ダンシングロボットド・レ・ミ・ファントム君６班１．はじめに私がこのテーマを選んだ背景には,タリバン政権に禁止されていた反イスラム教的な音楽がタリバン政権崩壊後,規制がなくなった報道番組を拝見し,宗教的,政治的な理由で音楽やダンスなどの芸術が規制されることに反感を持ったからである.そのため, 本研究ではどんな人にでも平等に自由に享受されるべき芸術を体現するロボットにより多くの人々に癒しの空間を提案したいと考えた.当初は春学期に理工学実験で学んだ高速フーリエ変換(FFT)を用いて周波数を解析することで,音楽に合わせて踊れるロボットを製作することを目標としていたが,調査を進めるにつれて実現が難しいことが判明したため, 今回は音階に合わせてダンスのできるロボットを製作することを目標とした. ２．原理センサとしてマイクを使用し,拾った音の波形を高速フーリエ変換（FFT）1)により解析する.そして, 周波数を特定することで,あらかじめプログラミングで音階ごとに周波数域を設定しておいたものから, 音階を判別し,音階に応じてLEDを点灯させる,モータを回すなどの出力をさせる. 示す 2).顔は型紙で制作し目の位置に穴をあけ,そこに LED をつけ,眉の部分の裏に油性ペンで黒くした紙をつけた振動モータを配置した.振動モータは日本電産コパル株式会社の[LA3R5-480DB1]を使用し, モータドライバとしては株式会社東芝セミコンダクター社の[TA7291P]を使用した.また,耳の位置には, マイクとして株式会社秋月通商の[AE-MICAMP]高感度マイクアンプキットを使用し,目には緑色の LED を使用した.実際に LED を異なる周波数で点灯させたときの図を次の図 2,3 に示す.図 2 は周波数 400 Hz の電子音を入力したとき,左目のみ点灯させたときの図であり,図 3 は周波数 440 Hz の電子音を入力したとき,右目のみ点灯させたときの図である.この電子音はスマートフォンのアプリで単一周波数を出力した. マイク振動モータ LED Arduino ３．設計当初は,ぬいぐるみのような立体的なロボットの製作を考えていたが,立体の場合顔や手などの離れた場所にパーツを配置し指令を分岐する必要があり, 製作するには複数のブレッドボードを連結し,ロボットが倒れないための骨組みを考慮して配線を行う必要があった.そのため,本研究では平面的なものの製作を行い,製作するのは顔のみとした.構成図を次の図１に示す.また,音階ド,レ,ミ,ファ,ソ,ラ,シそれぞれに応じた異なる 7 つの動作をさせることを考えていたが,配線の複雑化や周波数特定の精度の問題があり困難であったため,感知する音階は配線が複雑にならないようにド,レ,ミ,ファ,ソ,ラの 6 つの音階を判別することにした.その６つの音階について,平均律による全音階の周波数に関する表を参照して得た平均律による全音階の周波数と,実際に設定した音階の周波数域についての表を次の表 1 に岩崎優基 PC 図 1. 構成図表 1. オクターブ４における音階の周波数音階国際高度における平均律の周波数(Hz) 実際に設定した周波数範囲(Hz) ド 261.6 255～265 レ 293.7 290～300 ミ 329.6 330～340 ファ 349.2 365～375 ソ 392.0 400～410 ラ 440.0 440～450 図 2.左目のみ点灯図 3.右目のみ点灯４．実験人の声,ピアノ,ギターの3種類それぞれにおいて、国際高度では,オクターブ4のA（ラ）の音と決められているf=440 Hzの音をそれぞれで出力し,どの音をマイクが感度よく検知したか比較した. ５．結果・考察本実験では Arduino 上で高速フーリエ変換(FFT) を行ったが,37 Hz ごとで音を周波数に高速フーリエ変換するようにした.1 度毎の音階の変化は約 20 Hz から 50 Hz であるため,37 Hz 毎の周波数の判定では 1 度毎の音階の変化に対応するのは極めて難しく, 今回の装置で完璧に音階を判別させるのは難しかった.今回行った実験では, 人の声,ピアノ,ギターの音の順で正しく音階を判定する確率が高かった.最も正しく判定する確率が高かった人の声でさえド～ミの音,ファ～ラの音を判別できる程度で全く異なる周波数を示すことも多かった.正しく判定する確率の高さが人の声,ピアノ,ギターの順になった主な理由は,それぞれの音の周波数成分と時間的な変化が異なることにより考えられる 3).ギターは高調波の振幅が非常に大きく高調波の影響を多く受け,時間的な変化も一番大きく,人の声は今回行った実験中で最も高調波の振幅が小さかったことが,最も正しく判定できた理由と考えられる. 高調波とは,ある音の周波数を f[Hz]とすると、その音はその周波数だけではなく,その音の周波数の 2 倍 3 倍である 2f[Hz],3f[Hz]の周波数の高調波も含んでいることである.その他の理由として考えられるのはギターで出した音にはピッキングの際に弦とピックによりノイズが生じることである.しかし,音階の周波数に絶対基準はないので,3 種類の音のうち,どれが感知しやすいかという実験にも問題があった.また音の入力を行っていないときにも様々な周波数を示してしまい,出力が行われてしまった.これは周囲のノイズによる影響である.この高調波,周囲のノイズの影響を受けないようにするには, 一定周波数域外に存在するノイズを除去できるような装置が必要であった.もし,そのような装置があれば,様々な音でより精度を高く音を周波数ごとに分けられると考えられる.一方,電子音は高調波などの様々な周波数を含んでいないため,他の音に比べかなり正確に周波数を読み取ることができ,それ以外の音がド～ミの音とファ～ラの音を判別できるのみなのに対して,ド・レ・ミ・ファ・ソ・ラそれぞれ別々に判別し,それぞれの音に応じた動きをさせることができた. ６．結論本研究では,音を Arduino 上で高速フーリエ変換を実行し,周波数を一つしか持たない電子音以外の音では,必ずしも正しい周波数を示すことはできなかったが,入力された周波数をばらつきがあるが特定し,周波数に応じた出力をさせることまでできた. このことからこれを応用させブレットボードを連結し,広範囲で様々な出力ができれば,当初予定していた音階に応じたロボットが製作できるだろう. 参考文献 1)Arduino で FFT http://jiwashin.blogspot.jp/2014/01/arduinofft .html (2014/12/20 アクセス), 2)音階と周波数 http://panna.dyndns.org/etc/onritu.html (2014/12/15 アクセス)， 3)平野拓一,音の周波数解析と楽器の音色について http://www-antenna.ee.titech.ac.jp/~hira/hobby /edu/sonic_wave/sound_analysis/doc_html/sound_ analysis.htm (2014/12/22 アクセス).