音楽における「オンセット(onset)」を徹底解説：聴覚・解析・制作での扱い方と実践ポイント

オンセットとは何か

オンセット（onset）は、音声・音楽における「音の立ち上がり」や「音が生じ始める瞬間」を指す用語です。楽器や声が発音を開始する時刻であり、短い打撃音におけるクリックの瞬間や、弦楽器で弓が弦に触れて音が聞こえ始める瞬間などを含みます。音楽情報処理（MIR: Music Information Retrieval）や制作の現場では、拍検出、自動採譜、音声・楽器の同期、サンプル・ループの切り出しなど、多くの処理でオンセットの特定が重要な前処理となります。

音響学的および知覚的特徴

物理的にはオンセットは信号の振幅やスペクトル成分が顕著に変化する瞬間として現れます。特に打撃音やプッシング系の音では、高周波成分（トランジェント）が急増するのが特徴です。一方で、ピアノやパーカッションのように短い立ち上がりを持つ音と、管楽器や弦楽器のようにゆっくり立ち上がる音（スローアタック）ではオンセットの明瞭さが大きく異なります。

知覚面では、人間はミリ秒単位の時間差を用いて音の開始を識別できますが、楽器音や伴奏の有無、残響、マスキング（他音による覆い）など文脈によってオンセットの認識は変化します。たとえば強い残響がある環境ではエネルギーの立ち上がりが曖昧になり、知覚的オンセットが遅れることがあります。

オンセット検出の基本手法

自動的にオンセットを検出するための古典的なワークフローは以下のステップに分かれます。

• 前処理：入力信号をフレーム化（STFTやフィルタバンク）。窓幅やホップ幅の選択が時間分解能と周波数分解能のトレードオフに影響します。
• 新奇度（novelty）関数の計算：時間方向の変化量を表す指標を作る。代表的なものにスペクトルフラックス（Spectral Flux）、高周波エネルギー（High Frequency Content；HFC）、時間領域のエネルギー差、位相情報を利用したコンプレックスドメイン手法などがあります。
• ピークピッキング：新奇度関数上の局所的なピークを検出し、適応的閾値（平均や中央値、移動平均との差分）でノイズを抑えます。
• 後処理：過検出の抑制（短時間内の近接する検出を統合）、テンポ情報の利用による補正などを行います。

各手法の特徴は次のとおりです。

• スペクトルフラックス：隣接フレーム間のスペクトル差を計算。トランジェントに敏感で多くの楽器に有効。
• 高周波エネルギー（HFC）：高周波成分のエネルギー変化に注目するため、打撃音に強い。
• コンプレックスドメイン：位相と振幅の両方を利用し、搬送周波数が一定の成分変化にも強い。
• エネルギーベース：単純だが環境ノイズや持続音に弱い。

実装上の注意点とパラメータ設計

オンセット検出はパラメータ依存性が高く、用途によって最適設定が変わります。主な注意点は次の通りです。

• 窓長とホップサイズ：高時間分解能を得るには小さな窓と短いホップが有利だが周波数分解能が落ち、逆もまた然り。ドラムなど短い音に対しては短窓（例：512サンプル以下、サンプリング周波数に依存）を用いることが多い。
• フィルタバンク：対数周波数（メルバンク）を使うと人間の周波数感度に合った検出が可能。
• 閾値設定：固定閾値は環境変化に弱い。移動平均差分や位相同期を利用した適応的閾値が実用的。
• 平滑化と遅延トレードオフ：ノイズ低減のための平滑化は検出遅延を生むので、リアルタイム用途では妥協が必要。
• 残響・マスキング対策：ウェーブレットや高周波成分重視の指標、あるいは事前のリバーブ除去処理が有効な場合がある。

機械学習・深層学習の進展

近年は機械学習、特に深層学習を用いたオンセット検出が高い性能を示しています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はスペクトログラム上の特徴を自動で抽出し、時間領域の精度向上に寄与します。再帰型（RNN）や畳み込み＋再帰の組み合わせは、文脈情報（直前の音の有無やテンポ）を考慮できるため誤検出の低減に有効です。

ただしディープラーニング系は大量のラベル付きデータと計算資源を必要とし、学習データのジャンル偏りがモデルの汎化に影響します。現場では従来手法と学習ベース手法を組み合わせたハイブリッドな運用（従来の新奇度関数を入力特徴量としてNNに与えるなど）が多く見られます。

評価指標とベンチマーク

オンセット検出の評価には、検出したオンセットと正解アノテーションの時間差を基にした判定が使われます。一般的な基準は50ミリ秒程度の許容ウィンドウ内に検出があれば正解とする方法で、Precision（適合率）、Recall（再現率）、F-measure（F値）が主要指標です。MIREX（Music Information Retrieval Evaluation eXchange）などの国際ベンチマークは比較の標準になっています。

制作・演奏での実践的利用例

オンセット情報は制作や演奏支援で幅広く使われます。

• 自動採譜：ノートの開始時刻（オンセット）を検出し、MIDI化する。
• ビート追跡と同期：楽曲中の拍頭やシンコペーションをオンセットから推測して同期処理に用いる。
• サンプルワークフロー：ループの切り出しやワンショットのトリミングで正確な開始点を取得する。
• タイミング解析と人間味の付与：演奏の前ノリ・後ノリを解析してクオンタイズやヒューマナイズの調整に利用する。
• ミキシング：トランジェント検出を元にコンプレッサーやトランジェントシェイパーを適用し、音の立ち上がりをコントロールする。

実践的なトラブルシューティング

よくある課題と対処法を挙げます。

• 誤検出が多い：ノイズを除去するハイパスフィルタ、移動平均による平滑化、適応閾値を導入。
• 取りこぼしがある：窓幅やホップサイズを調整、高周波成分以外の特徴（位相変化）を取り入れる。
• 残響でオンセットが広がる：残響除去やリバーブに頑健な特徴量（コンプレックスドメイン）を使用。
• リアルタイム性が必要：計算量の軽い指標（短窓STFT＋スペクトルフラックス）と低遅延のピーク検出ロジックを選択。

まとめ

オンセットは音楽信号の最も情報量の多い瞬間の一つであり、知覚・解析・制作の各分野で中心的な役割を果たします。古典的なスペクトル指標から位相ベースの手法、そして深層学習まで、多様なアプローチが存在し、用途に応じて適切に選択・組み合わせることが重要です。実運用では窓パラメータや閾値設定、残響対策など細かな調整が性能を大きく左右します。初心者はまずスペクトルフラックス＋適応閾値の組合せから試し、必要に応じて機械学習モデルへ段階的に移行すると良いでしょう。

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参考文献

• Juan Pablo Bello et al., "A tutorial on onset detection in music signals" (IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 2005)
• Librosa: onset detection — librosa.onset.onset_detect
• Essentia: Library documentation (onset detection algorithms)
• MIREX: Onset Detection (task overview and evaluation methodology)
• J. Schlüter, S. Böck, "Improved musical onset detection with convolutional neural networks" (ISMIR 2014)

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エバープレイ編集部

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