより、時間の経過に伴うさまざまな周波数を測定できます。周波数領域でのオーディオ録音のグラフィック イメージは、スペクトログラムまたはソノグラムと呼ばれます。さまざまな倍音の合成である音符は、スペクトログラムでは垂直に配置された櫛のように表示され、櫛の個々の歯はさまざまな倍音とそれらの異なる周波数値を表します。フーリエ変換は、サウンド ファイルのデジタル データからスペクトログラムを作成するために使用される数学的手順です。

多くの音符検出アルゴリズムのタスクは、個々の音符によって生じるこのような櫛形パターン(倍音の合成)の発生をスペクトログラムで検索することです。音符の特定の櫛形の倍音のパターンが検出されると、スペクトログラム上の櫛形パターンの垂直位置によって音符のピッチを測定できます。

基本的に、音楽にはモノフォニック音楽とポリフォニック音楽の 2 種類があり、ピッチ検出アルゴリズムに対する要求は大きく異なります。モノフォニック音楽は、1 つの楽器が 1 度に 1 つの音符を演奏するパッセージですが、ポリフォニック音楽では、複数の楽器とボーカルが同時に演奏されます。モノフォニック録音でのピッチ検出は比較的簡単な作業であり、その技術によって 1970 年代にギター チューナーが発明されました。しかし、ポリフォニック音楽でのピッチ検出は、各音符の複数の倍音によって生じる多数の重なり合う櫛形パターンのために、スペクトログラムの画像がぼんやりとした雲のように見えるため、はるかに困難な作業になります。

ピッチ検出の別の方法は、1970年代にマーティン・ピシュチャルスキとバーナード・ギャラーが共同で発明し^[2]、それ以来広く採用されてきました。^[3]これはモノフォニック音楽を対象としています。この方法の中心となるのは、ピッチが人間の耳によってどのように決定されるかです。^[4]このプロセスは、特定の瞬間に最も大きな倍音のみをいくつか見つけることで、人間の内耳の生物学的機能を大まかに模倣しようとします。見つかった倍音の小さなセットは、結果として生じる可能性のあるすべてのピッチの倍音セットと比較され、特定の倍音セットが与えられた場合に最も可能性の高いピッチが何であるかを仮説します。

現在まで、ポリフォニック録音の完全な音符検出はオーディオエンジニアにとって謎のままですが、メロディーやベースラインなど、ポリフォニック録音の一部の音符を部分的に検出できるアルゴリズムを発明することで進歩し続けています。

ビート トラッキングとは、音楽で知覚されるパルス間の繰り返し時間間隔を決定することです。ビートは、音楽に合わせて「足踏み」または「手拍子」とも表現されます。ビートは、楽曲の時間における予測可能な基本単位であることが多く、演奏中にわずかに変化することがあります。曲は、速いか遅いかを判断するために、1 分間のビート数 (BPM) で測定されることがよくあります。

音符はビート、またはビートの時間間隔の単純な細分で始まることが多いため、ビート トラッキング ソフトウェアを使用すると、大まかに検出された可能性のある音符の開始をより適切に解決できる可能性があります。ビート トラッキングは、多くの場合、打楽器の検出の最初のステップです。

ほとんどの人間が「足踏み」を直感的に行えるにもかかわらず、そのビートを検出するアルゴリズムの開発は困難です。ビート検出用の現在のソフトウェア アルゴリズムのほとんどは、1 分あたりのビート数に対するグループ競合仮説を使用しており、アルゴリズムは音楽の足踏みにほぼ対応する音量の局所的なピークを徐々に見つけて解決します。

音楽を自動的に書き起こすには、いくつかの問題を解決する必要があります。

1. 音符を認識する必要があります。これは通常、時間領域から周波数領域に変更することによって行われます。これはフーリエ変換によって実現できます。これを行うためのコンピュータ アルゴリズムは一般的です。高速フーリエ変換アルゴリズムは信号の周波数コンテンツを計算し、音楽の抜粋を処理するのに役立ちます。

2. ビートとテンポを検出する必要がある（ビート検出） - これは難しい、多面的な問題です。^[5]

Costantiniら2009 ^[6]が提案した方法は、音符イベントとその主な特徴であるアタックの瞬間、ピッチ、および終了の瞬間に焦点を当てています。オンセット検出は、オーディオ信号のバイナリ時間周波数表現を利用します。音符の分類とオフセット検出は、定数Q変換（CQT）とサポートベクターマシン（SVM） に基づいています。

これは、人間がメロディーと呼ぶものに対応する、時間とともに連続的に変化するラインである「ピッチ コンター」につながります。次のステップは、この連続したメロディー ストリームをセグメント化して、各音符の始まりと終わりを識別することです。その後、各「音符単位」は物理的な用語 (例: 4402 Hz、0.52 秒) で表現されます。最後のステップは、この物理情報を各音符の一般的な音楽記譜法のような用語 (例: A4、4 分音符) にマッピングすることです。

実際のコンピュータ処理では、主な手順は、1) 演奏されたアナログ音楽をデジタル化する、2) 連続した短時間の高速フーリエ変換(FFT) を実行して時間とともに変化するスペクトルを取得する、3) 各スペクトルのピークを識別する、4) スペクトルのピークを分析してピッチ候補を取得する、5) 最も強い個々のピッチ候補を結び付けて最も可能性の高い時間とともに変化するピッチコンターを取得する、6) この物理データを最も近い音楽記譜用語にマッピングする、です。1970 年代にピシュチャルスキによって考案されたこれらの基本的な手順は、自動音楽転写の基礎となりました。^[2]

このプロセスで最も議論を呼ぶ難しいステップは、ピッチの検出です。^[7] 最も成功したピッチ検出法は、時間領域ではなく周波数領域で動作します。時間領域法も提案されていますが、残響の多い部屋で演奏される実際の楽器ではうまく機能しない可能性があります。

^{ピシュチャルスキ[4]}が発明したピッチ検出法も、人間の聴覚を模倣したものです。これは、人間の聴覚において、特定の部分音セットのみが「融合」する仕組みを追っています。これらは、単一のピッチとしてのみ知覚されるセットです。融合は、2つの部分音が完全なハーモニックペアの1.5%以内にある場合にのみ発生します（つまり、それらの周波数が1：2、5：8などの低整数ペアセットに近似している）。人間がそれらを単一のピッチとしてのみ聞くためには、すべての部分音でこの近いハーモニック一致が必要です。

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