音楽音響信号から歌声メロディーの各音符のピッチや発音時刻を正確に抽出する歌声MIDI採譜は、専門的知識と多大な作業時間を要する。近年、深層学習に基づく自動採譜手法の精度が向上しているが、依然として多くの誤りが生じる。本研究では、深層学習に基づく自動採譜結果を人手で確認・修正し、効率的に採譜を行うための人間介在型歌声採譜システムを提案する。自動採譜手法の誤り傾向の分析を踏まえ、音響特徴量や自動採譜結果から複数の修正候補を提示することで作業負荷を低減する。また、音符の削除・挿入・置換・分割・結合操作を提供することで効率的な採譜作業を支援する。