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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024170465
(43)【公開日】2024-12-10
(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理システムおよびプログラム
(51)【国際特許分類】
G09B 15/00 20060101AFI20241203BHJP
G10G 1/00 20060101ALI20241203BHJP
【ＦＩ】
G09B15/00 Z
G10G1/00
【審査請求】有
【請求項の数】19
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2024147313
(22)【出願日】2024-08-29
(62)【分割の表示】P 2022553714の分割
【原出願日】2021-09-03
(31)【優先権主張番号】P 2020164977
(32)【優先日】2020-09-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】000004075
【氏名又は名称】ヤマハ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110003177
【氏名又は名称】弁理士法人旺知国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 理恵
(72)【発明者】
【氏名】日置 友佳子
(72)【発明者】
【氏名】青木 孝光
(72)【発明者】
【氏名】小関 信也
(72)【発明者】
【氏名】田邑 元一
(57)【要約】
【課題】楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる技術を提供する。
【解決手段】コンピュータによって実行される情報処理方法は、楽器を演奏する演奏者の身体における注目箇所を、前記演奏者の演奏を確認する人物に関する情報に基づいて決定し、 決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。
【選択図】図４
【解決手段】コンピュータによって実行される情報処理方法は、楽器を演奏する演奏者の身体における注目箇所を、前記演奏者の演奏を確認する人物に関する情報に基づいて決定し、 決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
楽器を演奏する演奏者の身体における注目箇所を、前記演奏者の演奏を確認する人物に関する情報に基づいて決定し、
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
情報処理方法。
楽器を演奏する演奏者の身体における注目箇所を、前記演奏者の演奏を確認する人物に関する情報に基づいて決定し、
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
情報処理方法。
【請求項2】
前記人物に関する情報は、前記人物の識別情報を含む
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項3】
前記人物に関する情報は、前記人物の動きを示す動き情報を含む
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項4】
前記人物に関する情報は、前記人物によって示された演奏についての注意事項を示す注意情報を含む
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項5】
前記演奏者によって演奏される楽器の種類は、前記人物によって演奏される楽器の種類と同一であり、
前記人物に関する情報は、前記人物によって演奏される楽器の種類を示す情報を含む
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
前記人物に関する情報は、前記人物によって演奏される楽器の種類を示す情報を含む
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項6】
コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
楽器を演奏する演奏者に関する情報に基づいて、前記演奏者の身体における注目箇所を決定し、
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
情報処理方法。
楽器を演奏する演奏者に関する情報に基づいて、前記演奏者の身体における注目箇所を決定し、
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
情報処理方法。
【請求項7】
前記演奏者に関する情報は、前記演奏者の識別情報を含む
請求項６に記載の情報処理方法。
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項8】
前記演奏者に関する情報は、前記演奏者の動きを示す動き情報を含む
請求項６に記載の情報処理方法。
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項9】
前記注目箇所を決定することは、前記演奏者によって演奏される楽器の種類を示す楽器情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む
請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項10】
さらに、前記演奏者によって演奏される楽器の種類に関する関連情報を用いて、前記楽器情報を特定し、
前記注目箇所を決定することは、特定した前記楽器情報に基づいて、前記注目箇所を決定する
請求項９に記載の情報処理方法。
前記注目箇所を決定することは、特定した前記楽器情報に基づいて、前記注目箇所を決定する
請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項11】
前記関連情報は、
前記演奏者によって演奏される楽器が出力する音を示す情報、
前記演奏者によって演奏される楽器を表す画像を示す情報、
前記演奏者によって演奏される楽器の種類に応じた楽譜を示す情報、または、
前記演奏者によって演奏される楽器の種類と当該楽器の教習スケジュールとの組合せを示す情報を含む
請求項１０に記載の情報処理方法。
前記演奏者によって演奏される楽器が出力する音を示す情報、
前記演奏者によって演奏される楽器を表す画像を示す情報、
前記演奏者によって演奏される楽器の種類に応じた楽譜を示す情報、または、
前記演奏者によって演奏される楽器の種類と当該楽器の教習スケジュールとの組合せを示す情報を含む
請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項12】
前記注目箇所を決定することは、
前記楽器情報が示す前記種類の楽器から出力される音を示す音情報と、前記楽器情報と、に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む
請求項９から１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
前記楽器情報が示す前記種類の楽器から出力される音を示す音情報と、前記楽器情報と、に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む
請求項９から１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項13】
前記注目箇所を決定することは、前記演奏者によって演奏される楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む
請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項14】
前記注目箇所を決定することは、音を表す楽譜を示す楽譜情報と、前記音情報と、の関係に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む
請求項１２または１３に記載の情報処理方法。
請求項１２または１３に記載の情報処理方法。
【請求項15】
前記注目箇所を決定することは、演奏についての注意事項を示す注意情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む
請求項６から８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
請求項６から８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項16】
楽器を演奏する演奏者の身体における注目箇所を、前記演奏者の演奏を確認する人物に関する情報に基づいて決定する決定部と、
前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、
を含む情報処理システム。
前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、
を含む情報処理システム。
【請求項17】
楽器を演奏する演奏者に関する情報に基づいて、前記演奏者の身体における注目箇所を決定する決定部と、
前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、
を含む情報処理システム。
前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、
を含む情報処理システム。
【請求項18】
コンピュータに、
楽器を演奏する演奏者の身体における注目箇所を、前記演奏者の演奏を確認する人物に関する情報に基づいて決定し、
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
処理を実行させるプログラム。
楽器を演奏する演奏者の身体における注目箇所を、前記演奏者の演奏を確認する人物に関する情報に基づいて決定し、
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
処理を実行させるプログラム。
【請求項19】
楽器を演奏する演奏者に関する情報に基づいて、前記演奏者の身体における注目箇所を決定し、
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
処理を実行させるプログラム。
決定した前記注目箇所の画像を表す画像情報を取得する、
処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理方法および情報処理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１は、演奏を自動的に評価する演奏評価装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開平１０－６３１７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
楽器を使った演奏の教習が、画像を用いて行われる場合、教習に必要な演奏者の画像を特定することが重要である。
本開示は、教習に必要な演奏者の画像を特定できる技術の提供を目的とする。
本開示は、教習に必要な演奏者の画像を特定できる技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータによって実行される情報処理方法であって、楽器を示す楽器情報に基づいて、前記楽器情報が示す前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定し、前記決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。
【0006】
本開示の他の態様に係る情報処理方法は、コンピュータによって実行される情報処理方法であって、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定し、前記決定した注目箇所の画像を示す画像情報を取得する。
【0007】
本開示のさらに他の態様に係る情報処理システムは、楽器を示す楽器情報に基づいて、前記楽器情報が示す前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定する決定部と、前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、を含む。
【0008】
本開示のさらに他の態様に係る情報処理システムは、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定する決定部と、前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、を含む。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】情報提供システム１の一例を示す図である。
【図2】生徒教習システム１００の一例を示す図である。
【図3】対応テーブルＴａの一例を示す図である。
【図4】生徒教習システム１００の動作を説明するための図である。
【図5】生徒画像Ｇ３を示す図である。
【図6】生徒教習システム１００の動作を説明するための図である。
【図7】対応テーブルＴａ１の一例を示す図である。
【図8】生徒教習システム１０１を示す図である。
【図9】演奏者の身体の一部を示す画像の切り出しを説明するための図である。
【図10】生徒教習システム１０２を示す図である。
【図11】タブ譜の一例を示す図である。
【図12】ギターコード譜の一例を示す図である。
【図13】ドラム譜の一例を示す図である。
【図14】連弾譜の一例を示す図である。
【図15】複数音の同時発音を示す音符の一例を表す図である。
【図16】スケジュール情報が示すスケジュールの一例を示す図である。
【図17】スケジュール情報が示すスケジュールの他の例を示す図である。
【図18】生徒教習システム１０３を示す図である。
【図19】生徒教習システム１０４を示す図である。
【図20】ユーザインターフェイスの一例を示す図である。
【図21】生徒教習システム１０５を示す図である。
【図22】学習処理部１９１の一例を示す図である。
【図23】学習処理の一例を示す図である。
【図24】処理装置１８０の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
Ａ：第１実施形態
Ａ１：情報提供システム１
図１は、本開示の情報提供システム１の一例を示す図である。情報提供システム１は、情報処理システムの一例である。情報提供システム１は、生徒教習システム１００と、先生指導システム２００と、を含む。生徒教習システム１００と先生指導システム２００は、ネットワークＮＷを介して相互に通信可能である。先生指導システム２００の構成は、生徒教習システム１００の構成と同一である。
Ａ１：情報提供システム１
図１は、本開示の情報提供システム１の一例を示す図である。情報提供システム１は、情報処理システムの一例である。情報提供システム１は、生徒教習システム１００と、先生指導システム２００と、を含む。生徒教習システム１００と先生指導システム２００は、ネットワークＮＷを介して相互に通信可能である。先生指導システム２００の構成は、生徒教習システム１００の構成と同一である。
【0011】
生徒教習システム１００は、楽器１００Ａを用いて楽曲の演奏を学習する生徒１００Ｂによって利用される。生徒教習システム１００は、音楽教室に設けられた生徒用の部屋に配置される。生徒教習システム１００は、音楽教室に設けられた生徒用の部屋とは異なる場所、例えば、生徒１００Ｂの家に配置されてもよい。
【0012】
楽器１００Ａは、ピアノまたはフルートである。ピアノとフルートの各々は、楽器の種類の一例、および、楽器の一例である。以下、「楽器の種類」という文言は、「楽器」という文言に置き換えることができる。生徒１００Ｂは、演奏者の一例である。生徒１００Ｂが楽器１００Ａを演奏する場所は、生徒教習システム１００が配置される部屋において予め定められている。このため、演奏中の生徒１００Ｂ、演奏直前の生徒１００Ｂ、および、演奏直後の生徒１００Ｂは、固定のカメラによって撮像可能である。
【0013】
先生指導システム２００は、楽器２００Ａを用いて楽曲の演奏を指導する先生２００Ｂによって利用される。楽器２００Ａの種類は、楽器１００Ａの種類と同一である。例えば、楽器１００Ａがピアノである場合、楽器２００Ａもピアノである。先生指導システム２００は、音楽教室に設けられた先生用の部屋に配置される。先生指導システム２００は、音楽教室に設けられた先生用の部屋とは異なる場所、例えば、先生２００Ｂの家に配置されてもよい。
【0014】
先生２００Ｂは、演奏者の一例である。先生２００Ｂが楽器２００Ａを演奏する場所は、先生指導システム２００が配置される部屋において予め定められている。このため、演奏中の先生２００Ｂ、演奏直前の先生２００Ｂ、および、演奏直後の先生２００Ｂは、固定のカメラによって撮像可能である。
【0015】
生徒教習システム１００は、生徒演奏情報ａを、先生指導システム２００に送信する。生徒演奏情報ａは、生徒１００Ｂが楽器１００Ａを演奏する状況を示す。生徒演奏情報ａは、生徒画像情報ａ１と、生徒音情報ａ２と、を含む。
【0016】
生徒画像情報ａ１は、生徒１００Ｂが楽器１００Ａを演奏する状況を表す画像（以下「生徒画像」と称する）を示す。生徒音情報ａ２は、生徒１００Ｂが楽器１００Ａを演奏する状況において楽器１００Ａから出力される音（以下「生徒演奏音」と称する）を示す。
【0017】
先生指導システム２００は、生徒教習システム１００から生徒演奏情報ａを受信する。先生指導システム２００は、生徒演奏情報ａに含まれる生徒画像情報ａ１に基づいて、生徒画像を表示する。先生指導システム２００は、生徒演奏情報ａに含まれる生徒音情報ａ２に基づいて、生徒演奏音を出力する。
【0018】
先生指導システム２００は、先生演奏情報ｂを、生徒教習システム１００に送信する。先生演奏情報ｂは、先生２００Ｂが楽器２００Ａを演奏する状況を示す。先生演奏情報ｂは、先生画像情報ｂ１と、先生音情報ｂ２と、を含む。
【0019】
先生画像情報ｂ１は、先生２００Ｂが楽器２００Ａを演奏する状況を表す画像（以下「先生画像」と称する）を示す。先生音情報ｂ２は、先生２００Ｂが楽器２００Ａを演奏する状況において楽器２００Ａから出力される楽曲の音（以下「先生演奏音」と称する）を示す。
【0020】
生徒教習システム１００は、先生指導システム２００から先生演奏情報ｂを受信する。生徒教習システム１００は、先生演奏情報ｂに含まれる先生画像情報ｂ１に基づいて、先生画像を表示する。生徒教習システム１００は、先生演奏情報ｂに含まれる先生音情報ｂ２に基づいて、先生演奏音を出力する。
【0021】
Ａ２：生徒教習システム１００
図２は、生徒教習システム１００の一例を示す図である。生徒教習システム１００は、カメラ１１１～１１５と、マイク１２０と、表示部１３０と、スピーカ１４０と、操作部１５０と、通信部１６０と、記憶装置１７０と、処理装置１８０と、を含む。
図２は、生徒教習システム１００の一例を示す図である。生徒教習システム１００は、カメラ１１１～１１５と、マイク１２０と、表示部１３０と、スピーカ１４０と、操作部１５０と、通信部１６０と、記憶装置１７０と、処理装置１８０と、を含む。
【0022】
カメラ１１１～１１５の各々は、光を電気信号に変換するイメージセンサを含む。イメージセンサは、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサまたはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサである。
【0023】
カメラ１１１は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの手の各指を撮像することによって、生徒指情報ａ１１を生成する。生徒指情報ａ１１は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの手の各指と、楽器１００Ａと、を画像で表す。
【0024】
カメラ１１２は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの両足を撮像することによって、生徒足情報ａ１２を生成する。生徒足情報ａ１２は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの両足と、楽器１００Ａと、を画像で表す。
【0025】
カメラ１１３は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの全身を撮像することによって、生徒全身情報ａ１３を生成する。生徒全身情報ａ１３は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの全身と、楽器１００Ａと、を画像で表す。
【0026】
カメラ１１４は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの口を撮像することによって、生徒口情報ａ１４を生成する。生徒口情報ａ１４は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの口と、楽器１００Ａと、を画像で表す。
【0027】
カメラ１１５は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの上半身を撮像することによって、生徒上半身情報ａ１５を生成する。生徒上半身情報ａ１５は、楽器１００Ａを操作する生徒１００Ｂの上半身と、楽器１００Ａと、を画像で表す。
【0028】
生徒指情報ａ１１、生徒足情報ａ１２、生徒全身情報ａ１３、生徒口情報ａ１４および生徒上半身情報ａ１５のうち、少なくとも１つは、生徒画像情報ａ１に含まれる。カメラ１１１～１１５の向きおよび姿勢は、調整可能である。カメラ１１１～１１５の各々は、撮像部とも称される。
【0029】
マイク１２０は、生徒演奏音を収音する。マイク１２０は、生徒演奏音に基づいて、生徒音情報ａ２を生成する。マイク１２０は、収音部とも称される。
【0030】
表示部１３０は、液晶ディスプレイである。表示部１３０は、液晶ディスプレイに限らず、例えば、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting diode）ディスプレイでもよい。表示部１３０は、タッチパネルでもよい。表示部１３０は、種々の情報を表示する。表示部１３０は、例えば、先生画像情報ｂ１に基づく先生画像を表示する。表示部１３０は、生徒画像情報ａ１に基づく生徒画像を表示してもよい。
【0031】
スピーカ１４０は、種々の音を出力する。スピーカ１４０は、例えば、先生音情報ｂ２に基づく先生演奏音を出力する。スピーカ１４０は、生徒音情報ａ２に基づく生徒演奏音を出力してもよい。
【0032】
操作部１５０は、タッチパネルである。操作部１５０は、タッチパネルに限らず、例えば、種々の操作ボタンでもよい。操作部１５０は、生徒１００Ｂ等のユーザから種々の情報を受け取る。操作部１５０は、ユーザから、例えば、生徒楽器情報ｃ１を受け取る。生徒楽器情報ｃ１は、楽器１００Ａの種類を示す。生徒楽器情報ｃ１は、楽器の種類を示す楽器情報の一例である。
【0033】
通信部１６０は、ネットワークＮＷを介して有線または無線で先生指導システム２００と通信する。通信部１６０は、ネットワークＮＷを介さずに有線または無線で先生指導システム２００と通信してもよい。通信部１６０は、生徒演奏情報ａを先生指導システム２００に送信する。通信部１６０は、先生演奏情報ｂを先生指導システム２００から受信する。
【0034】
記憶装置１７０は、コンピュータによって読み取り可能な記録媒体（例えば、コンピュータによって読み取り可能なnon transitoryな記録媒体）である。記憶装置１７０は、１または２以上のメモリーを含む。記憶装置１７０は、例えば、不揮発性メモリーと、揮発性メモリーと、を含む。不揮発性メモリーは、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）およびＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）である。揮発性メモリーは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）である。
【0035】
記憶装置１７０は、処理プログラムと、演算プログラムと、種々のデータと、を記憶する。処理プログラムは、生徒教習システム１００の動作を規定する。演算プログラムは、入力Ｘ１から出力Ｙ１を特定する演算を規定する。
【0036】
記憶装置１７０は、不図示のサーバにおける記憶装置から読み取られた処理プログラムおよび演算プログラムを記憶してもよい。この場合、サーバにおける記憶装置は、コンピュータによって読み取り可能な記録媒体（例えば、コンピュータによって読み取り可能なnon transitoryな記録媒体）の一例である。種々のデータは、後述の複数の変数Ｋ１を含む。
【0037】
処理装置１８０は、１または２以上のＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。１または２以上のＣＰＵは、１または２以上のプロセッサの一例である。処理装置、プロセッサおよびＣＰＵの各々は、コンピュータの一例である。処理装置１８０が有する機能の一部又は全部は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の回路で実現されてもよい。
【0038】
処理装置１８０は、記憶装置１７０から処理プログラムと演算プログラムとを読み取る。処理装置１８０は、処理プログラムを実行することによって、特定部１８１、決定部１８３、取得部１８４、送信部１８５および出力制御部１８６として機能する。処理装置１８０は、演算プログラムを実行しつつ複数の変数Ｋ１を用いることによって、学習済みモデル１８２として機能する。処理装置１８０は、情報処理装置の一例である。
【0039】
特定部１８１は、生徒音情報ａ２を用いて、生徒楽器情報ｃ２を特定する。生徒楽器情報ｃ２は、楽器１００Ａの種類を示す。生徒楽器情報ｃ２は、楽器の種類を示す楽器情報の一例である。楽器の種類（例えば、ピアノ）を示す楽器情報は、楽器（例えば、ピアノ）を示す楽器情報の一例である。生徒音情報ａ２は、楽器の種類に関連する関連情報の一例である。楽器の種類（例えば、ピアノ）に関連する関連情報は、楽器（例えば、ピアノ）に関する関連情報の一例である。生徒音情報ａ２がピアノの音を示す場合、特定部１８１は、楽器１００Ａの種類としてピアノを示す生徒楽器情報ｃ２を特定する。特定部１８１は、例えば、学習済みモデル１８２を使用することによって、生徒楽器情報ｃ２を特定する。
【0040】
学習済みモデル１８２は、ニューラルネットワーク（Neural Network）で構成される。例えば、学習済みモデル１８２は、深層ニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）で構成される。学習済みモデル１８２は、例えば、畳込ニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）で構成されてもよい。深層ニューラルネットワークと、畳込ニューラルネットワークとの各々は、ニューラルネットワークの一例である。学習済みモデル１８２は、複数種のニューラルネットワークの組合せで構成されてもよい。学習済みモデル１８２は、Self-Attention等の付加的な要素を有してもよい。学習済みモデル１８２は、ニューラルネットワークで構成されずに、隠れマルコフモデル（HMM：Hidden Markov Model）、またはサポートベクターマシーン（SVM：support vector machine）で構成されてもよい。
【0041】
学習済みモデル１８２は、楽器の種類に関連する第１情報と、第１情報が関連する楽器の種類を示す第２情報と、の関係を学習済みである。第１情報は、楽器に関する学習用関連情報の一例である。第２情報は、学習用関連情報から特定される楽器を示す学習用楽器情報の一例である。学習済みモデル１８２は、第１情報として、楽器が出力する音を示す出力音情報を用いる。学習済みモデル１８２は、第２情報として、出力音情報が示す音を出力する楽器の種類を示す情報を用いる。学習済みモデル１８２は、第１学習済みモデルの一例である。
【0042】
学習済みモデル１８２を実現するために用いられる複数の変数Ｋ１は、複数の訓練データＴ１を利用した機械学習によって特定される。訓練データＴ１は、訓練用の入力データと、訓練用の出力データと、の組合せを含む。訓練データＴ１は、訓練用の入力データとして第１情報を含む。訓練データＴ１は、訓練用の出力データとして第２情報を含む。訓練データＴ１の一例は、楽器が出力する音を示す出力音情報（第１情報）と、出力音情報が示す音を出力する楽器の種類を示す情報（第２情報）と、の組合せである。
【0043】
学習済みモデル１８２は、入力Ｘ１に応じた出力Ｙ１を生成する。学習済みモデル１８２は、入力Ｘ１として「楽器の種類に関連する関連情報（例えば、生徒音情報ａ２）」を用い、出力Ｙ１として「関連情報が示す音を出力する楽器の種類を示す情報」を用いる。
【0044】
なお、複数の訓練データＴ１は、訓練用の出力データ（第２情報）を有さずに訓練用の入力データ（第１情報）のみを有してもよい。この場合、複数の訓練データＴ１が複数の訓練データＴ１の類似度に基づいて複数のクラスタに分けられるように、機械学習によって複数の変数Ｋ１が特定される。そして、学習済みモデル１８２において、クラスタごとに、当該クラスタに適した第２情報が人によって対応づけられる。学習済みモデル１８２は、入力Ｘ１に応じたクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する第２情報を、出力Ｙ１として生成する。
【0045】
決定部１８３は、楽器情報（生徒楽器情報ｃ１またはｃ２）に基づいて、楽器情報が示す種類の楽器を用いる演奏者（例えば、生徒１００Ｂ）における身体から注目箇所を決定する。楽器情報が示す種類の楽器を用いる演奏者は、楽器情報が示す楽器を演奏する演奏者の一例である。注目箇所は、楽器情報が示す種類の楽器についての教師によって注目される身体の箇所である。決定部１８３は、楽器の種類と、身体の箇所（注目箇所）と、の対応関係を示す対応テーブルＴａを参照することによって、注目箇所を決定する。注目箇所は、例えば、生徒１００Ｂの手の各指、生徒１００Ｂの両足、生徒１００Ｂの全身、生徒１００Ｂの口および生徒１００Ｂの上半身のうち少なくとも１つである。対応テーブルＴａは、記憶装置１７０に記憶される。
【0046】
取得部１８４は、種々の情報を取得する。例えば、取得部１８４は、決定部１８３が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。取得部１８４は、生徒指情報ａ１１、生徒足情報ａ１２、生徒全身情報ａ１３、生徒口情報ａ１４および生徒上半身情報ａ１５のうち、決定部１８３が決定した注目箇所の画像を表す情報を、対象画像情報として取得する。対象画像情報は、画像情報の一例である。取得部１８４は、対象画像情報を用いることによって、生徒画像情報ａ１を生成する。例えば、取得部１８４は、対象画像情報を含む生徒画像情報ａ１を生成する。
【0047】
送信部１８５は、取得部１８４が生成した生徒画像情報ａ１を、通信部１６０から先生指導システム２００に送信する。先生指導システム２００は、送信先の一例である。送信先は、外部機器の一例である。
【0048】
出力制御部１８６は、表示部１３０およびスピーカ１４０を制御する。例えば、出力制御部１８６は、先生画像情報ｂ１に基づいて、先生画像を表示部１３０に表示させる。この場合、まず、取得部１８４が、通信部１６０から先生画像情報ｂ１を取得する。取得部１８４は、先生画像情報ｂ１を出力制御部１８６に提供する。出力制御部１８６は、先生画像情報ｂ１を用いて先生画像を表示部１３０に表示させる。
【0049】
出力制御部１８６は、生徒画像情報ａ１に基づいて、生徒画像を表示部１３０に表示させてもよい。この場合、取得部１８４が、生徒画像情報ａ１を出力制御部１８６に提供する。出力制御部１８６は、生徒画像情報ａ１を用いて生徒画像を表示部１３０に表示させる。この場合、生徒１００Ｂは、先生２００Ｂが不在であっても、生徒画像情報ａ１が示す生徒画像（注目箇所の画像）を見ながら、楽器１００Ａの演奏を独習できる。また、先生指導システム２００が存在せずに少なくとも生徒教習システム１００が存在する状況であれば、生徒１００Ｂは、生徒画像情報ａ１が示す生徒画像（注目箇所の画像）を見ながら、楽器１００Ａの演奏を独習できる。
【0050】
出力制御部１８６は、先生画像情報ｂ１と生徒画像情報ａ１とに基づいて、先生画像と生徒画像とを相互に並べて表示部１３０に表示させてもよい。この場合、取得部１８４が、先生画像情報ｂ１と生徒画像情報ａ１との各々を上述のように取得する。取得部１８４は、先生画像情報ｂ１と生徒画像情報ａ１とを出力制御部１８６に提供する。出力制御部１８６は、先生画像情報ｂ１と生徒画像情報ａ１とに基づいて、先生画像と生徒画像とを相互に並べて表示部１３０に表示させる。
【0051】
出力制御部１８６は、先生音情報ｂ２に基づいて、先生演奏音をスピーカ１４０に出力させる。この場合、まず、取得部１８４が、通信部１６０から先生音情報ｂ２を取得する。取得部１８４は、先生音情報ｂ２を出力制御部１８６に提供する。出力制御部１８６は、先生音情報ｂ２を用いて先生演奏音をスピーカ１４０に出力させる。
【0052】
出力制御部１８６は、生徒音情報ａ２に基づいて、生徒演奏音をスピーカ１４０に出力させてもよい。この場合、まず、取得部１８４が、マイク１２０から生徒音情報ａ２を取得する。取得部１８４は、生徒音情報ａ２を出力制御部１８６に提供する。出力制御部１８６は、生徒音情報ａ２を用いて生徒演奏音をスピーカ１４０に出力させる。
【0053】
出力制御部１８６は、先生音情報ｂ２と生徒音情報ａ２とに基づいて、先生演奏音と生徒演奏音とを交互にスピーカ１４０に出力させてもよい。この場合、取得部１８４が、先生音情報ｂ２と生徒音情報ａ２との各々を上述のように取得する。取得部１８４は、先生音情報ｂ２と生徒音情報ａ２とを出力制御部１８６に提供する。出力制御部１８６は、先生音情報ｂ２と生徒音情報ａ２とに基づいて、先生演奏音と生徒演奏音とを交互にスピーカ１４０に出力させる。
【0054】
Ａ３：先生指導システム２００
先生指導システム２００は、生徒１００Ｂではなく先生２００Ｂによって利用される点において、生徒教習システム１００と異なる。先生指導システム２００の構成は、上述の通り生徒教習システム１００の構成と同一である。
先生指導システム２００は、生徒１００Ｂではなく先生２００Ｂによって利用される点において、生徒教習システム１００と異なる。先生指導システム２００の構成は、上述の通り生徒教習システム１００の構成と同一である。
【0055】
先生指導システム２００の構成の主な説明は、上述の生徒教習システム１００の説明において、以下の読み替えを行うことによって実現される。「楽器１００Ａ」を「楽器２００Ａ」と読み替える。「生徒１００Ｂ」を「先生２００Ｂ」と読み替える。「生徒演奏情報ａ」を「先生演奏情報ｂ」と読み替える。「生徒画像情報ａ１」を「先生画像情報ｂ１」と読み替える。「生徒指情報ａ１１」を「先生指情報ｂ１１」と読み替える。「生徒足情報ａ１２」を「先生足情報ｂ１２」と読み替える。「生徒全身情報ａ１３」を「先生全身情報ｂ１３」と読み替える。「生徒口情報ａ１４」を「先生口情報ｂ１４」と読み替える。「生徒上半身情報ａ１５」を「先生上半身情報ｂ１５」と読み替える。「生徒音情報ａ２」を「先生音情報ｂ２」と読み替える。「生徒楽器情報ｃ１、ｃ２」を「先生楽器情報ｄ１、ｄ２」と読み替える。「先生演奏情報ｂ」を「生徒演奏情報ａ」と読み替える。「先生画像情報ｂ１」を「生徒画像情報ａ１」と読み替える。「先生音情報ｂ２」を「生徒音情報ａ２」と読み替える。このため、先生指導システム２００の構成について詳細な説明は割愛する。
【0056】
Ａ４：対応テーブルＴａ
図３は、対応テーブルＴａの一例を示す図である。対応テーブルＴａは、楽器の種類と、身体の箇所（注目箇所）と、の対応関係を示す。対応テーブルＴａにおける楽器の種類の欄は、教習の対象である楽器の種類を示す。対応テーブルＴａは、楽器の種類として、「ピアノ」と「フルート」を示す。対応テーブルＴａにおける身体の箇所（注目箇所）の欄は、楽器の種類の欄に示された楽器についての教習において画像として必要な演奏者の身体の箇所を示す。
図３は、対応テーブルＴａの一例を示す図である。対応テーブルＴａは、楽器の種類と、身体の箇所（注目箇所）と、の対応関係を示す。対応テーブルＴａにおける楽器の種類の欄は、教習の対象である楽器の種類を示す。対応テーブルＴａは、楽器の種類として、「ピアノ」と「フルート」を示す。対応テーブルＴａにおける身体の箇所（注目箇所）の欄は、楽器の種類の欄に示された楽器についての教習において画像として必要な演奏者の身体の箇所を示す。
【0057】
ピアノの教習では、生徒は、生徒が好む姿勢でピアノに向き合い、生徒の手の各指でピアノの鍵盤を押し、生徒の足でピアノのダンパーペダルを操作する。先生は、生徒を指導するために、生徒の手の各指、生徒の両足および生徒の全身（例えば、姿勢）に注目する。例えば、先生は、楽曲のパッセージ部分における手の各指の動きを指導するために、生徒の手の各指に注目する。先生は、ダンパーペダルの操作を指導するために、生徒の足に注目する。先生は、正しい打鍵を指導するために、生徒の手の各指と鍵盤との位置関係に注目する。先生は、演奏時における生徒の姿勢を指導するために、生徒の全身に注目する。先生は、先生の手の各指、先生の両足および先生の全身（姿勢等）の少なくとも１つを生徒に示すことによって、生徒を指導する。このため、対応テーブルＴａでは、楽器の種類「ピアノ」は、身体の箇所「手の各指、両足および全身」と対応づけられる。
【0058】
フルートの教習では、生徒は、生徒の上半身付近にフルートを位置させ、生徒の口からフルートに息を吹き込み、生徒の指でフルートのキーを操作する。先生は、生徒を指導するために、生徒の口および生徒の上半身（例えば、生徒の姿勢、生徒とフルートとの角度および生徒の指使い）に注目する。例えば、先生は、演奏時における唇の形を指導するために、生徒の口に注目する。先生は、生徒とフルートとの位置関係を指導するために、生徒の上半身に注目する。先生は、先生の口および先生の上半身の少なくとも１つを生徒に示すことによって、生徒を指導する。このため、対応テーブルＴａでは、楽器の種類「フルート」が、身体の箇所「口および上半身」と対応づけられる。
【0059】
Ａ５：生徒教習システム１００の動作
図４は、生徒教習システム１００が生徒演奏情報ａを送信する動作を説明するための図である。なお、記憶装置１７０は、カメラ１１１～１１５の各々の撮像対象を示す撮像対象情報を記憶している。
図４は、生徒教習システム１００が生徒演奏情報ａを送信する動作を説明するための図である。なお、記憶装置１７０は、カメラ１１１～１１５の各々の撮像対象を示す撮像対象情報を記憶している。
【0060】
生徒１００Ｂは、生徒教習システム１００に楽器１００Ａの種類を特定させるために、楽器１００Ａを鳴らす。ステップＳ１０１においてマイク１２０は、楽器１００Ａから出力された音に基づいて、生徒音情報ａ２を生成する。
【0061】
続いて、ステップＳ１０２において特定部１８１は、生徒音情報ａ２を用いて、楽器１００Ａの種類を示す生徒楽器情報ｃ２を特定する。
【0062】
ステップＳ１０２では、特定部１８１は、まず、生徒音情報ａ２を学習済みモデル１８２に入力する。続いて、特定部１８１は、生徒音情報ａ２の入力に応じて学習済みモデル１８２が出力する情報を、生徒楽器情報ｃ２として特定する。
【0063】
続いて、ステップＳ１０３において決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ２に基づいて、演奏者である生徒１００Ｂにおける身体から注目箇所を決定する。
【0064】
ステップＳ１０３では、決定部１８３は、対応テーブルＴａにおいて、生徒楽器情報ｃ２が示す楽器の種類に対応する身体の箇所を、注目箇所として決定する。例えば、生徒楽器情報ｃ２がピアノを示す場合、決定部１８３は、生徒１００Ｂの手の各指、生徒１００Ｂの両足、および生徒１００Ｂの全身の各々を、生徒１００Ｂにおける注目箇所として決定する。
【0065】
なお、操作部１５０が生徒１００Ｂ等のユーザから楽器１００Ａの種類を示す生徒楽器情報ｃ１を受け取る場合、ステップＳ１０３において決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１に基づいて、生徒１００Ｂにおける身体の注目箇所を決定してもよい。
【0066】
続いて、ステップＳ１０４において取得部１８４は、注目箇所に基づいて、カメラ１１１～１１５の中から、生徒１００Ｂの撮像に用いるカメラ（以下「使用カメラ」と称する）を決定する。
【0067】
ステップＳ１０４では、取得部１８４は、カメラ１１１～１１５の各々の撮像対象を示す撮像対象情報を参照することによって、カメラ１１１～１１５のうち注目箇所を撮像するカメラを、使用カメラとして決定する。
【0068】
続いて、ステップＳ１０５において取得部１８４は、使用カメラが生成する情報を、対象画像情報として取得する。
【0069】
続いて、ステップＳ１０６において取得部１８４は、対象画像情報を用いることによって、生徒画像情報ａ１を生成する。
【0070】
例えば、カメラ１１４および１１５の各々が使用カメラである場合、取得部１８４は、カメラ１１４が生成する生徒口情報ａ１４と、カメラ１１５が生成する生徒上半身情報ａ１５と、を含む生徒画像情報ａ１を生成する。図５は、生徒画像情報ａ１によって示される生徒画像Ｇ３の一例を示す図である。生徒画像Ｇ３は、生徒口情報ａ１４が示す画像Ｇ１と、生徒上半身情報ａ１５が示す画像Ｇ２と、の各々を含む。
【0071】
続いて、図４のステップＳ１０７において送信部１８５は、生徒画像情報ａ１と生徒音情報ａ２とを含む生徒演奏情報ａを、通信部１６０から先生指導システム２００に送信する。
【0072】
先生指導システム２００も、生徒教習システム１００と同様に動作することによって、先生演奏情報ｂを、生徒教習システム１００に送信する。
【0073】
図６は、生徒教習システム１００が先生演奏情報ｂに基づいて先生画像および先生演奏音を出力する動作を説明するための図である。
【0074】
ステップＳ２０１において通信部１６０は、先生演奏情報ｂを受信する。先生演奏情報ｂは、先生画像情報ｂ１と先生音情報ｂ２とを含む。
【0075】
続いて、ステップＳ２０２において出力制御部１８６は、先生画像情報ｂ１に基づく先生画像を表示部１３０に表示する。
【0076】
続いて、ステップＳ２０３において出力制御部１８６は、先生音情報ｂ２に基づく先生演奏音をスピーカ１４０から出力する。なお、ステップＳ２０３が実行されるタイミングは、ステップＳ２０２が実行されるタイミングよりも前でもよい。
【0077】
先生指導システム２００も、生徒教習システム１００と同様に動作することによって、生徒画像情報ａ１に基づく生徒画像を表示し、かつ、生徒音情報ａ２に基づく生徒演奏音を出力する。
【0078】
本実施形態によれば、楽器の種類に応じて（楽器に応じて）、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者（生徒または先生）の画像を特定できる。また、本実施形態は、教習に必要な演奏者の画像を送信先に伝えることができる。このため、先生２００Ｂは、生徒１００Ｂが楽器１００Ａを演奏する部屋とは異なる部屋に居ても、楽器１００Ａを使った演奏の指導に必要な生徒１００Ｂの画像を観察できる。生徒１００Ｂは、先生２００Ｂが楽器２００Ａを演奏する部屋とは異なる部屋に居ても、楽器２００Ａを使った演奏の手本である先生２００Ｂによる演奏の画像を見ることができる。
【0079】
生徒教習システム１００の決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２の代わりに、先生楽器情報ｄ１またはｄ２を用いて、注目箇所を決定してもよい。例えば、先生指導システム２００の通信部１６０は、先生楽器情報ｄ１またはｄ２を生徒教習システム１００に送信する。生徒教習システム１００の決定部１８３は、生徒教習システム１００の通信部１６０を介して先生楽器情報ｄ１またはｄ２を入手する。この場合、生徒教習システム１００において、特定部１８１および学習済みモデル１８２を省略できる。
【0080】
先生指導システム２００の決定部１８３は、先生楽器情報ｄ１またはｄ２の代わりに、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２を用いて、注目箇所を決定してもよい。例えば、生徒教習システム１００の通信部１６０は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２を先生指導システム２００に送信する。先生指導システム２００の決定部１８３は、先生指導システム２００の通信部１６０を介して生徒楽器情報ｃ１またはｃ２を入手する。この場合、先生指導システム２００において、特定部１８１および学習済みモデル１８２を省略できる。
【0081】
Ｂ：変形例
上述の実施形態における変形の態様を以下に示す。以下の態様から任意に選択された２個以上の態様が、相互に矛盾しない範囲において適宜に併合されてもよい。
上述の実施形態における変形の態様を以下に示す。以下の態様から任意に選択された２個以上の態様が、相互に矛盾しない範囲において適宜に併合されてもよい。
【0082】
Ｂ１：第１変形例
上述の実施形態において、楽器の種類は、ピアノとフルートに限らず、２種類以上であればよい。例えば、楽器の種類は、ピアノ、フルート、エレクトーン（登録商標）、バイオリン、ギター、サクソフォンおよびドラムのうち２つ以上であればよい。ピアノ、フルート、エレクトーン、バイオリン、ギター、サクソフォンおよびドラムは、それぞれ、楽器の一例である。
上述の実施形態において、楽器の種類は、ピアノとフルートに限らず、２種類以上であればよい。例えば、楽器の種類は、ピアノ、フルート、エレクトーン（登録商標）、バイオリン、ギター、サクソフォンおよびドラムのうち２つ以上であればよい。ピアノ、フルート、エレクトーン、バイオリン、ギター、サクソフォンおよびドラムは、それぞれ、楽器の一例である。
【0083】
図７は、楽器の種類が、ピアノ、フルート、エレクトーン、バイオリン、ギター、サクソフォンおよびドラムである場合に用いられる対応テーブルＴａ１の一例を示す図である。
【0084】
例えばエレクトーンの教習では、生徒は、以下のようにエレクトーンを操作する。生徒は、生徒が好む姿勢でエレクトーンに向き合う。生徒は、生徒の手の各指でエレクトーンの上鍵盤および下鍵盤を操作する。生徒は、生徒の足（つま先、かかと）でエレクトーンのペダル鍵盤を操作する。生徒は、生徒の右足でエレクトーンのエクスプレッションペダルを操作する。
【0085】
エレクトーンの教習において、先生は、生徒を指導するために、生徒の手の各指、生徒の両足（特に、右足）および生徒の全身（例えば、姿勢）に注目する。先生は、先生の手の各指、先生の両足（特に、右足）および先生の全身（姿勢等）の少なくとも１つを生徒に示すことによって、生徒を指導する。
【0086】
このため、対応テーブルＴａ１では、楽器の種類「エレクトーン」は、身体の箇所「手の各指、両足、右足および全身」と対応づけられる。
【0087】
バイオリンの教習では、生徒は、以下のようにバイオリンを操作する。生徒は、生徒のあごと肩と左手でバイオリンを支え、生徒の右手で弓を持つ。生徒は、生徒の左手の指でバイオリンの弦を押さえる。生徒は、生徒に対するバイオリンの角度、バイオリンに対する弓の角度、およびバイオリンの絃に対する生徒の左手の指の位置の各々を変更しながらバイオリンを演奏する。
【0088】
バイオリンの教習において、先生は、生徒を指導するために、生徒の上半身（生徒とバイオリンとの位置関係）および生徒の左手に注目する。先生は、先生の上半身（先生とバイオリンとの位置関係）および先生の左手の少なくとも１つを生徒に示すことによって、生徒を指導する。
【0089】
このため、対応テーブルＴａ１では、楽器の種類「バイオリン」が、身体の箇所「上半身および左手」と対応づけられる。
【0090】
ギターの教習では、生徒は、生徒の左手でギターの弦を押さえ、生徒の右手でギターの絃を弾く。先生は、生徒を指導するために、生徒の右手および生徒の左手に注目する。先生は、先生の右手および先生の左手の少なくとも１つを生徒に示すことによって、生徒を指導する。
【0091】
このため、対応テーブルＴａ１では、楽器の種類「ギター」が、身体の箇所「左手および右手」と対応づけられる。
【0092】
サクソフォンの教習では、生徒は、生徒の上半身付近にサクソフォンを位置させ、生徒の口でサクソフォンのリードをくわえ、生徒の手の指でサクソフォンのキーおよびレバーを操作する。先生は、生徒を指導するために、生徒の口および生徒の上半身（例えば、サクソフォンのリードのくわえ方、サクソフォンのマウスピースへの口の当て方、生徒の姿勢、生徒とサクソフォンの角度および生徒の指使い）に注目する。先生は、先生の口および先生の上半身の少なくとも１つを生徒に示すことによって、生徒を指導する。
【0093】
このため、対応テーブルＴａ１では、楽器の種類「サクソフォン」が、身体の箇所「口および上半身」と対応づけられる。
【0094】
ドラムの教習では、生徒は、生徒の手足を使ってドラムを演奏する。先生は、生徒を指導（例えば、手足を動かすタイミングを指導）するために、生徒の手足および生徒の全身に注目する。先生は、先生の手足の動きおよび先生の全身を生徒に示すことによって、生徒を指導する。
【0095】
このため、対応テーブルＴａ１では、楽器の種類「ドラム」が、身体の箇所「手、足および全身」と対応づけられる。
【0096】
なお、生徒教習システム１００および先生指導システム２００の各々は、対応テーブルＴａ１に示される身体の箇所を撮像するためのカメラを有する。
【0097】
第１変形例によれば、ピアノおよびフルートのいずれとも異なる楽器の種類に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を切り換えることができ、当該画像を送信先に伝えることができる。
【0098】
Ｂ２：第２変形例
上述の実施形態および第１変形例において、決定部１８３は、対応テーブルＴａおよびＴａ１のいずれも用いることなく、演奏者の身体における注目箇所を決定してもよい。例えば、決定部１８３は、楽器の種類と身体の箇所との関係を学習した学習済みモデルを用いることによって、演奏者の身体における注目箇所を決定してもよい。
上述の実施形態および第１変形例において、決定部１８３は、対応テーブルＴａおよびＴａ１のいずれも用いることなく、演奏者の身体における注目箇所を決定してもよい。例えば、決定部１８３は、楽器の種類と身体の箇所との関係を学習した学習済みモデルを用いることによって、演奏者の身体における注目箇所を決定してもよい。
【0099】
図８は、楽器の種類と身体の箇所との関係を学習した学習済みモデル１８７を含む生徒教習システム１０１を示す図である。
【0100】
学習済みモデル１８７は、ニューラルネットワークで構成される。例えば、学習済みモデル１８７は、深層ニューラルネットワークで構成される。学習済みモデル１８７は、例えば、畳込ニューラルネットワークで構成されてもよい。学習済みモデル１８７は、複数種のニューラルネットワークの組合せで構成されてもよい。学習済みモデル１８７は、Self-Attention等の付加的な要素を有してもよい。学習済みモデル１８７は、ニューラルネットワークで構成されずに、隠れマルコフモデル、またはサポートベクターマシーンで構成されてもよい。
【0101】
処理装置１８０は、入力Ｘ１から出力Ｙ１を特定する演算を規定する演算プログラムと、複数の変数Ｋ２と、の組合せに基づいて、学習済みモデル１８７として機能する。複数の変数Ｋ２は、複数の訓練データＴ２を利用した機械学習によって特定される。訓練データＴ２は、楽器の種類を示す情報（訓練用の入力データ）と、身体の箇所を示す情報（訓練用の出力データ）と、の組合せを含む。訓練データＴ２において楽器の種類を示す情報は、例えば、図７に示される楽器の種類を示す。訓練データＴ２において身体の箇所を示す情報は、例えば、図７に示される身体の箇所を示す。訓練データＴ２において、楽器の種類を示す情報と身体の箇所を示す情報との組合せは、図７に示される楽器の種類と身体の箇所との組合せに対応する。このため、訓練データＴ２において身体の箇所を示す情報は、訓練データＴ２の訓練用の入力データが示す種類の楽器を用いる演奏者の身体において、当該楽器の教師によって注目される箇所（注目箇所）を示す。
【0102】
決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２を学習済みモデル１８７に入力する。続いて、決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２の入力に応じて学習済みモデル１８７が出力する情報によって示される個所を、演奏者の身体における注目箇所として決定する。
【0103】
なお、複数の訓練データＴ２は、訓練用の出力データを有さずに訓練用の入力データのみを有してもよい。この場合、複数の訓練データＴ２が複数の訓練データＴ２の類似度に基づいて複数のクラスタに分けられるように、機械学習によって複数の変数Ｋ２が特定される。そして、学習済みモデル１８７において、クラスタごとに、当該クラスタに適した身体の箇所（注目箇所）を示す情報が人によって対応づけられる。学習済みモデル１８７は、入力Ｘ１に応じたクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する情報を、出力Ｙ１として生成する。
【0104】
第２変形例によれば、決定部１８３は、対応テーブルＴａおよびＴａ１のいずれも用いることなく、演奏者における身体の箇所を決定できる。
【0105】
Ｂ３：第３変形例
上述の実施形態および第１～第２変形例において、注目箇所が身体の一部（例えば、両足）である場合、取得部１８４は、演奏者の全身を示す全身画像情報から、注目箇所を示す画像情報を取得してもよい。
上述の実施形態および第１～第２変形例において、注目箇所が身体の一部（例えば、両足）である場合、取得部１８４は、演奏者の全身を示す全身画像情報から、注目箇所を示す画像情報を取得してもよい。
【0106】
図９は、全身画像情報が示す画像Ｇ１１と、演奏者の身体の一部を示す画像Ｇ１２と、の関係の一例を示す図である。画像Ｇ１２は、演奏者の身体の一部として、演奏者の両足を示す。画像Ｇ１２は、演奏者の身体の一部として、演奏者の両足とは異なる箇所を示してもよい。
【0107】
画像Ｇ１１における画像Ｇ１２の位置は、楽器の種類ごとに、ピクセル単位で予め設定される。このため、画像Ｇ１１における画像Ｇ１２の位置は、楽器の種類に応じて変更可能である。取得部１８４は、画像Ｇ１１を表す全身画像情報から、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２が示す種類に応じて予め設定された部分を、画像Ｇ１２を表す画像情報として取得する。
【0108】
画像Ｇ１１における画像Ｇ１２の位置は、楽器の種類ごとに、予め設定されなくてもよい。例えば、取得部１８４は、まず、画像認識技術を用いることによって、画像Ｇ１から注目箇所を示す部分を特定する。続いて、取得部１８４は、全身画像情報から、注目箇所を示す部分を取得する。
【0109】
取得部１８４は、フルート、バイオリン、ギターおよびサクソフォンのように演奏者と楽器との位置関係が変化しやすい楽器についてのみ、画像認識技術を用いて画像Ｇ１１における画像Ｇ１２の位置を特定してもよい。この場合、画像Ｇ１１における画像Ｇ１２の位置が固定される構成に比べて、注目箇所を示す画像情報を取得しやすくなる。
【0110】
取得部１８４は、ピアノ、エレクトーンおよびドラムのように演奏者と楽器との位置関係が変化しにくい楽器については、全身画像情報から、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２が示す種類に応じて予め設定された部分を、画像Ｇ１２を表す画像情報として取得する。この場合、取得部１８４は、画像認識技術を用いることなく、画像Ｇ１２の位置を容易に特定できる。
【0111】
第３変形例によれば、複数のカメラを複数の身体の箇所（注目箇所）と１対１で対応させる構成に比べて、カメラの数を少なくできる。
【0112】
Ｂ４：第４変形例
上述の実施形態および第１～第３変形例において、先生演奏情報ｂの送信先は、生徒教習システム１００に限らず、例えば、生徒１００Ｂの保護者（例えば、生徒１００Ｂの親）が使用する電子機器でもよい。電子機器は、例えば、スマートフォン、タブレットまたはノート型パーソナルコンピュータである。先生演奏情報ｂの送信先は、生徒教習システム１００と、生徒１００Ｂの保護者が使用する電子機器と、の両方でもよい。
上述の実施形態および第１～第３変形例において、先生演奏情報ｂの送信先は、生徒教習システム１００に限らず、例えば、生徒１００Ｂの保護者（例えば、生徒１００Ｂの親）が使用する電子機器でもよい。電子機器は、例えば、スマートフォン、タブレットまたはノート型パーソナルコンピュータである。先生演奏情報ｂの送信先は、生徒教習システム１００と、生徒１００Ｂの保護者が使用する電子機器と、の両方でもよい。
【0113】
第４変形例によれば、生徒１００Ｂの保護者が、先生の映像を見ながら、生徒１００Ｂを指導できる。
【0114】
Ｂ５：第５変形例
上述の実施形態および第１～第４変形例において、楽器の種類に関連する関連情報（楽器に関する関連情報）は、生徒音情報ａ２に限らない。関連情報は、楽器１００Ａを示す画像情報（楽器１００Ａを表す画像を示す画像情報）でもよい。
上述の実施形態および第１～第４変形例において、楽器の種類に関連する関連情報（楽器に関する関連情報）は、生徒音情報ａ２に限らない。関連情報は、楽器１００Ａを示す画像情報（楽器１００Ａを表す画像を示す画像情報）でもよい。
【0115】
楽器１００Ａを示す画像情報が、関連情報として用いられる構成では、特定部１８１は、楽器を画像で示す情報と、当該情報が画像で示す楽器の種類を示す情報と、の関係を学習した学習済みモデルを用いることによって、楽器情報（生徒楽器情報ｃ２）を特定する。
【0116】
図１０は、楽器を画像で示す情報と、楽器の種類を示す情報と、の関係を学習した学習済みモデル１８８を含む生徒教習システム１０２を示す図である。学習済みモデル１８８は、第１学習済みモデルの一例である。
【0117】
学習済みモデル１８８は、ニューラルネットワークで構成される。例えば、学習済みモデル１８８は、深層ニューラルネットワークで構成される。学習済みモデル１８８は、例えば、畳込ニューラルネットワークで構成されてもよい。学習済みモデル１８８は、複数種のニューラルネットワークの組合せで構成されてもよい。学習済みモデル１８８は、Self-Attention等の付加的な要素を有してもよい。学習済みモデル１８８は、ニューラルネットワークで構成されずに、隠れマルコフモデル、またはサポートベクターマシーンで構成されてもよい。
【0118】
処理装置１８０は、入力Ｘ１から出力Ｙ１を特定する演算を規定する演算プログラムと、複数の変数Ｋ３と、の組合せに基づいて、学習済みモデル１８８として機能する。複数の変数Ｋ３は、複数の訓練データＴ３を利用した機械学習によって特定される。訓練データＴ３は、楽器を画像で示す情報（訓練用の入力データ）と、訓練用の入力データが画像で示す楽器の種類を示す情報（訓練用の出力データ）と、の組合せを含む。
【0119】
特定部１８１は、楽器１００Ａを示す画像情報を学習済みモデル１８８に入力する。続いて、特定部１８１は、楽器１００Ａを示す画像情報の入力に応じて学習済みモデル１８８が出力する情報を、生徒楽器情報ｃ２として特定する。
【0120】
なお、複数の訓練データＴ３は、訓練用の出力データを有さずに訓練用の入力データのみを有してもよい。この場合、複数の訓練データＴ３が複数の訓練データＴ３の類似度に基づいて複数のクラスタに分けられるように、機械学習によって複数の変数Ｋ３が特定される。そして、学習済みモデル１８８において、クラスタごとに、当該クラスタに適した「楽器の種類を示す情報」が人によって対応づけられる。学習済みモデル１８８は、入力Ｘ１に応じたクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する情報を、出力Ｙ１として生成する。
【0121】
第５変形例によれば、楽器１００Ａを示す画像情報を、楽器を示す関連情報として用いることができる。
【0122】
Ｂ６：第６変形例
第５変形例において、特定部１８１は、楽器１００Ａを示す画像情報として、カメラ１１１～１１５のいずれかが生成する情報（以下「カメラ画像情報」と称する）を用いてもよい。
第５変形例において、特定部１８１は、楽器１００Ａを示す画像情報として、カメラ１１１～１１５のいずれかが生成する情報（以下「カメラ画像情報」と称する）を用いてもよい。
【0123】
カメラ画像情報は、楽器１００Ａと生徒１００Ｂの他に、楽器１００Ａとは異なる種類の楽器を示すことがある。複数種類の楽器を示すカメラ画像情報が学習済みモデル１８８に入力される場合、学習済みモデル１８８から出力される情報が楽器１００Ａの種類を示さない可能性がある。このため、特定部１８１は、まず、カメラ画像情報から、楽器１００Ａのみを示す部分画像情報を抽出する。その後、特定部１８１は、部分画像情報を学習済みモデル１８８に入力する。
【0124】
例えば、特定部１８１は、まず、カメラ画像情報が示す画像から、人間（生徒１００Ｂ）を特定する。人間は、楽器に比べて認識しやすい。続いて、特定部１８１は、カメラ画像情報が示す画像において、人間（生徒１００Ｂ）との距離が最も短い物体を、楽器１００Ａとして特定する。続いて、特定部１８１は、楽器１００Ａとして特定された物体のみを示す部分画像情報をカメラ画像情報から抽出する。続いて、特定部１８１は、部分画像情報を学習済みモデル１８８に入力する。
【0125】
第６変形例によれば、カメラ１１１～１１５のいずれかが生成するカメラ画像情報を、楽器の種類に関連する関連情報として用いることができる。このため、カメラ１１１～１１５のいずれかを、関連情報を生成する機器として兼用できる。
【0126】
Ｂ７：第７変形例
上述の実施形態および第１～第６変形例において、楽器の種類に関連する関連情報は、楽器の種類に応じた楽譜を示す楽譜情報でもよい。楽器の種類（例えば、ギター）に応じた楽譜は、楽器（例えば、ギター）に応じた楽譜の一例である。楽譜は、譜面とも称される。楽譜情報は、例えば、楽譜を撮像するカメラによって生成される。カメラ１１１～１１５のいずれかが楽譜情報を生成する場合、カメラ１１１～１１５のいずれかを、楽譜情報を生成する機器として兼用できる。
上述の実施形態および第１～第６変形例において、楽器の種類に関連する関連情報は、楽器の種類に応じた楽譜を示す楽譜情報でもよい。楽器の種類（例えば、ギター）に応じた楽譜は、楽器（例えば、ギター）に応じた楽譜の一例である。楽譜は、譜面とも称される。楽譜情報は、例えば、楽譜を撮像するカメラによって生成される。カメラ１１１～１１５のいずれかが楽譜情報を生成する場合、カメラ１１１～１１５のいずれかを、楽譜情報を生成する機器として兼用できる。
【0127】
特定部１８１は、楽譜情報が示す楽譜に基づいて、生徒楽器情報ｃ２を特定する。例えば、特定部１８１は、楽譜の種類に基づいて、生徒楽器情報ｃ２を特定する。
【0128】
楽譜情報によって示される楽譜が、タブ譜である場合、特定部１８１は、楽器の種類としてギターを示す生徒楽器情報ｃ２を特定する。タブ譜は、図１１に示すように、互いに平行な６本の線でギターの絃を示す。このため、楽譜情報によって示される楽譜が、互いに平行な６本の線で構成される場合、特定部１８１は、楽譜情報によって示される楽譜が、タブ譜であると判定する。
【0129】
楽譜情報によって示される楽譜が、ギターコード譜である場合、特定部１８１は、楽器の種類としてギターを示す生徒楽器情報ｃ２を特定する。ギターコード譜は、図１２に示すように、歌詞の並びに沿うギターコードを表す。このため、楽譜情報によって示される楽譜が、ギターコードを表す場合、特定部１８１は、楽譜情報によって示される楽譜が、ギターコード譜であると判定する。
【0130】
楽譜情報によって示される楽譜が、ドラム譜である場合、特定部１８１は、楽器の種類としてドラムを示す生徒楽器情報ｃ２を特定する。ドラム譜は、図１３に示すように、ドラムセットに含まれる各楽器に対応する記号を表す。このため、楽譜情報によって示される楽譜が、ドラムセットの各楽器に対応する記号を表す場合、特定部１８１は、楽譜情報によって示される楽譜が、ドラム譜であると判定する。
【0131】
楽譜情報によって示される楽譜が、連弾譜である場合、特定部１８１は、楽器の種類としてピアノを示す生徒楽器情報ｃ２を特定する。連弾譜は、図１４に示すように、連弾を示す記号１４ａを表す。このため、楽譜情報によって示される楽譜が、連弾を示す記号１４ａを表す場合、特定部１８１は、楽譜情報によって示される楽譜が、連弾譜であると判定する。
【0132】
特定部１８１は、楽譜情報が示す楽譜における音符の並びに基づいて、生徒楽器情報ｃ２を特定してもよい。図１５に示すように、楽譜情報によって示される楽譜が、複数音の同時発音を示す音符１５ａを表す場合、特定部１８１は、楽譜情報によって示される楽譜が、鍵盤楽器（例えば、ピアノまたはエレクトーン）用の楽譜であると特定する。この場合、特定部１８１は、楽器の種類としてピアノまたはエレクトーンを示す生徒楽器情報ｃ２を特定する。
【0133】
楽譜情報によって示される楽譜が、楽器の種類を特定する記号（例えば、楽器名を表す文字列、または、楽器の種類に関する符号）を示す場合、特定部１８１は、当該記号によって特定される楽器の種類を示す情報を、生徒楽器情報ｃ２として特定してもよい。例えば、記憶装置１７０が、楽器の種類を示す情報と、楽器の種類に関する符号と、の対応関係を示す楽器テーブルを記憶する場合、特定部１８１は、楽器テーブルを参照することにより、楽譜に示された符号に対応する情報（楽器の種類を示す情報）を、生徒楽器情報ｃ２として特定する。この場合、楽器の種類に関する符号は、関連情報の一例である。楽器テーブルは、楽器の種類に関連する情報と楽器の種類を示す情報との対応関係を示すテーブルの一例である。楽器の種類に関連する情報は、楽器に関する参照用関連情報の一例である。楽器の種類を示す情報は、楽器を示す参照用楽器情報の一例である。
【0134】
楽譜情報は、楽譜を撮像するカメラによって生成される情報に限らず、いわゆる電子楽譜でもよい。電子楽譜が、楽器の種類を示す種類データを有する場合、特定部１８１は、種類データを、生徒楽器情報ｃ２として特定してもよい。
【0135】
第７変形例によれば、楽譜情報を、楽器の種類に関連する関連情報として用いることができる。
【0136】
Ｂ８：第８変形例
上述の実施形態および第１～第７変形例において、生徒１００Ｂのスケジュールを示すスケジュール情報が、楽器の種類を示す場合、楽器の種類に関連する関連情報としてスケジュール情報が用いられてもよい。スケジュール情報は、楽器の種類と、当該種類の楽器の教習スケジュールと、の組合せを示していれば、生徒１００Ｂ、先生２００Ｂ、音楽教室における生徒用の部屋、および、音楽教室における先生用の部屋のいずれかのスケジュールを示してもよい。楽器の種類（例えば、ピアノ）と、当該種類の楽器（例えば、ピアノ）の教習スケジュールと、の組合せは、楽器（例えば、ピアノ）と、当該楽器（例えば、ピアノ）の教習スケジュールと、の組合せの一例である。
上述の実施形態および第１～第７変形例において、生徒１００Ｂのスケジュールを示すスケジュール情報が、楽器の種類を示す場合、楽器の種類に関連する関連情報としてスケジュール情報が用いられてもよい。スケジュール情報は、楽器の種類と、当該種類の楽器の教習スケジュールと、の組合せを示していれば、生徒１００Ｂ、先生２００Ｂ、音楽教室における生徒用の部屋、および、音楽教室における先生用の部屋のいずれかのスケジュールを示してもよい。楽器の種類（例えば、ピアノ）と、当該種類の楽器（例えば、ピアノ）の教習スケジュールと、の組合せは、楽器（例えば、ピアノ）と、当該楽器（例えば、ピアノ）の教習スケジュールと、の組合せの一例である。
【0137】
図１６は、スケジュール情報が示すスケジュールの一例を示す図である。図１６では、教習（レッスン）の時間帯ごとに、教習対象の楽器の種類（ピアノ、フルートまたはバイオリン）が示される。特定部１８１は、まず、スケジュール情報を用いて、現在の時刻が含まれる教習の時間帯を特定する。続いて、特定部１８１は、特定した時間帯に対応する教習対象の楽器の種類を特定する。続いて、特定部１８１は、特定した教習対象の楽器の種類を示す情報を、生徒楽器情報ｃ２として特定する。
【0138】
図１７は、スケジュール情報が示すスケジュールの他の例を示す図である。図１７では、教習の日付ごとに、教習対象の楽器の種類が示される。特定部１８１は、まず、スケジュール情報を用いて、現在の日付に対応する教習対象の楽器の種類を特定する。続いて、特定部１８１は、特定した教習対象の楽器の種類を示す情報を、生徒楽器情報ｃ２として特定する。
【0139】
第８変形例によれば、スケジュール情報を、楽器の種類に関連する関連情報として兼用できる。
【0140】
Ｂ９：第９変形例
上述の実施形態および第１～第８変形例において、決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２と、生徒音情報ａ２と、に基づいて、注目箇所を決定してもよい。
上述の実施形態および第１～第８変形例において、決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２と、生徒音情報ａ２と、に基づいて、注目箇所を決定してもよい。
【0141】
ピアノの教習では、先生２００Ｂは、指導に使われる楽曲のうち曲調の早い部分について、生徒１００Ｂの手の各指の動きに注目することが多い。このため、ピアノの教習において、生徒音情報ａ２によって示される生徒演奏音が、楽曲のうち曲調の早い部分の直前部分を示す場合、決定部１８３は、注目箇所として、手の各指のみを決定する。その後、生徒音情報ａ２によって示される生徒演奏音が、曲調の早い部分の直後部分を示すと、決定部１８３は、注目箇所として、演奏者の手の各指、演奏者の両足および演奏者の全身を決定する。
【0142】
この場合、記憶装置１７０は、曲調の早い部分の直前部分と、曲調の早い部分の直後部分と、を示す楽譜データを記憶する。決定部１８３は、生徒音情報ａ２に基づいて、生徒演奏音を示す音符データを生成する。音符データが、楽譜データのうち曲調の早い部分の直前部分と一致する場合、決定部１８３は、生徒演奏音が曲調の早い部分の直前部分を示すと判断する。なお、決定部１８３は、音符データと直前部分との一致度が第１閾値（例えば、９０％）以上である場合に、生徒演奏音が直前部分を示すと判断してもよい。第１閾値は、９０％に限らず適宜変更可能である。音符データが楽譜データのうち曲調の早い部分の直後部分と一致する場合、決定部１８３は、生徒演奏音が曲調の早い部分の直後部分を示すと判断する。なお、決定部１８３は、音符データと直後部分との一致度が第２閾値（例えば、９０％）以上である場合に、生徒演奏音が直後部分を示すと判断してもよい。第２閾値は、９０％に限らず適宜変更可能である。
【0143】
ピアノに関して、注目箇所が変更されるタイミングは、生徒演奏音が曲調の早い部分の直前部分を示すタイミング、および、生徒演奏音が曲調の早い部分の直後部分を示すタイミングに限らず適宜変更可能である。ピアノに関して、注目箇所の遷移は、上述した遷移に限らず適宜変更可能である。
【0144】
ピアノと異なる種類の楽器についても、決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２と、生徒音情報ａ２と、に基づいて、注目箇所を決定してもよい。
【0145】
例えば、フルートの教習では、先生２００Ｂは、楽曲の先頭部分については、生徒１００Ｂの口の形に注目することが多い。このため、フルートの教習において、生徒音情報ａ２によって示される生徒演奏音が、楽曲の先頭部分を示す場合、決定部１８３は、注目箇所として、口のみを決定する。その後、生徒音情報ａ２によって示される生徒演奏音が、楽曲において先頭部分の直後部分を示すと、決定部１８３は、注目箇所として、演奏者の口および演奏者の上半身を決定する。
【0146】
この場合、記憶装置１７０は、楽曲における先頭部分と、楽曲における先頭部分の直後部分と、を示す楽譜データを記憶する。決定部１８３は、生徒音情報ａ２に基づいて、生徒演奏音を示す音符データを生成する。音符データが楽譜データのうち楽曲における先頭部分と一致する場合、決定部１８３は、生徒演奏音が楽曲における先頭部分を示すと判断する。なお、決定部１８３は、音符データと先頭部分との一致度が第３閾値（例えば、９０％）以上である場合に、生徒演奏音が先頭部分を示すと判断してもよい。第３閾値は、９０％に限らず適宜変更可能である。音符データが、楽譜データのうち楽曲における先頭部分の直後部分と一致する場合、決定部１８３は、生徒演奏音が楽曲における先頭部分の直後部分を示すと判断する。なお、決定部１８３は、音符データと先頭部分の直後部分との一致度が第４閾値（例えば、９０％）以上である場合に、生徒演奏音が先頭部分の直後部分を示すと判断してもよい。第４閾値は、９０％に限らず適宜変更可能である。
【0147】
フルートに関して、注目箇所が変更されるタイミングは、生徒演奏音が楽曲の先頭部分を示すタイミング、および、生徒演奏音が楽曲の先頭部分の直後部分を示すタイミングに限らず適宜変更可能である。フルートに関して、注目箇所の遷移は、上述した遷移に限らず適宜変更可能である。
【0148】
決定部１８３は、楽器の種類を示す楽器種類情報と、楽器種類情報が示す種類の楽器から出力される音を示す楽器音情報と、を含む情報と、演奏者の身体における注目箇所を示す情報と、の関係を学習した学習済みモデルを用いて注目箇所を決定してもよい。楽器種類情報は、楽器を示す学習用楽器情報の一例である。楽器音情報は、学習用楽器情報が示す楽器から出力される音を示す学習用音情報の一例である。楽器種類情報と楽器音情報とを含む情報は、学習用入力情報の一例である。演奏者の身体における注目箇所を示す情報は、楽器種類情報が示す種類の楽器から楽器音情報が示す音を出力する演奏者の身体において、当該楽器の教師によって注目される箇所を、注目箇所として示す。演奏者の身体における注目箇所を示す情報は、学習用楽器情報が示す楽器であって学習用音情報が示す音を出力する楽器を演奏する演奏者の身体において注目される箇所を示す学習用出力情報の一例である。
【0149】
図１８は、楽器種類情報と楽器音情報との組合せと、注目箇所を示す情報と、の対応関係を学習した学習済みモデル１８９を含む生徒教習システム１０３を示す図である。学習済みモデル１８９は、第２学習済みモデルの一例である。
【0150】
学習済みモデル１８９は、ニューラルネットワークで構成される。例えば、学習済みモデル１８９は、深層ニューラルネットワークで構成される。学習済みモデル１８９は、例えば、畳込ニューラルネットワークで構成されてもよい。学習済みモデル１８９は、複数種のニューラルネットワークの組合せで構成されてもよい。学習済みモデル１８９は、Self-Attention等の付加的な要素を有してもよい。学習済みモデル１８９は、ニューラルネットワークで構成されずに、隠れマルコフモデル、またはサポートベクターマシーンで構成されてもよい。
【0151】
処理装置１８０は、入力Ｘ１から出力Ｙ１を特定する演算を規定する演算プログラムと、複数の変数Ｋ４と、の組合せに基づいて、学習済みモデル１８９として機能する。複数の変数Ｋ４は、複数の訓練データＴ４を利用した機械学習によって特定される。訓練データＴ４は、楽器種類情報と楽器音情報との組（訓練用の入力データ）と、身体における注目箇所を示す注目箇所情報（訓練用の出力データ）と、の組合せを含む。注目箇所情報は、楽器種類情報が示す種類の楽器から楽器音情報が示す音を出力する演奏者の身体において、当該楽器の教師によって注目される箇所を、注目箇所として示す。
【0152】
楽器音情報は、演奏される楽曲の１小節ごとに用いられる。楽器音情報は、１小節ごとに限らず、例えば４小節ごとに用いられてもよい。注目箇所情報（訓練用の出力データ）は、訓練用の入力データ内の楽器音情報が示す小節の直後の小節の演奏時において、楽器種類情報が示す楽器を用いる演奏者の身体における注目箇所を示す。
【0153】
決定部１８３は、１小節ごとに、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２と生徒音情報ａ２との組を、学習済みモデル１８９に入力する。なお、決定部１８３は、生徒音情報ａ２に基づいて、生徒演奏音を示す音符データを生成し、当該音符データの並びに基づいて、生徒音情報ａ２における１小節を特定する。続いて、決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２と生徒音情報ａ２との組の入力に応じて学習済みモデル１８９が出力する情報によって示される個所を、注目箇所として決定する。
【0154】
なお、複数の訓練データＴ４は、訓練用の出力データを有さずに訓練用の入力データのみを有してもよい。この場合、複数の訓練データＴ４が複数の訓練データＴ４の類似度に基づいて複数のクラスタに分けられるように、機械学習によって複数の変数Ｋ４が特定される。そして、学習済みモデル１８９において、クラスタごとに、当該クラスタに適した「身体の箇所（注目箇所）を示す情報」が人によって対応づけられる。学習済みモデル１８９は、入力Ｘ１に応じたクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する情報を、出力Ｙ１として生成する。
【0155】
第９変形例によれば、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２が示す種類の楽器の指導に必要な画像を、演奏音に基づいて特定できる。
【0156】
Ｂ１０：第１０変形例
第９変形例において、生徒教習システム１００と先生指導システム２００とが、１種類の楽器（例えば、ピアノ）の演奏に対する教習に用いられてもよい。１種類の楽器は、ピアノに限らず適宜変更可能である。この場合、決定部１８３は、生徒音情報ａ２に基づいて、演奏者の身体における注目箇所を決定する。例えば、決定部１８３は、楽器音情報（訓練用の入力データ）と、身体における注目箇所を示す注目箇所情報（訓練用の出力データ）と、の組合せである訓練データを学習済みのモデル（学習済みモデル）に対して、１小節ごとに、生徒音情報ａ２を入力する。この場合、身体における注目箇所を示す注目箇所情報（訓練用の出力データ）は、楽器音情報（訓練用の入力データ）が示す音を出力する楽器を用いる演奏者の身体において、当該楽器の教師によって注目される箇所（注目箇所）を示す。続いて、決定部１８３は、生徒音情報ａ２の入力に応じて当該学習済みモデルが出力する情報によって示される個所を、注目箇所として決定する。第１０変形例によれば、楽器の指導に必要な画像を、演奏音に基づいて特定できる。
第９変形例において、生徒教習システム１００と先生指導システム２００とが、１種類の楽器（例えば、ピアノ）の演奏に対する教習に用いられてもよい。１種類の楽器は、ピアノに限らず適宜変更可能である。この場合、決定部１８３は、生徒音情報ａ２に基づいて、演奏者の身体における注目箇所を決定する。例えば、決定部１８３は、楽器音情報（訓練用の入力データ）と、身体における注目箇所を示す注目箇所情報（訓練用の出力データ）と、の組合せである訓練データを学習済みのモデル（学習済みモデル）に対して、１小節ごとに、生徒音情報ａ２を入力する。この場合、身体における注目箇所を示す注目箇所情報（訓練用の出力データ）は、楽器音情報（訓練用の入力データ）が示す音を出力する楽器を用いる演奏者の身体において、当該楽器の教師によって注目される箇所（注目箇所）を示す。続いて、決定部１８３は、生徒音情報ａ２の入力に応じて当該学習済みモデルが出力する情報によって示される個所を、注目箇所として決定する。第１０変形例によれば、楽器の指導に必要な画像を、演奏音に基づいて特定できる。
【0157】
Ｂ１１：第１１変形例
上述の実施形態および第１～第１０変形例において、決定部１８３は、生徒音情報ａ２と、楽曲の楽譜を示す楽譜情報と、の対応関係に基づいて、身体における注目箇所を決定してもよい。生徒音情報ａ２と楽譜情報との対応関係は、生徒音情報ａ２と楽譜情報との関係の一例である。
上述の実施形態および第１～第１０変形例において、決定部１８３は、生徒音情報ａ２と、楽曲の楽譜を示す楽譜情報と、の対応関係に基づいて、身体における注目箇所を決定してもよい。生徒音情報ａ２と楽譜情報との対応関係は、生徒音情報ａ２と楽譜情報との関係の一例である。
【0158】
決定部１８３は、生徒音情報ａ２が示す音と、楽譜情報が示す楽譜に表された音と、の一致度を判定する。
【0159】
例えば、ピアノの教習では、生徒演奏音が乱れる場合、先生２００Ｂは、生徒１００Ｂの手の各指の動きに注目することが多い。ピアノの教習においては、一致度が閾値未満である場合、決定部１８３は、注目箇所として、手の各指のみを決定する。一致度が閾値以上である場合、決定部１８３は、注目箇所として、演奏者の手の各指、演奏者の両足および演奏者の全身を決定する。
【0160】
フルートの教習では、生徒演奏音が乱れる場合、先生２００Ｂは、生徒１００Ｂの口および上半身に注目することが多い。フルートの教習においては、一致度が閾値未満である場合、決定部１８３は、注目箇所として、口および上半身を決定する。一致度が閾値以上である場合、決定部１８３は、注目箇所として、演奏者の上半身を決定する。
【0161】
決定部１８３は、楽器から出力される音を示す出力音情報と、楽譜を示す楽譜関係情報と、を含む情報と、演奏者における身体の箇所を示す情報と、の関係を学習した学習済みモデルを用いて、注目箇所を決定してもよい。出力音情報は、楽器から出力される音を示す学習用音情報の一例である。楽譜関係情報は、楽譜を示す学習用楽譜情報の一例である。出力音情報と楽譜関係情報とを含む情報は、学習用入力情報の一例である。演奏者における身体の箇所を示す情報は、楽譜関係情報が示す楽譜に従って出力音情報が示す音を楽器から出力する演奏者の身体において注目される箇所（注目箇所）を示す。演奏者における身体の箇所を示す情報は、学習用楽譜情報が示す楽譜に従って学習用音情報が示す音を出力する楽器を演奏する演奏者の身体において注目される箇所を示す学習用出力情報の一例である。
【0162】
図１９は、出力音情報と楽譜関係情報との組と、演奏者における身体の注目箇所を示す情報と、の関係を学習した学習済みモデル１９０を含む生徒教習システム１０４を示す図である。学習済みモデル１９０は、第３学習済みモデルの一例である。
【0163】
学習済みモデル１９０は、ニューラルネットワークで構成される。例えば、学習済みモデル１８７は、深層ニューラルネットワークで構成される。学習済みモデル１９０は、例えば、畳込ニューラルネットワークで構成されてもよい。学習済みモデル１９０は、複数種のニューラルネットワークの組合せで構成されてもよい。学習済みモデル１９０は、Self-Attention等の付加的な要素を有してもよい。学習済みモデル１９０は、ニューラルネットワークで構成されずに、隠れマルコフモデル、またはサポートベクターマシーンで構成されてもよい。
【0164】
処理装置１８０は、入力Ｘ１から出力Ｙ１を特定する演算を規定する演算プログラムと、複数の変数Ｋ５と、の組合せに基づいて、学習済みモデル１９０として機能する。複数の変数Ｋ５は、複数の訓練データＴ５を利用した機械学習によって特定される。訓練データＴ５は、出力音情報と楽譜関係情報との組（訓練用の入力データ）と、身体における注目箇所を示す注目箇所情報（訓練用の出力データ）と、の組合せである。注目箇所情報（訓練用の出力データ）は、楽譜関係情報が示す楽譜に従って出力音情報が示す音を楽器から出力する演奏者の身体において、当該楽器の教師によって注目される箇所を示す。
【0165】
出力音情報は、演奏される楽曲の１小節ごとに用いられる。出力音情報は、１小節ごとに限らず、例えば４小節ごとに用いられてもよい。注目箇所情報（訓練用の出力データ）は、訓練用の入力データ内の出力音情報が示す小節の直後の小節における注目箇所を示す。
【0166】
決定部１８３は、１小節ごとに、生徒音情報ａ２と楽譜情報との組を、学習済みモデル１９０に入力する。生徒音情報ａ２と楽譜情報との組は、音情報と楽譜情報とを含む入力情報の一例である。なお、決定部１８３は、生徒音情報ａ２に基づいて、生徒演奏音を示す音符データを生成し、当該音符データの並びに基づいて、生徒音情報ａ２における１小節を特定する。続いて、決定部１８３は、生徒音情報ａ２と楽譜情報との組の入力に応じて学習済みモデル１９０が出力する情報によって示される個所を、注目箇所として決定する。
【0167】
なお、複数の訓練データＴ５は、訓練用の出力データを有さずに訓練用の入力データのみを有してもよい。この場合、複数の訓練データＴ５が複数の訓練データＴ５の類似度に基づいて複数のクラスタに分けられるように、機械学習によって複数の変数Ｋ５が特定される。そして、学習済みモデル１９０において、クラスタごとに、当該クラスタに適した「身体の箇所（注目箇所）を示す情報」が人によって対応づけられる。学習済みモデル１９０は、入力Ｘ１に応じたクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する情報を、出力Ｙ１として生成する。
【0168】
第１１変形例によれば、生徒演奏音と楽譜との対応関係に応じて、指導に必要な画像を切り替えられる。
【0169】
Ｂ１２：第１２変形例
上述の実施形態および第１～第１１変形例において、生徒教習システム１００の決定部１８３は、身体における注目箇所を、さらに、書込み情報に基づいて決定してもよい。書込み情報は、演奏について書き込まれた注意事項を示す。注意事項は、文字で示されてもよいし、記号で示されてもよい。書込み情報は、演奏についての注意事項を示す注意情報の一例である。
上述の実施形態および第１～第１１変形例において、生徒教習システム１００の決定部１８３は、身体における注目箇所を、さらに、書込み情報に基づいて決定してもよい。書込み情報は、演奏について書き込まれた注意事項を示す。注意事項は、文字で示されてもよいし、記号で示されてもよい。書込み情報は、演奏についての注意事項を示す注意情報の一例である。
【0170】
例えば、生徒教習システム１００の決定部１８３は、先生書込み情報に基づいて、注目箇所を決定する。先生書込み情報は、先生２００Ｂによって楽譜に書き込まれた注意事項を示す。先生書込み情報は、注意事項が書き込まれた楽譜を撮像する先生指導システム２００におけるカメラ１１１～１１５のいずれかによって生成される。先生指導システム２００の通信部１６０は、先生書込み情報を、生徒教習システム１００に送信する。生徒教習システム１００の決定部１８３は、生徒教習システム１００の通信部１６０を介して、先生書込み情報を受信する。生徒教習システム１００の記憶装置１７０は、注意事項と身体の箇所との対応関係を示す注意事項テーブルを予め記憶する。生徒教習システム１００の決定部１８３は、注意事項テーブルにおいて、先生書込み情報が示す注意事項に対応する身体の箇所を、注目箇所として、さらに決定する。
【0171】
生徒教習システム１００の決定部１８３は、楽譜における注意事項の位置に基づいて、注目箇所を決定してもよい。この場合、生徒教習システム１００の記憶装置１７０は、楽譜における位置と、身体の箇所と、の対応関係を示す位置テーブルを予め記憶する。生徒教習システム１００の決定部１８３は、位置テーブルにおいて、楽譜での注意事項の位置に対応する身体の箇所を、注目箇所として、さらに決定する。
【0172】
注意事項は、楽譜とは異なる物体（例えば、メモ用紙、ノートまたはホワイトボード）に記載されてもよい。
【0173】
第１２変形例によれば、演奏について書き込まれた注意事項に基づいて、注目箇所を追加できる。
【0174】
Ｂ１３：第１３変形例
上述の実施形態および第１～第１２変形例において、生徒教習システム１００の決定部１８３は、身体における注目箇所を、さらに、演奏者に関する演奏者情報に基づいて決定してもよい。演奏者情報は、例えば、先生２００Ｂの識別情報である。
上述の実施形態および第１～第１２変形例において、生徒教習システム１００の決定部１８３は、身体における注目箇所を、さらに、演奏者に関する演奏者情報に基づいて決定してもよい。演奏者情報は、例えば、先生２００Ｂの識別情報である。
【0175】
楽器の教習では、先生２００Ｂごとに、注目箇所が異なることがある。例えば、ピアノの教習において、先生２００Ｂ１は、生徒１００Ｂの手の各指、両足および全身に加えて、生徒１００Ｂの右腕に注目し、先生２００Ｂ１は、生徒１００Ｂの手の各指、両足および全身に加えて、生徒１００Ｂの左腕に注目することがある。そこで、生徒教習システム１００の決定部１８３は、先生２００Ｂの識別情報（例えば、識別コード）に基づいて、注目箇所を、さらに決定する。
【0176】
先生２００Ｂの識別情報は、例えば、生徒１００Ｂ等のユーザによって操作部１５０から入力される。先生２００Ｂの識別情報は、先生指導システム２００から生徒教習システム１００に送信されてもよい。生徒教習システム１００の記憶装置１７０は、先生２００Ｂの識別情報と、身体の箇所と、の対応関係を示す識別情報テーブルを予め記憶する。生徒教習システム１００の決定部１８３は、識別情報テーブルにおいて、先生２００Ｂの識別情報に対応する身体の箇所を、注目箇所として、さらに決定する。
【0177】
演奏者情報は、先生２００Ｂの識別情報に限らず、例えば、先生２００Ｂの動きを示す動き情報でもよい。例えば、先生指導システム２００におけるカメラ１１１～１１５のいずれかが、先生２００Ｂを撮像することによって、動き情報を生成する。先生指導システム２００の通信部１６０は、動き情報を、生徒教習システム１００に送信する。生徒教習システム１００の決定部１８３は、生徒教習システム１００の通信部１６０を介して、動き情報を受信する。生徒教習システム１００の記憶装置１７０は、人の動きと、身体の箇所と、の対応関係を示す動きテーブルを予め記憶する。生徒教習システム１００の決定部１８３は、動きテーブルにおいて、動き情報が示す動きに対応する身体の箇所を、注目箇所として、さらに決定する。このため、先生２００Ｂは、先生２００Ｂの動きに応じて、注目箇所を指定できる。演奏者情報は、生徒１００Ｂの識別情報、または、生徒１００Ｂの動きを示す動き情報でもよい。この場合、決定部１８３は、生徒１００Ｂに応じて注目箇所を決定できる。
【0178】
第１３変形例によれば、演奏者に関する演奏者情報に基づいて、演奏者における身体の箇所を追加できる。
【0179】
Ｂ１４：第１４変形例
上述の実施形態および第１～第１３変形例において、タッチパネルである操作部１５０は、生徒楽器情報ｃ１を受け付けるユーザインターフェイスとして、図２０に示すようなユーザインターフェイスを有してもよい。ピアノボタン１５１へのタッチは、楽器の種類としてピアノを示す生徒楽器情報ｃ１の入力を意味する。フルートボタン１５２へのタッチは、楽器の種類としてフルートを示す生徒楽器情報ｃ１の入力を意味する。生徒楽器情報ｃ１を受け付けるユーザインターフェイスは、図２０に示されるユーザインターフェイスに限らない。第１４変形例によれば、ユーザは直感的に生徒楽器情報ｃ１を入力できる。
上述の実施形態および第１～第１３変形例において、タッチパネルである操作部１５０は、生徒楽器情報ｃ１を受け付けるユーザインターフェイスとして、図２０に示すようなユーザインターフェイスを有してもよい。ピアノボタン１５１へのタッチは、楽器の種類としてピアノを示す生徒楽器情報ｃ１の入力を意味する。フルートボタン１５２へのタッチは、楽器の種類としてフルートを示す生徒楽器情報ｃ１の入力を意味する。生徒楽器情報ｃ１を受け付けるユーザインターフェイスは、図２０に示されるユーザインターフェイスに限らない。第１４変形例によれば、ユーザは直感的に生徒楽器情報ｃ１を入力できる。
【0180】
Ｂ１５：第１５変形例
上述の実施形態および第１～第１４変形例において、先生指導システム２００の通信部１６０は、先生楽器情報ｄ１またはｄ２を、生徒教習システムに送信し、生徒教習システムの決定部１８３は、先生楽器情報ｄ１またはｄ２に基づいて、注目箇所を決定してもよい。また、生徒教習システムの通信部１６０は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２を、先生指導システムに送信し、先生指導システムの決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２に基づいて、注目箇所を決定してもよい。また、先生指導システム２００の構成は、生徒教習システム１０１～１０５のいずれか１つの構成と同一でもよい。
上述の実施形態および第１～第１４変形例において、先生指導システム２００の通信部１６０は、先生楽器情報ｄ１またはｄ２を、生徒教習システムに送信し、生徒教習システムの決定部１８３は、先生楽器情報ｄ１またはｄ２に基づいて、注目箇所を決定してもよい。また、生徒教習システムの通信部１６０は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２を、先生指導システムに送信し、先生指導システムの決定部１８３は、生徒楽器情報ｃ１またはｃ２に基づいて、注目箇所を決定してもよい。また、先生指導システム２００の構成は、生徒教習システム１０１～１０５のいずれか１つの構成と同一でもよい。
【0181】
Ｂ１６：第１６変形例
上述の実施形態および第１～第１５変形例において、処理装置１８０は、学習済みモデル１８２を生成してもよい。
上述の実施形態および第１～第１５変形例において、処理装置１８０は、学習済みモデル１８２を生成してもよい。
【0182】
図２１は、第１６変形例に係る生徒教習システム１０５を示す図である。生徒教習システム１０５は、学習処理部１９１を有する点において、図１９に示される生徒教習システム１０４と異なる。学習処理部１９１は、機械学習プログラムを実行する処理装置１８０によって実現される。機械学習プログラムは、記憶装置１７０に記憶されている。
【0183】
図２２は、学習処理部１９１の一例を示す図である。学習処理部１９１は、データ取得部１９２と訓練部１９３とを含む。データ取得部１９２は、複数の訓練データＴ１を取得する。例えば、データ取得部１９２は、操作部１５０または通信部１６０を介して、複数の訓練データＴ１を取得する。記憶装置１７０が複数の訓練データＴ１を記憶している場合、データ取得部１９２は、記憶装置１７０から複数の訓練データＴ１を取得する。
【0184】
訓練部１９３は、複数の訓練データＴ１を利用した処理（以下「学習処理」と称する）を実行することによって学習済みモデル１８２を生成する。学習処理は、複数の訓練データＴ１を利用した教師あり機械学習である。訓練部１９３は、複数の訓練データＴ１を用いて学習対象モデル１８２ａを訓練することによって、学習対象モデル１８２ａを学習済みモデル１８２に変更する。
【0185】
学習対象モデル１８２ａは、暫定的な複数の変数Ｋ１と、演算プログラムと、を用いる処理装置１８０によって生成される。暫定的な複数の変数Ｋ１は、記憶装置１７０に記憶されている。学習対象モデル１８２ａは、暫定的な複数の変数Ｋ１を用いる点において、学習済みモデル１８２と異なる。学習対象モデル１８２ａは、入力される情報（入力データ）に応じた情報（出力データ）を生成する。
【0186】
訓練部１９３は、訓練データＴ１における入力データを学習対象モデル１８２ａに入力した場合に学習対象モデル１８２ａが生成する出力データと、当該訓練データＴ１における出力データと、の誤差を表す損失関数Ｌの値を特定する。訓練部１９３は、損失関数Ｌの値が低減するように、暫定的な複数の変数Ｋ１を更新する。訓練部１９３は、暫定的な複数の変数Ｋ１を更新する処理を、複数の訓練データＴ１ごとに実行する。訓練部１９３による訓練の完了に伴い、複数の変数Ｋ１が確定する。訓練部１９３による訓練後の学習対象モデル１８２ａ、すなわち、学習済みモデル１８２は、未知の入力データに対して統計的に妥当な出力データを出力する。
【0187】
図２３は、学習処理の一例を示す図である。例えばユーザからの指示を契機として学習処理が開始される。
【0188】
ステップＳ３０１においてデータ取得部１９２は、複数の訓練データＴ１の中から未取得の訓練データＴ１を取得する。続いて、ステップＳ３０２において訓練部１９３は、当該訓練データＴ１用いて学習対象モデル１８２ａを訓練する。ステップＳ３０２では、訓練部１９３は、当該訓練データＴ１を用いて特定される損失関数Ｌの値が低減されるように、暫定的な複数の変数Ｋ１を更新する。暫定的な複数の変数Ｋ１を損失関数Ｌの値に応じて更新する処理には、例えば、誤差逆伝播法が利用される。
【0189】
続いて、ステップＳ３０３において訓練部１９３は、学習処理に関する終了条件が成立したか否かを判定する。終了条件は、例えば、損失関数Ｌの値が所定の閾値を下回ること、または、損失関数Ｌの値の変化量が所定の閾値を下回ることである。終了条件が成立しない場合、処理がステップＳ３０１に戻る。このため、終了条件の成立まで、訓練データＴ１の取得と、当該訓練データＴ１を利用した暫定的な複数の変数Ｋ１の更新とが、反復される。終了条件が成立した場合、学習処理が終了する。
【0190】
学習処理部１９１は、処理装置１８０とは異なる処理装置において実現されてもよい。処理装置１８０とは異なる処理装置は、少なくとも１つのコンピュータを含む。
【0191】
データ取得部１９２は、複数の訓練データＴ１とは異なる複数の訓練データ、例えば、複数の訓練データＴ２、Ｔ３、Ｔ４、およびＴ５の４種類の複数の訓練データのうち、１種類以上の複数の訓練データを取得してもよい。訓練部１９３は、データ取得部１９２が取得した複数の訓練データの種類に応じた学習対象モデルを訓練する。複数の訓練データＴ２に応じた学習対象モデルは、暫定的な複数の変数Ｋ２と、演算プログラムと、を用いる処理装置１８０によって生成される学習対象モデルである。複数の訓練データＴ３に応じた学習対象モデルは、暫定的な複数の変数Ｋ３と、演算プログラムと、を用いる処理装置１８０によって生成される学習対象モデルである。複数の訓練データＴ４に応じた学習対象モデルは、暫定的な複数の変数Ｋ４と、演算プログラムと、を用いる処理装置１８０によって生成される学習対象モデルである。複数の訓練データＴ５に応じた学習対象モデルは、暫定的な複数の変数Ｋ５と、演算プログラムと、を用いる処理装置１８０によって生成される学習対象モデルである。
【0192】
データ取得部１９２は、複数の訓練データの種類ごとに設けられてもよい。この場合、各データ取得部１９２は、対応する複数の訓練データを取得する。
【0193】
訓練部１９３は、複数の訓練データの種類ごとに設けられてもよい。この場合、各訓練部１９３は、対応する複数の訓練データを用いて、当該対応する複数の訓練データに応じた学習対象モデルを訓練する。
【0194】
第１６変形例によれば、学習処理部２４１は、少なくとも１つの学習済みモデルを生成できる。
【0195】
Ｂ１７：第１７変形例
上述の実施形態および第１～第１６変形例において、処理装置１８０は、図２４に示されるように、決定部１８３および取得部１８４としてのみ機能してもよい。図２４に示される決定部１８３は、楽器の種類を示す楽器情報に基づいて、当該楽器情報が示す種類の楽器を用いる演奏者における身体から注目箇所を決定する。図２４に示される取得部１８４は、決定部１８３が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。第１７変形例によれば、楽器の種類に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定することが可能である。
上述の実施形態および第１～第１６変形例において、処理装置１８０は、図２４に示されるように、決定部１８３および取得部１８４としてのみ機能してもよい。図２４に示される決定部１８３は、楽器の種類を示す楽器情報に基づいて、当該楽器情報が示す種類の楽器を用いる演奏者における身体から注目箇所を決定する。図２４に示される取得部１８４は、決定部１８３が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。第１７変形例によれば、楽器の種類に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定することが可能である。
【0196】
Ｂ１８：第１８変形例
第１７変形例において、図２４に示される決定部１８３は、楽器の種類を示す楽器情報に基づくことなく、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、当該楽器を用いる演奏者における身体から注目箇所を決定してもよい。さらに、第１７変形例において、図２４に示される取得部１８４は、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて決定部１８３が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得してもよい。第１８変形例によれば、楽器から出力される音に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定することが可能である。
第１７変形例において、図２４に示される決定部１８３は、楽器の種類を示す楽器情報に基づくことなく、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、当該楽器を用いる演奏者における身体から注目箇所を決定してもよい。さらに、第１７変形例において、図２４に示される取得部１８４は、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて決定部１８３が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得してもよい。第１８変形例によれば、楽器から出力される音に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定することが可能である。
【0197】
Ｃ：上述の形態から把握される態様
上述の形態の少なくとも１つから以下の態様が把握される。
上述の形態の少なくとも１つから以下の態様が把握される。
【0198】
Ｃ１：第１態様
本開示の態様（第１態様）に係る情報処理方法は、コンピュータによって実行される情報処理装置であって、楽器を示す楽器情報に基づいて、前記楽器情報が示す前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定し、前記決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。この態様によれば、楽器に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
本開示の態様（第１態様）に係る情報処理方法は、コンピュータによって実行される情報処理装置であって、楽器を示す楽器情報に基づいて、前記楽器情報が示す前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定し、前記決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する。この態様によれば、楽器に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
【0199】
Ｃ２：第２態様
第１態様の例（第２態様）において、さらに、前記取得した画像情報を外部機器に送信する。この態様によれば、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を外部機器に伝えることができる。
第１態様の例（第２態様）において、さらに、前記取得した画像情報を外部機器に送信する。この態様によれば、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を外部機器に伝えることができる。
【0200】
Ｃ３：第３態様
第１態様または第２態様の例（第３態様）において、さらに、前記楽器に関する関連情報を用いて、前記楽器情報を特定し、前記注目箇所を決定することは、前記特定した楽器情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、楽器に関する関連情報に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
第１態様または第２態様の例（第３態様）において、さらに、前記楽器に関する関連情報を用いて、前記楽器情報を特定し、前記注目箇所を決定することは、前記特定した楽器情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、楽器に関する関連情報に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
【0201】
Ｃ４：第４態様
第３態様の例（第４態様）において、前記関連情報は、前記楽器が出力する音を示す情報、前記楽器を表す画像を示す情報、前記楽器に応じた楽譜を示す情報、または、前記楽器と当該楽器の教習スケジュールとの組合せを示す情報である。この態様によれば、種々の情報を関連情報として用いることが可能である。
第３態様の例（第４態様）において、前記関連情報は、前記楽器が出力する音を示す情報、前記楽器を表す画像を示す情報、前記楽器に応じた楽譜を示す情報、または、前記楽器と当該楽器の教習スケジュールとの組合せを示す情報である。この態様によれば、種々の情報を関連情報として用いることが可能である。
【0202】
Ｃ５：第５態様
第３態様または第４態様の例（第５態様）において、前記楽器情報を特定することは、前記楽器に関する学習用関連情報と、前記学習用関連情報から特定される楽器を示す学習用楽器情報と、の関係を学習した第１学習済みモデルへ前記関連情報を入力することと、前記関連情報に応じて前記第１学習済みモデルが出力する情報を、前記楽器情報として特定することと、を含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いて楽器情報を特定するため、楽器情報は、演奏者が演奏する楽器を高い精度で示すことができる。
第３態様または第４態様の例（第５態様）において、前記楽器情報を特定することは、前記楽器に関する学習用関連情報と、前記学習用関連情報から特定される楽器を示す学習用楽器情報と、の関係を学習した第１学習済みモデルへ前記関連情報を入力することと、前記関連情報に応じて前記第１学習済みモデルが出力する情報を、前記楽器情報として特定することと、を含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いて楽器情報を特定するため、楽器情報は、演奏者が演奏する楽器を高い精度で示すことができる。
【0203】
Ｃ６：第６態様
第５態様の例（第６態様）において、前記関連情報および前記学習用関連情報は、前記楽器が出力する音を示し、前記学習用楽器情報は、前記学習用関連情報が示す前記音を出力する楽器を示す。この態様によれば、楽器が出力する音に基づいて、楽器を特定できる。
第５態様の例（第６態様）において、前記関連情報および前記学習用関連情報は、前記楽器が出力する音を示し、前記学習用楽器情報は、前記学習用関連情報が示す前記音を出力する楽器を示す。この態様によれば、楽器が出力する音に基づいて、楽器を特定できる。
【0204】
Ｃ７：第７態様
第５態様の例（第７態様）において、前記関連情報および前記学習用関連情報は、前記楽器を表す画像を示し、前記学習用楽器情報は、前記学習用関連情報が示す前記画像によって表される前記楽器を示す。この態様によれば、楽器を表す画像に基づいて、楽器を特定できる。
第５態様の例（第７態様）において、前記関連情報および前記学習用関連情報は、前記楽器を表す画像を示し、前記学習用楽器情報は、前記学習用関連情報が示す前記画像によって表される前記楽器を示す。この態様によれば、楽器を表す画像に基づいて、楽器を特定できる。
【0205】
Ｃ８：第８態様
第３態様の例（第８態様）において、前記楽器情報を特定することは、前記楽器に関する参照用関連情報と、前記楽器を示す参照用楽器情報との対応関係を示すテーブルを参照することにより、前記関連情報に対応する参照用楽器情報を、前記楽器情報として特定することを含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いることなく、楽器情報を特定できる。
第３態様の例（第８態様）において、前記楽器情報を特定することは、前記楽器に関する参照用関連情報と、前記楽器を示す参照用楽器情報との対応関係を示すテーブルを参照することにより、前記関連情報に対応する参照用楽器情報を、前記楽器情報として特定することを含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いることなく、楽器情報を特定できる。
【0206】
Ｃ９：第９態様
第１態様から第８形態のいずれかの例（第９態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記楽器情報が示す前記楽器から出力される音を示す音情報と、前記楽器情報と、に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、楽器から出力される音に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
第１態様から第８形態のいずれかの例（第９態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記楽器情報が示す前記楽器から出力される音を示す音情報と、前記楽器情報と、に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、楽器から出力される音に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
【0207】
Ｃ１０：第１０態様
第９態様の例（第１０態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記楽器を示す学習用楽器情報と、前記学習用楽器情報が示す前記楽器から出力される音を示す学習用音情報と、を含む学習用入力情報と、前記学習用楽器情報が示す前記楽器であって前記学習用音情報が示す前記音を出力する前記楽器を演奏する演奏者の身体において注目される箇所を示す学習用出力情報と、の関係を学習した第２学習済みモデルへ、前記楽器情報と前記音情報とを含む入力情報を入力することと、前記入力情報に応じて前記第２学習済みモデルが出力する出力情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いて注目箇所を特定するため、楽器から出力される音に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を高い精度で特定できる。
第９態様の例（第１０態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記楽器を示す学習用楽器情報と、前記学習用楽器情報が示す前記楽器から出力される音を示す学習用音情報と、を含む学習用入力情報と、前記学習用楽器情報が示す前記楽器であって前記学習用音情報が示す前記音を出力する前記楽器を演奏する演奏者の身体において注目される箇所を示す学習用出力情報と、の関係を学習した第２学習済みモデルへ、前記楽器情報と前記音情報とを含む入力情報を入力することと、前記入力情報に応じて前記第２学習済みモデルが出力する出力情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いて注目箇所を特定するため、楽器から出力される音に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を高い精度で特定できる。
【0208】
Ｃ１１：第１１態様
本開示の態様（第１１態様）に係る情報処理方法は、コンピュータによって実行される情報処理方法であって、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定し、前記決定した注目箇所の画像を示す画像情報を取得する。この態様によれば、楽器から出力される音に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
本開示の態様（第１１態様）に係る情報処理方法は、コンピュータによって実行される情報処理方法であって、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、前記楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定し、前記決定した注目箇所の画像を示す画像情報を取得する。この態様によれば、楽器から出力される音に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
【0209】
Ｃ１２：第１２態様
第９態様または第１１態様の例（第１２態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記注目箇所を、楽譜を示す楽譜情報と、前記音情報と、の関係に基づいて決定することを含む。この態様によれば、楽譜情報と音情報との関係に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
第９態様または第１１態様の例（第１２態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記注目箇所を、楽譜を示す楽譜情報と、前記音情報と、の関係に基づいて決定することを含む。この態様によれば、楽譜情報と音情報との関係に基づいて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
【0210】
Ｃ１３：第１３態様
第１１態様の例（第１３態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記楽器から出力される音を示す学習用音情報と、楽譜を示す学習用楽譜情報と、を含む学習用入力情報と、前記学習用楽譜情報が示す前記楽譜に従って前記学習用音情報が示す前記音を出力する楽器を演奏する演奏者の身体において注目される箇所を示す学習用出力情報と、の関係を学習した第３学習済みモデルへ、楽譜を示す楽譜情報と、前記音情報と、を含む入力情報を入力することと、前記入力情報に応じて前記第３学習済みモデルが出力する出力情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いて注目箇所を特定するため、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を高い精度で特定できる。
第１１態様の例（第１３態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記楽器から出力される音を示す学習用音情報と、楽譜を示す学習用楽譜情報と、を含む学習用入力情報と、前記学習用楽譜情報が示す前記楽譜に従って前記学習用音情報が示す前記音を出力する楽器を演奏する演奏者の身体において注目される箇所を示す学習用出力情報と、の関係を学習した第３学習済みモデルへ、楽譜を示す楽譜情報と、前記音情報と、を含む入力情報を入力することと、前記入力情報に応じて前記第３学習済みモデルが出力する出力情報に基づいて、前記注目箇所を決定することを含む。この態様によれば、学習済みモデルを用いて注目箇所を特定するため、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を高い精度で特定できる。
【0211】
Ｃ１４：第１４態様
第１態様から第１３態様のいずれかの例（第１４態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記注目箇所を、演奏についての注意事項を示す注意情報に基づいて決定することを含む。この態様によれば、演奏についての注意事項に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を切り換えることができる。
第１態様から第１３態様のいずれかの例（第１４態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記注目箇所を、演奏についての注意事項を示す注意情報に基づいて決定することを含む。この態様によれば、演奏についての注意事項に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を切り換えることができる。
【0212】
Ｃ１５：第１５態様
第１態様から第１４態様のいずれかの例（第１５態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記注目箇所を、前記演奏者に関する演奏者情報に基づいて決定することを含む。この態様によれば、演奏者に関する演奏者情報に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を切り換えることができる。
第１態様から第１４態様のいずれかの例（第１５態様）において、前記注目箇所を決定することは、前記注目箇所を、前記演奏者に関する演奏者情報に基づいて決定することを含む。この態様によれば、演奏者に関する演奏者情報に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を切り換えることができる。
【0213】
Ｃ１６：第１６態様
本開示の態様（第１６態様）に係る情報処理システムは、楽器を示す楽器情報に基づいて、前記楽器情報が示す楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定する決定部と、前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、を含む。この態様によれば、楽器に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
本開示の態様（第１６態様）に係る情報処理システムは、楽器を示す楽器情報に基づいて、前記楽器情報が示す楽器を演奏する演奏者における身体から注目箇所を決定する決定部と、前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、を含む。この態様によれば、楽器に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
【0214】
Ｃ１７：第１７態様
本開示の態様（第１７態様）に係る情報処理システムは、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、前記楽器を用いる演奏者における身体から注目箇所を決定する決定部と、前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、を含む。この態様によれば、楽器から出力される音に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
本開示の態様（第１７態様）に係る情報処理システムは、楽器から出力される音を示す音情報に基づいて、前記楽器を用いる演奏者における身体から注目箇所を決定する決定部と、前記決定部が決定した注目箇所の画像を表す画像情報を取得する取得部と、を含む。この態様によれば、楽器から出力される音に応じて、楽器を使った演奏の教習に必要な演奏者の画像を特定できる。
【符号の説明】
【0215】
１…情報提供システム、１００…生徒教習システム、１００Ａ…楽器、１００Ｂ…生徒、１１１～１１５…カメラ、１２０…マイク、１３０…表示部、１４０…スピーカ、１５０…操作部、１６０…通信部、１７０…記憶装置、１８０…処理装置、１８１…特定部、１８２…学習済みモデル、１８２ａ…学習対象モデル、１８３…決定部、１８４…取得部、１８５…送信部、１８６…出力制御部、１８７～１９０…学習済みモデル、１９１…学習処理部、１９２…データ取得部、１９３…訓練部、２００…先生指導システム、２００Ａ…楽器、２００Ｂ…先生。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】