Analyze Song

analyze-song（楽曲定量分析・Phase 1b）

できること

音源（YouTube URL / ローカル MP3）から以下を数値抽出:

• BPM・テンポ信頼度（librosa）
• キー・スケール・信頼度（music21）
• コード進行（music21 chordify）
• メロディ音域（music21）
• phrase_repetition：前半/後半の音程同一性検出（vocals.mid 単離で高精度化）
• vocals 音域・性別推定・声域（ボーカルMIDI音域ベース・median MIDI で male/female 判定）
• instrumentation 楽器構成（4 stem の音響特徴量で楽器カテゴリ推定）
• （Phase2）名曲特徴量DB登録: analyze-song 結果を features.json として名曲DB（reference/名曲DB/）へ蓄積・_index.yaml で一覧管理
• （Phase3）照合エンジン: query曲の features.json を名曲DBと照合し、類似名曲ランキング＋重心（代表型）＋改善ヒントを report.md で出力（python -m scripts.match_song）

いつ使うか

• 自作曲の「名曲っぽさ」を数値で確認したい時
• 既存曲の構造を定量化して make-song の参照にしたい時
• reverse-engineer-song の定性分析を数値で裏付けたい時

トリガーワード

「楽曲分析して」「曲を定量分析」「BPM/コード抽出」「名曲っぽさ分析」「analyze-song」「/analyze-song」

使い方（Phase 1b）

cd /home/yn4416/projects/claude-config/skills/analyze-song && \
/home/yn4416/projects/claude-config/.venv/bin/python scripts/analyze_song.py \
  <YouTube URL または MP3パス> \
  -o <出力ディレクトリ> \
  -t <曲名>

※ scripts/analyze_song.py は from scripts import ... で各モジュールを解決するため、cwd を skills/analyze-song にして実行すること。

使い方（Phase 2・名曲DB登録）

cd /home/yn4416/projects/claude-config/skills/analyze-song && \
/home/yn4416/projects/claude-config/.venv/bin/python -m scripts.register_song \
  <曲ID(JPOP-001等)> <YouTube URL または MP3パス> \
  --title <曲名> --artist <アーティスト> \
  --genre {JPOP,ROCK,HIPHOP,WAFU,WORLD} \
  --commercial-rank {million,oricon1,billboard_top10,long_seller} \
  --era {1970s,1980s,1990s,2000s,2010s,2020s} --selection-reason <選定理由>

• features.json → SSOT（reference/名曲DB/<曲ID>/）・音源MP3/PNG/stems → ローカル（~/Music/名曲DB_raw/<曲ID>/）に配置分離（著作権安全・音源は公開側に置かない）
• _index.yaml に冪等でエントリ追記（同曲ID再登録は上書き・重複なし）
• 曲ID 命名: <GENRE>-<3桁>（JPOP-001/HIPHOP-010/WAFU-099）
• _candidates.yaml が ssot_db に存在する場合、登録曲の status を自動で pending→registered に更新（ruamel.yaml でコメント保持）

使い方（Phase 3・照合エンジン）

cd /home/yn4416/projects/claude-config/skills/analyze-song && \
/home/yn4416/projects/claude-config/.venv/bin/python -m scripts.match_song \
  <query features.json パス> <名曲DBディレクトリ> [-o <出力 report.md>]

• query 曲（自作曲等）の features.json を名曲DB（reference/名曲DB/）の全曲と照合し、類似度トップk + 重心（代表型）+ 改善ヒントを report.md で出力
• 出力先省略時は query と同階層に match_report.md
• 併せて make_song_input.json（機械向け構造化JSON・make-song の Phase 0.5/1 参照用）も同階層に出力
• スコアリング4軸: BPM・key・chord・range（重みは scripts/weights.yaml）。phrase_repetition はDB観察で100%Falseのため除外軸

Windows Desktop環境での実行（重要）

上記コマンドは.venv/bin/python（Linux ELFバイナリ）を直接実行するためWSL-CLI環境専用。Windows Desktop環境では直接実行できないため、win-wsl-exec.sh（claude-config/scripts/win-wsl-exec.sh）経由で実行すること:

1. Writeツールで実行したい上記コマンドを /tmp/<任意名>.sh に書き出す（#!/bin/bashシェバン付き）
2. bash /home/yn4416/projects/claude-config/scripts/win-wsl-exec.sh /tmp/<任意名>.sh を実行 （コマンド文字列をBashツールの引数に直接書くとPreToolUse path-rewriteフックで壊れるため、必ずファイル経由にすること）

出力（<出力ディレクトリ>/ 配下）

• features.json — 全特徴量（機械用）
• score/full-1.png score/full.pdf — 五線譜（人間用・MuseScore環境依存で省略の場合あり）
• report.md — サマリ＋工程ログ（人間用）
• make_song_input.json — make-song 連携用構造化JSON（query特徴・類似名曲ランキング・重心・推奨パラメータ・ジャンル分布）※Phase3照合時のみ

Phase（1a/1b/2/3 実装済み）

• 1a: 音源取得＋分析エンジン（librosa/basic_pitch/music21・Demucs無し）✅
• 1b: Demucs音源分離で精度UP（drums BPM・vocals/accompaniment別MIDI・phrase/音域改善）✅
• 2: 名曲特徴量DB（features.json蓄積＋_index.yaml・登録パイプライン・30曲登録済）✅
• 3: 照合エンジン実装済✅（4軸重み付けスコアリング・ランキング・重心・改善ヒント・make-song連携JSON出力）

既知の制限（Phase 1b）

• BPM: drums stem推定で実曲精度UP（Stayin' Alive 104→103.36）。AI生成ドラムonset特殊音源は外れ値あり（yoen-v3_1: 85指定→112推定）
• phrase_repetition: vocals.mid 単離で改善済み
• 楽譜PNG: libpipewire-0.3-0 導入で headless WSL2 のセグフォ解消（PNG/PDF生成可能）
• vocals 性別推定: ピッチ中央値のヒューリスティック（median MIDI ≤A3=male/超=female）。falsetto 判定不可（MIDI単体・倍音構造必要）
• instrumentation: 楽器カテゴリ推定のみ（具象名=エレキピアノ等は Phase2+）。stem名+音響特徴量ハイブリッド
• Phase2 名曲DB: 30曲登録済（JPOP/ROCK/HIPHOP/WAFU/WORLD・reference/名曲DB/）。phrase_repetition はDB観察で100%FalseのためPhase3除外軸・range は低域誤検出あり
• テスト戦略: 正解定義型ゴールドセット（ジャンル判別を想定）は、3指標×重み調整の全組合せで判別不可を実証し廃止（01_DECISIONS/ai-music/2026-06-24_analyze-song-chord指標見直し-不可能性証明.md）。代わりにプロパティベーステスト（対称性 sim(A,B)=sim(B,A)・スコア∈[0,1]・BPM単調減少）でエンジン健全性を保証。ジャンル/主観に依存しない・本体コード不変。

前提知識（進行開始前に必ず読み込む）

• venv: /home/yn4416/projects/claude-config/.venv（変更禁止）
• MuseScore: /home/yn4416/tools/MuseScore-Studio-4.7.3.AppImage
• spec: obsidian-ssot/docs/superpowers/specs/2026-06-19-analyze-song-design.md
• plan: obsidian-ssot/docs/superpowers/plans/2026-06-19-analyze-song-design.md
• Phase2 spec: obsidian-ssot/docs/superpowers/specs/2026-06-21-analyze-song-phase2-famous-songs-db-design.md
• Phase2 plan: obsidian-ssot/docs/superpowers/plans/2026-06-21-analyze-song-phase2-famous-songs-db.md
• Phase3 spec: obsidian-ssot/docs/superpowers/specs/2026-06-22-analyze-song-phase3-matching-engine-design.md
• Phase3 plan: obsidian-ssot/docs/superpowers/plans/2026-06-22-analyze-song-phase3-matching-engine.md