オートチューンを作った人は音楽家ではありませんでした。正確には音楽家でもあったのですが、本業は地中から石油を探す仕事だったのです。
そして彼がオートチューンを作るのに使った技術は、音楽のために開発されたものではありません。地下数千メートルの地層構造を読み取るために作られた数学でした。
今日はその技術がどうやって人の声へ渡ってきたのか、そしてそれがなぜあれほど難しい仕事だったのかを追いかけます。
① フルートを吹く石油エンジニア 🎺
アンディ・ヒルデブランド。 地球物理学のエンジニアであり、数学者です。
彼はエクソンの研究部門で働き、その後ランドマーク・グラフィックスという会社を共同で立ち上げます。仕事は、信号処理の技術で地下の石油の位置を突き止めること。この会社はのちに大手の油田サービス企業に買収されます。業界では成功したほうのキャリアでしょう。
ところが彼にはもう一つの顔がありました。フルート奏者だったのです。16歳ですでにプロとしての演奏活動を始めていたほど、本格的な水準でした。
そして1989年、彼は石油業界を去ります。そして大学の音楽学校に入り、作曲を学び始めます。すでに地位を築いたエンジニアが、40歳前後で音楽の勉強を始めたわけです。
ここからが面白いところです。彼は音楽を学びながらもエンジニアの手を離しませんでした。1990年に会社を一つ作り、音を扱うソフトウェアを世に出します。この会社がのちにオートチューンを送り出すことになります。
② 地中を読む数学 — 自己相関 🌍
彼が石油業界で扱っていた技術が、そのままオートチューンの核心になります。ですからこれが何なのかを押さえておく必要があります。
🔹 石油はどうやって探すのか
地中に向けて振動を打ち込みます。その振動は地層の境目で反射して戻ってきて、地表に並べたセンサーが受け取ります。
問題は、戻ってきた信号がひどく汚れていることです。あらゆる雑音が混じり、いくつもの層で反射した信号が重なっています。その中から意味のある繰り返しのパターンを見つけ出さないと、地層の構造はわかりません。
🔹 自己相関という方法
ここで使うのが自己相関(autocorrelation)です。原理は意外なほど単純です。
信号をコピーして、少しずつずらしながら元の信号と重ねてみる。 そして、どれだけずらしたときにいちばんよく重なるかを見ます。
よく重なるということは、そのずらし幅の分だけ信号が繰り返しているという意味です。つまりどれだけずらすといちばん重なるかを見つければ、その信号に隠れている周期がわかるわけです。
🔹 そして声もまた周期信号です
ここが接点になります。
人が声を出すと声帯が振動します。その振動は一定の周期で繰り返され、その周期こそが音程です。1秒間に440回繰り返せば440Hz、私たちが「ラ」と呼ぶ音ですね。
つまり地層の中から繰り返しを探していた方法で、声の中から音程を探せるのです。対象が変わっただけで、やっていることは同じです。
③ 昼食の席での冗談 🍽️
技術はありましたが、それを声に使おうという発想は別のところから来ました。
1995年ごろ、業界の人たちとの昼食の席で、ある人が彼にこう冗談を言ったそうです。「音程を合わせて歌えるようにする箱でも作ってくださいよ」
冗談でしたが、彼は真に受けました。自分が十数年扱ってきた技術が、まさにその仕事をできると知っていたからです。
そして数か月後の1996年末、オートチューンが形になります。
📌 話が少し簡単に見えますが
実際はそうではありませんでした。次の二つの項目が、なぜ難しかったのかを示しています。アイデアが出たあとにも解くべき問題が二つ残っていたのです。一つは精度、もう一つは速度でした。
④ 音程を読み取るのはなぜ難しいのか 🗣️
当時も音程を読み取ろうという試みはありました。主に使われていたのは音の中から特徴的な地点を見つけて、それで判断する方法です。波形の中でいちばん高い山を探すとか、ゼロを横切る回数を数えるといったやり方ですね。
この方法は単純な音ではうまくいきます。問題は、人の声が単純ではないことです。
🔹 二重母音という落とし穴
人が歌うとき、母音は絶えず変化します。とくに一つの音の中で母音が変わる場合があります。「あい」「おう」のように二つの母音が続く音を二重母音といいますが、歌ではこれが一つの音の内側で起こるのです。
すると音の形が途中でがらりと変わります。特徴的な地点を探して判断する方法は、ここで崩れます。音程は同じなのに形が変わったので、別の音として読んでしまうのです。
そうなるとどうなるか。補正器が急に見当違いの音へ引っ張ります。音が「ブツッ」と跳ねたり、変な雑音が混じったりするわけです。
🔹 自己相関が有利な理由
自己相関は特徴的な一点を見ません。信号全体をまるごと自分自身と比べます。だから形が途中で多少変わっても、全体としての繰り返しの周期は依然として見つけられます。
この違いが決定的でした。オートチューンがそれまでの試みより安定して動いた理由がここにあります。
⑤ 100万回を4回に ⚡
精度の問題を解決すると、次の問題が現れます。遅すぎたのです。
自己相関は信号をずらし続けながら、毎回かけて足す計算です。ずらせる位置は数千通りあり、音は1秒間に数万回測定されるので、計算量が途方もないことになります。当時のコンピューターでは実時間処理が不可能な水準でした。
ここで彼の数学のキャリアが再び登場します。彼は計算そのものを減らす方法を見つけ出しました。本人の表現を借りれば、100万回の計算を4回に減らす単純化だったといいます。
🔹 なぜこれが重要なのか
計算が速くなったということは、リアルタイムで動かせるようになったという意味です。録っておいたファイルをあとから処理するのと、歌っているあいだにその場で直すのとは、まるで別物です。
そしてこの点こそ、オートチューンが単なる補正ツールを超えた理由でもあります。リアルタイムで動くから歌いながら結果が聞こえ、そうなるとその音を前提にして歌うようになる。道具が演奏のしかたを変え始めたわけです。
⑥ 1997年、人々が手からもぎ取っていった 📦
オートチューンは1997年、楽器業界の見本市で初めて公開され、その年の9月に正式に発売されます。
作った本人は、そこまで売れるとは思っていなかったそうです。ところが見本市での反応は予想外でした。人々が彼の手からコピーを奪い取るようにして持っていったという話が残っています。
理由ははっきりしています。それまで音程の外れたテイクを直すには、歌い直すしかなかったのです。歌手をもう一度呼び、スタジオをもう一度借り、時間をもう一度使う。その費用を知っている人たちの前に「これで直せます」という物が現れたわけです。
🔹 彼が作ろうとしたもの
当時の彼の目標は明確でした。それとわからない静かな道具。わずかに外れた音程を誰にも気づかれずに直す、裏方の機材を作ろうとしていたのです。
ところがその中には、彼が「誰も使わないだろう」と思っていた設定が一つありました。音程を引き寄せる速度をいちばん速くする値です。そう設定すると、声が階段を踏むようにカクカクと張りついて、人の声らしくなくなります。補正の道具としては失敗した結果ですから。
その設定がどうなったかは、みなさんご存じのとおりです。道具を作った人が定めた用途と、世の中がそれを使うやり方は別物だということを、これほどよく示す例もなかなかありません。
🔹 そして2023年
彼はオートチューンで技術部門のグラミー賞を受賞します。石油を探していたアルゴリズムがポピュラー音楽の音を変えた功績を、音楽産業が公式に認めたわけです。
⑦ ここから残るもの 💡
この話が面白いのは、意外な展開だからというだけではありません。いくつかの条件が重なって初めて成立したことなのです。
🔹 二つの分野を両方知っていた
石油探査の技術だけを知っていたら、このアイデアは思いつかなかったでしょう。音楽だけを知っていたら自己相関を知らなかったはずです。両方を知っている人が少なく、だから誰もその接続を見つけられなかったのです。
🔹 問題を別の形に置き換えた
「声の音程をどう突き止めるか」という問題を、「この信号の繰り返しの周期はいくつか」という問題に置き換えました。その瞬間、すでに答えを知っている問題になったわけです。難しい問題を解くより、すでに解かれた問題に置き換えるほうが速いことがあります。
🔹 冗談を聞き流さなかった
昼食の席の冗談が始まりでした。ほとんどの人は笑って流したことでしょう。
⑧ Q&A 💬
Q. 自己相関は今も使われていますか。
A. 使われています。音程を検出する複数の方法の一つとして広く使われていますし、自己相関を改良した派生型もたくさんあります。ただ最近は周波数成分を解析する方式や、複数の方法を組み合わせるケースも増えています。
Q. 声以外の楽器の音程も読み取れますか。
A. 原理上は可能です。ただ難しい場合があります。複数の音が同時に鳴っている音が代表例です。ギターでコードを弾くと複数の周期が重なっているので、一つを取り出すのがずっと難しくなります。これを扱う技術は別途発展してきて、今ではかなりの水準に達しています。
Q. なぜよりによって石油探査の技術だったのですか。
A. 偶然というより必然に近いです。地下探査は汚れた信号の中から隠れた構造を見つけ出す仕事であり、そのため信号処理の技術がとても早い段階から精緻に発展した分野でした。大きな資本が投じられる産業なので研究も活発でしたし。音楽の側より先を行っていた技術が渡ってきたわけです。
Q. オートチューン以前は本当に方法がなかったのですか。
A. テープの速度を変えて音程をずらす方法はありましたが、速度を変えると長さも一緒に変わり、声の質感も変わってしまいます。特定の一音だけを選んで直すのは事実上不可能でした。だから歌い直すのが唯一の答えだったのです。
Q. 発明した本人は今の状況をどう見ているのでしょうか。
A. 彼はいくつかのインタビューで、自分の道具の使われ方について比較的淡々とした態度を見せてきました。作ったときに意図しなかった用途で使われていることを認めつつ、それを問題視するより現象として受け止める姿勢に近いです。
Q. こんなふうに他分野の技術が音楽に来た例は他にもありますか。
A. かなりあります。音声通信のために開発された技術が楽器になった例、軍用の通信機材から出発した技術が音楽に使われた例などです。音楽技術のかなりの部分が、もともと別の目的で作られたものの転用です。音楽市場は研究開発費を賄うには小さすぎましたから。
おわりに
今日の内容を一行にまとめるとこうなります。
「難しい問題を解くより、すでに答えのある問題に置き換えるほうが速いことがある — 声の音程を問う代わりに信号の周期を問うたのがオートチューンだった」
みなさんは他の分野から持ってきた発想で問題を解いた経験はありますか。コメントで教えてください。
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