JP2007272118A - Method, device, and program for extracting musical piece tempo - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately extract a tempo without being influenced by a peak detection error which is likely to occur on a sampled voice data. <P>SOLUTION: Two or more peaks are detected from the sampled voice data of an arbitrary musical piece (Step S14). Based on a 1st peak train before movement located in a line according to the peak generation time of these two or more detected peaks, and a 2nd peak train after the peak generation time of the 1st peak train are moved by a prescribed time (t), a distance function between peaks used as a function of the time (t) is calculated (Step S16) which is the total sum of time between respectively nearest peaks between the 1st peak train and the 2nd peak train. Since this distance function between peaks changes periodically according to the periodicity of intervals of the 1st peak train, the tempo of the arbitrary musical piece is calculated based on the cycle of the distance function between peaks (Step S18). <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は楽曲テンポ抽出方法、装置及びプログラムに係り、特に任意の楽曲のサンプリング音声データからその楽曲のテンポを抽出する技術に関する。   The present invention relates to a music tempo extraction method, apparatus, and program, and more particularly to a technique for extracting the tempo of music from sampling audio data of an arbitrary music.

従来、楽曲を格納するデジタル音声データを解析して、テンポ/リズム/アクセントなど、その楽曲のさまざまな特徴量を自動算出する技術が広く開発されている。   2. Description of the Related Art Conventionally, techniques for analyzing digital audio data storing music and automatically calculating various feature values of the music such as tempo / rhythm / accent have been widely developed.

なかでも、楽曲の特徴量の一つである「テンポ」を自動抽出する技術のうち、MIDIなどのいわゆる譜面情報形式の楽譜データ(非波形データ)ではなく、WAV/MP3などのサンプリング音声データを扱うものとして、特許文献1〜3に記載のものがある。   Among them, among the technologies for automatically extracting “tempo”, which is one of the feature quantities of music, not so-called music score information format music data (non-waveform data) such as MIDI but sampled audio data such as WAV / MP3 is used. As what is handled, there are those described in Patent Documents 1 to 3.

特許文献1に記載のテンポ抽出装置は、音声データから小節時間長を算出し、この算出した小節時間長と1小節あたりの拍子数とに基づいてテンポを算出するようにしている。ただし、1小節あたりの拍子数をユーザーが指定するという条件が必要である。   The tempo extraction device described in Patent Document 1 calculates a measure time length from audio data, and calculates the tempo based on the calculated measure time length and the number of beats per measure. However, the condition that the user specifies the number of beats per measure is necessary.

特許文献2に記載のテンポデータ生成方法は、最適な2つのピーク値を選択し、その選択したピーク値の間隔からテンポを算出するようにしているが、最適な2つのピーク値を選択するアルゴリズムの正当性に不明な点があるほか、そもそも隣り合うピークだけに注目しているため、テンポ算出の精度に問題がある。   The tempo data generation method described in Patent Document 2 selects two optimal peak values, and calculates the tempo from the interval between the selected peak values. An algorithm for selecting the optimal two peak values There is a problem with the accuracy of the tempo calculation because there is an unclear point in the legitimacy, and since attention is paid only to adjacent peaks.

特許文献3に記載の拍数検出装置は、低域成分のピーク位置の間隔を用いてテンポを算出しているが、テンポ(BPM(Beat Per Minute))が100〜150の曲のみを対象としている。
特開平5−27751号公報 特開平7−64544号公報 特開平8−201542号公報
The beat number detection device described in Patent Document 3 calculates the tempo using the interval between the peak positions of the low frequency components, but only for songs with a tempo (BPM (Beat Per Minute)) of 100 to 150. Yes.
JP-A-5-27751 Japanese Patent Laid-Open No. 7-64544 JP-A-8-201542

上記特許文献1〜3に記載の技術は、いずれも、ある周波数帯域の波形データからピークを検出して、隣り合うピーク同士の距離(時間間隔)からテンポを求めるものであり、大枠として現在のテンポ抽出技術の一般的な手法である。   Each of the techniques described in Patent Documents 1 to 3 detects a peak from waveform data in a certain frequency band, and obtains a tempo from the distance (time interval) between adjacent peaks. This is a general technique of tempo extraction technology.

これらは、ピーク同士の距離が整数比になるという前提で計算されているので、ピークの位置にずれが生じたとき、整数比で計算すると、徐々にずれが大きくなるという欠点がある。   Since these are calculated on the assumption that the distance between the peaks is an integer ratio, there is a drawback that when the deviation occurs in the peak position, the deviation gradually increases when the calculation is performed with the integer ratio.

一般に、サンプリング音声データには多数の音が混ざっているため、ピーク検出時に誤差が生じやすい。上記従来の方法では、サンプリング音声データに生じやすいピーク検出誤差に起因して、正確にテンポを検出できない可能性が高い。   In general, since many sounds are mixed in sampled sound data, an error is likely to occur at the time of peak detection. In the conventional method, there is a high possibility that the tempo cannot be accurately detected due to the peak detection error that is likely to occur in the sampled sound data.

また、従来の方法は、対象とする音源の条件(楽器、周波数、テンポ)をある程度限定するものが多い。   Many conventional methods limit the conditions (musical instrument, frequency, tempo) of the target sound source to some extent.

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、サンプリング音声データに生じやすいピーク検出誤差に影響されずに、正確にテンポを抽出することができるとともに、対象音源を特定しない高いロバスト性を実現することができる楽曲テンポ抽出方法、装置及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and can accurately extract the tempo without being affected by the peak detection error that is likely to occur in the sampled sound data, and has high robustness without specifying the target sound source. It is an object of the present invention to provide a music tempo extraction method, apparatus, and program that can be realized.

前記目的を達成するために請求項1に係る楽曲テンポ抽出方法は、任意の楽曲のサンプリング音声データを入力する音声データ入力ステップと、前記入力したサンプリング音声データの複数のピークを検出し、その検出した複数のピークのピーク発生時間を検出するピーク検出ステップと、前記検出した複数のピークがピーク発生時間で並んだ移動前の第1のピーク列と、前記第1のピーク列のピーク発生時間を所定の時間(t)移動させた移動後の第2のピーク列とに基づいて、前記第1のピーク列と第2のピーク列との間でそれぞれ最も近いピーク間の時間の総和である、前記時間(t)の関数となるピーク間距離関数を算出するピーク間距離関数算出ステップと、前記算出したピーク間距離関数の周期に基づいて前記任意の楽曲のテンポを算出するテンポ算出ステップと、を含むことを特徴としている。   In order to achieve the above object, a music tempo extraction method according to claim 1 includes: an audio data input step for inputting sampling audio data of an arbitrary music; and detecting a plurality of peaks of the input sampling audio data, and detecting the peaks A peak detection step for detecting a peak occurrence time of the plurality of peaks, a first peak row before movement in which the detected plurality of peaks are arranged in the peak occurrence time, and a peak occurrence time of the first peak row. Based on the second peak train after movement that has been moved for a predetermined time (t), it is the sum of the times between the nearest peaks between the first peak train and the second peak train, A peak-to-peak distance function calculating step for calculating a peak-to-peak distance function that is a function of the time (t), and a template of the arbitrary music piece based on the calculated period of the peak-to-peak distance function. It is characterized in that it comprises a tempo calculation step of calculating a.

即ち、任意の楽曲のサンプリング音声データから時間順に並んだ複数のピークを検出する。そして、複数のピークがピーク発生時間で並んだピーク列を元にして、本発明で新規に導入したピーク間距離関数を算出する。このピーク間距離関数は、複数のピークがピーク発生時間で並んだ移動前のピーク列(第1のピーク列)と、この第1のピーク列のピーク発生時間を所定の時間(t)移動させた移動後のピーク列(第2のピーク列)とに基づいて、前記第1のピーク列と第2のピーク列との間でそれぞれ最も近いピーク間の時間の総和である。また、このピーク間距離関数は、前記時間(t)の関数であり、前記第1のピーク列の間隔の周期性に対応して周期的に変化する。したがって、ピーク間距離関数の周期に基づいて前記任意の楽曲のテンポを算出することができる。この方法によれば、ピーク検出にわずかな誤差があっても複数のピークの情報を元に算出されるピーク間距離関数の周期には影響がなく、正確にテンポを抽出することができる。   That is, a plurality of peaks arranged in order of time are detected from sampling audio data of an arbitrary music piece. Then, a peak-to-peak distance function newly introduced in the present invention is calculated based on a peak row in which a plurality of peaks are arranged at peak occurrence times. This inter-peak distance function moves a peak sequence before movement (first peak sequence) in which a plurality of peaks are arranged in the peak occurrence time and a peak occurrence time of the first peak sequence by a predetermined time (t). Based on the peak sequence after movement (second peak sequence), it is the sum of the time between the nearest peaks between the first peak sequence and the second peak sequence. The inter-peak distance function is a function of the time (t), and changes periodically according to the periodicity of the interval between the first peak rows. Therefore, the tempo of the arbitrary music can be calculated based on the period of the peak-to-peak distance function. According to this method, even if there is a slight error in peak detection, there is no effect on the period of the inter-peak distance function calculated based on the information of a plurality of peaks, and the tempo can be accurately extracted.

請求項2に示すように請求項1に記載の楽曲テンポ抽出方法において、前記ピーク検出ステップは、前記複数のピークのピーク発生時間とともに、各ピークのピーク値を検出し、その検出したピーク値に基づいて該ピーク値の小さいものを前記第1のピーク列から除去することを特徴としている。即ち、ピーク間距離関数にかける前に、ピークの強度でフィルタリングする。これにより、強度の弱いピークを取り除き、ノイズを減らしてテンポ算出の精度を上げるようにしている。   According to a second aspect of the present invention, in the music tempo extraction method according to the first aspect, the peak detection step detects a peak value of each peak together with a peak occurrence time of the plurality of peaks, and sets the detected peak value. On the basis of this, it is characterized in that those having a small peak value are removed from the first peak row. That is, before applying to the peak-to-peak distance function, filtering is performed by the peak intensity. This removes weak peaks and reduces noise to improve the accuracy of tempo calculation.

請求項3に示すように請求項1又は2に記載の楽曲テンポ抽出方法において、前記ピーク検出ステップは、前記ピークを検出する前に、前記サンプリング音声データからテンポを正確に取りやすい帯域を自動選択することを特徴としている。これにより、規則的にリズムを刻んでいる楽器の音の帯域のデータが抽出され、以後のテンポ抽出の精度を上げることができる。   3. The music tempo extraction method according to claim 1 or 2, wherein the peak detection step automatically selects a band in which the tempo can be accurately obtained from the sampled sound data before detecting the peak. It is characterized by doing. As a result, data of the sound band of the musical instrument that regularly rhythms is extracted, and the accuracy of subsequent tempo extraction can be improved.

請求項4に示すように請求項1又は2に記載の楽曲テンポ抽出方法において、前記ピーク検出ステップは、前記ピークを検出する前に、前記サンプリング音声データを複数に区分された帯域別にフィルタリングするステップと、前記フィルタリングされた各帯域のデータの自己相関関数を算出するステップと、前記算出した自己相関関数のうちで最も規則性のある自己相関関数が得られる帯域のサンプリング音声データを選択することを特徴としている。   4. The music tempo extraction method according to claim 1 or 2, wherein the peak detecting step is a step of filtering the sampled audio data into a plurality of divided bands before detecting the peak. Calculating the autocorrelation function of the filtered data of each band, and selecting the sampling audio data of the band from which the most regular autocorrelation function is obtained among the calculated autocorrelation functions. It is a feature.

請求項5に示すように請求項1乃至4のいずれかに記載の楽曲テンポ抽出方法において、前記テンポ算出ステップは、前記算出したピーク間距離関数が最初に極小値となるときの前記時間(t)、又は隣接する極小値の間の時間に基づいて前記ピーク間距離関数の周期を求めることを特徴としている。   5. The music tempo extraction method according to claim 1, wherein the tempo calculation step includes the time (t) when the calculated peak-to-peak distance function first becomes a minimum value. ) Or the period of the peak-to-peak distance function based on the time between adjacent local minimum values.

請求項6に示すように請求項1乃至5のいずれかに記載の楽曲テンポ抽出方法において、前記テンポ算出ステップは、前記算出したテンポが倍テンポ、又は2分の1テンポであるかを判断するステップを含み、その判断結果に基づいてテンポを補正することを特徴としている。   6. The music tempo extraction method according to claim 1, wherein the tempo calculation step determines whether the calculated tempo is a double tempo or a half tempo. Including a step and correcting the tempo based on the determination result.

請求項7に係る楽曲テンポ抽出装置は、任意の楽曲のサンプリング音声データを入力する音声データ入力手段と、前記サンプリング音声データの複数のピークを検出し、その検出した複数のピークのピーク発生時間を検出するピーク検出手段と、前記検出した複数のピークがピーク発生時間で並んだ移動前の第1のピーク列と、前記第1のピーク列のピーク発生時間を所定の時間(t)移動させた移動後の第2のピーク列とに基づいて、前記第1のピーク列と第2のピーク列との間でそれぞれ最も近いピーク間の時間の総和である、前記時間(t)の関数となるピーク間距離関数を算出するピーク間距離関数算出手段と、前記算出したピーク間距離関数の周期に基づいて前記任意の楽曲のテンポを算出するテンポ算出手段と、を備えたことを特徴としている。   The music tempo extraction device according to claim 7 is an audio data input means for inputting sampling audio data of an arbitrary music, and detects a plurality of peaks of the sampling audio data, and calculates peak occurrence times of the detected peaks. Peak detecting means for detecting, the first peak train before movement in which the detected plurality of peaks are arranged in the peak occurrence time, and the peak occurrence time of the first peak train are moved by a predetermined time (t) Based on the second peak train after movement, it is a function of the time (t), which is the sum of the times between the nearest peaks between the first peak train and the second peak train. A peak-to-peak distance function calculating unit that calculates a peak-to-peak distance function; and a tempo calculating unit that calculates a tempo of the arbitrary music based on a cycle of the calculated peak-to-peak distance function. It is a symptom.

請求項8に係る楽曲テンポ抽出プログラムは、請求項1乃至6のいずれかに記載の楽曲テンポ抽出方法をコンピュータに実現させることを特徴としている。   A music tempo extraction program according to claim 8 causes a computer to realize the music tempo extraction method according to any one of claims 1 to 6.

本発明によれば、サンプリング音声データに生じやすいピーク検出誤差に影響されずに、正確にテンポを抽出することができる。   According to the present invention, it is possible to accurately extract a tempo without being affected by a peak detection error that is likely to occur in sampled sound data.

以下、添付図面に従って本発明に係る楽曲テンポ抽出方法、装置及びプログラムの好ましい実施の形態について説明する。   Preferred embodiments of a music tempo extraction method, apparatus, and program according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

図1は本発明に係る楽曲テンポ抽出装置としての機能を備えたパソコンのハードウェア構成例を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration example of a personal computer having a function as a music tempo extraction device according to the present invention.

図1に示すようにパソコン1は、主として各構成要素の動作を制御する中央処理装置(CPU)10と、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となる主メモリ12と、パソコン1のオペレーティングシステム(OS)、パソコン1に接続された周辺機器のデバイスドライバ、本発明に係る楽曲テンポ抽出プログラムを含む各種のアプリケーションソフト、WAV/MP3などのサンプリング音声データ等が格納されるハードディスク装置14と、CD−ROM装置16と、表示用データを一時記憶する表示メモリ18と、この表示メモリ18からの画像データ、文字データ等により画像や文字等を表示するCRTモニタや液晶モニタ等のモニタ装置20と、サウンド・カード22と、スピーカ24と、キーボード26と、位置入力装置としてのマウス28、マウス28の状態を検出してモニタ装置20上のマウスポインタの位置やマウス28の状態等の信号をCPU10に出力するマウスコントローラ30と、USB(Universal Serial Bus)などのインターフェース32と、上記各構成要素を接続するバス34とから構成されている。   As shown in FIG. 1, a personal computer 1 includes a central processing unit (CPU) 10 that mainly controls the operation of each component, a main memory 12 that stores a control program for the device, and serves as a work area when the program is executed. Operating system (OS) of the personal computer 1, device drivers of peripheral devices connected to the personal computer 1, various application software including the music tempo extraction program according to the present invention, sampling audio data such as WAV / MP3, etc. A device 14, a CD-ROM device 16, a display memory 18 for temporarily storing display data, a CRT monitor or a liquid crystal monitor for displaying images, characters, etc. by image data, character data, etc. from the display memory 18. Monitor device 20, sound card 22, speaker 24, keyboard 26, a mouse 28 as a position input device, a mouse controller 30 for detecting the state of the mouse 28 and outputting signals such as the position of the mouse pointer on the monitor device 20 and the state of the mouse 28 to the CPU 10, and a USB (Universal Serial) Bus), and a bus 34 for connecting the above components.

尚、上記構成のパソコン1は、ハードディスク装置14に格納されている、本発明に係る楽曲テンポ抽出プログラムを除いて周知のものであるため、各構成要素の詳細な説明については省略する。この楽曲テンポ抽出プログラムは、該プログラムが記録されたCD−ROMをパソコン1のCD−ROM装置16にセットすることにより、又は図示しない通信手段を介してネットワークを通じてパソコン1にインストールすることができる。   The personal computer 1 having the above-described configuration is well-known except for the music tempo extraction program according to the present invention, which is stored in the hard disk device 14, and a detailed description of each component will be omitted. This music tempo extraction program can be installed in the personal computer 1 by setting the CD-ROM on which the program is recorded in the CD-ROM device 16 of the personal computer 1 or through a network not shown.

図2は上記パソコン1における楽曲テンポ抽出装置としての機能を示す機能ブロック図である。   FIG. 2 is a functional block diagram showing the function of the personal computer 1 as a music tempo extraction device.

同図に示すように、この楽曲テンポ抽出装置は、楽曲データ入力装置50と、記憶装置52と、操作手段54と、テンポ抽出手段56とから構成されている。   As shown in the figure, the music tempo extraction device includes a music data input device 50, a storage device 52, an operation means 54, and a tempo extraction means 56.

楽曲データ入力装置50は、テンポ抽出の対象となる楽曲の楽曲データ(サンプリング音声データ)を入力するための手段であり、例えば、図1のCD−ROM装置16などが考えられる。   The music data input device 50 is a means for inputting music data (sampling audio data) of a music to be subjected to tempo extraction. For example, the CD-ROM device 16 of FIG.

記憶装置52は、入力したサンプリング音声データを一時的に記憶するためのものであり、図1の主メモリ12やハードディスク装置14などが考えられる。   The storage device 52 is for temporarily storing the input sampling sound data, and the main memory 12 and the hard disk device 14 of FIG. 1 are conceivable.

操作手段54は、ユーザーからの操作を受け付け、テンポを抽出する楽曲を選択したり、テンポ抽出の指示を行ったりするもので、図1のキーボード26やマウス28などが考えられる。   The operation means 54 receives an operation from the user, selects a music piece from which a tempo is extracted, and gives an instruction for tempo extraction. The keyboard 26 and the mouse 28 in FIG.

テンポ抽出手段56は、本発明に係るテンポ抽出を実行する手段であり、図1のハードディスク装置14に格納された楽曲テンポ抽出プログラムと、そのプログラムを実行するCPU10などが考えられる。   The tempo extraction means 56 is means for executing tempo extraction according to the present invention, and a music tempo extraction program stored in the hard disk device 14 of FIG. 1 and a CPU 10 for executing the program can be considered.

次に、上記テンポ抽出手段56でのテンポ抽出処理等について詳細に説明する。   Next, the tempo extraction process in the tempo extraction means 56 will be described in detail.

図3は主としてテンポ抽出手段56の処理の流れを示すフローチャートである。   FIG. 3 is a flowchart mainly showing the flow of processing of the tempo extracting means 56.

同図において、テンポ抽出手段56は、テンポ抽出する対象となる楽曲データを入力する(ステップS10)。入力する楽曲データは、MIDIなど楽譜情報をもった非波形データではなく、図4に示すようにWAV/MP3などのサンプリング音声データとする。この実施の形態では、10数秒間のサンプリング音声データを取り込むようにしている。   In the figure, a tempo extraction means 56 inputs music data to be subjected to tempo extraction (step S10). The music data to be input is not non-waveform data having musical score information such as MIDI but sampling audio data such as WAV / MP3 as shown in FIG. In this embodiment, sampling audio data for 10 or more seconds is captured.

続いて、テンポ抽出手段56は、入力したサンプリング音声データを平滑化する(ステップS12)。図5は、サンプリング音声データを平滑化した、プラス側のデータを示すグラフである。平滑化の方法は、移動平均法(ある区間に含まれる点の平均値を計算する手法)など公知の方法でよい。   Subsequently, the tempo extraction means 56 smoothes the input sampling sound data (step S12). FIG. 5 is a graph showing data on the plus side obtained by smoothing the sampled sound data. The smoothing method may be a known method such as a moving average method (a method for calculating an average value of points included in a certain section).

尚、平滑化を行う前のタイミングで、不要な帯域のデータを除去し、以後の精度を上げるために、必要に応じて入力音源の波形データをフィルタリングしてもよい。フィルタリングの手法は、FFT(フーリエ変換)や、FIR、IIRフィルタなどを使用した公知の技術でよい。   Note that the waveform data of the input sound source may be filtered as necessary in order to remove unnecessary band data at a timing before smoothing and improve the accuracy thereafter. The filtering technique may be a known technique using FFT (Fourier transform), FIR, IIR filter, or the like.

次に、テンポ抽出手段56は、平滑化された波形データの山の頂点をピークとして検出する(ステップS14)。図6は10数秒間の間に検出された複数のピークのピーク発生位置(時間)とピークの強度(ピーク値)とを示している。   Next, the tempo extraction means 56 detects the peak of the smoothed waveform data as a peak (step S14). FIG. 6 shows peak occurrence positions (time) and peak intensities (peak values) of a plurality of peaks detected during a few tens of seconds.

この検出したピークを、後述の「ピーク間距離関数」にかける前に、ピークの強度でフィルタリングする。このフィルタリングにより、強度の弱いピーク(図6上で、〇印Aで囲まれた弱いピーク)を取り除く。このフィルタリングの方法は、一定の閾値以下のピーク値を有するピークを取り除く方法であってもよいし、強度の最も強いものから順に、一定個数を満たすピークを拾う方法であってもよい。   This detected peak is filtered by the intensity of the peak before being subjected to the “inter-peak distance function” described later. This filtering removes a weak peak (a weak peak surrounded by a circle A in FIG. 6). This filtering method may be a method of removing a peak having a peak value below a certain threshold value, or a method of picking up a peak satisfying a certain number in order from the strongest one.

続いて、テンポ抽出手段56は、検出したピークを元に、独自の「ピーク間距離関数」を用いてテンポ抽出に必要な計算処理を実施する(ステップS16)。ここで用いる方法はオリジナルで、この発明の特徴的なポイントである。   Subsequently, the tempo extraction means 56 performs a calculation process necessary for tempo extraction based on the detected peak, using a unique “inter-peak distance function” (step S16). The method used here is original and is a characteristic point of the present invention.

次に、「ピーク間距離関数」について説明する。   Next, the “peak distance function” will be described.

例えば、図7(A)に示すようにピークが検出されたと仮定する。ここで、説明を簡単にするために、ピークの数を3つとし、かつピーク同士は概ね等間隔に配置されているものとする。   For example, assume that a peak is detected as shown in FIG. Here, in order to simplify the description, it is assumed that the number of peaks is three and the peaks are arranged at approximately equal intervals.

この3つのピーク(ピーク列)の位置関係(時間間隔)を保ったまま、このピーク列を、所定の移動量(時間)t(=0.1秒)だけ図7上で右に移動させると、移動前のピーク列(第1のピーク列)と、移動後のピーク列(第2のピーク列)との関係は、図7(B)に示すようになる。   When this peak row is moved to the right on FIG. 7 by a predetermined movement amount (time) t (= 0.1 seconds) while maintaining the positional relationship (time interval) of these three peaks (peak row). FIG. 7B shows the relationship between the peak train before movement (first peak train) and the peak train after movement (second peak train).

そして、第1のピーク列と第2のピーク列との間で、それぞれ最も近いピーク間の「距離の総和」を算出する。この場合は、「距離の総和」=0.1×3=0.3(sec)である。ここで、「距離」とは、時間を意味している。   Then, the “total sum of distances” between the nearest peaks is calculated between the first peak row and the second peak row. In this case, “total distance” = 0.1 × 3 = 0.3 (sec). Here, “distance” means time.

移動量tを少しずつ増加させていくと、移動後のあるピークは、移動前の別のピークに近づくことがある。図7(C)は第1のピーク列に対して第2のピーク列が、1.0秒だけ右に移動した場合に関して示している。   If the movement amount t is increased little by little, a certain peak after movement may approach another peak before movement. FIG. 7C shows a case where the second peak row moves to the right by 1.0 second with respect to the first peak row.

このように、第2のピーク列を移動させた結果、最も近いピークが隣のピークになると、その隣のピークとの「距離」を採用した上で、「距離の総和」を算出する。この場合は、「距離の総和」=(3.1−2.5)+(4.6−4.1)+(5.6−4.6)=0.6+0.5+1.0=2.1(sec)となる。   As described above, when the nearest peak becomes the adjacent peak as a result of moving the second peak row, the “distance” with the adjacent peak is adopted, and the “total distance” is calculated. In this case, “sum of distances” = (3.1-2.5) + (4.6-4.1) + (5.6-4.6) = 0.6 + 0.5 + 1.0 = 2. 1 (sec).

このように、第2のピーク列を移動させたときの移動量tに対する「距離の総和」を、ピーク間距離関数PD(t)と呼ぶ。   Thus, the “total distance” with respect to the movement amount t when the second peak row is moved is referred to as a peak-to-peak distance function PD (t).

仮に、ピーク列のピーク位置に周期があるならば、ピーク間距離関数PD(t)も周期を持つ。   If there is a period at the peak position of the peak row, the peak-to-peak distance function PD (t) also has a period.

図8は上記のようにして算出されるピーク間距離関数PD(t)を示しており、ピークとピークとの距離が0.5(sec)で一定になっている(図8上で横軸はm secである)。   FIG. 8 shows the peak-to-peak distance function PD (t) calculated as described above, and the distance between the peaks is constant at 0.5 (sec) (the horizontal axis in FIG. 8). Is m sec).

最後に、テンポ抽出手段56は、上記のようにして算出したピーク間距離関数から楽曲のテンポを算出する(ステップS18)。   Finally, the tempo extraction means 56 calculates the tempo of the music from the peak-to-peak distance function calculated as described above (step S18).

ピークの連続に規則性があると仮定すると、ピークをずらしていったときにピーク間距離関数が極小となった点が、元のピーク列の並びと同じところであると予想できる。つまり、スタートからピーク間距離関数が極小になるまでの移動量tが、拍の単位となるはずであるため、拍の単位の区間と、実時間からテンポを計算できる。   Assuming that the continuity of the peaks is regular, it can be expected that the point-to-peak distance function becomes minimal when the peaks are shifted and is the same as the original sequence of peaks. In other words, since the movement amount t from the start until the peak-to-peak distance function is minimized should be a beat unit, the tempo can be calculated from the beat unit section and the real time.

図8に示したピーク間距離関数は、0.5 (sec)を周期として極小値をもつことが分かる。この周期0.5 (sec)を用いてテンポを計算すると、テンポ(BPM)は、次式により算出することができ、正しい結果が得られることが分かる。
[数1]
Tempo=60÷0.5=120
尚、ピーク間距離関数の周期としては、ピーク間距離関数が最初に極小値となる移動量tから求めてもよいし、隣接する極小値の間隔から求めてもよい。
It can be seen that the peak-to-peak distance function shown in FIG. 8 has a minimum value with a period of 0.5 (sec). If the tempo is calculated using this period 0.5 (sec), it can be seen that the tempo (BPM) can be calculated by the following equation, and a correct result is obtained.
[Equation 1]
Tempo = 60 ÷ 0.5 = 120
In addition, as a period of the distance function between peaks, you may obtain | require from the movement amount t from which a distance function between peaks becomes a minimum value first, and may obtain | require from the space | interval of an adjacent minimum value.

本発明による楽曲テンポ抽出方法では、ピーク列全体を1つの塊としてスライドさせていき、塊全体の規則性を判断するため、個別のピークに生じる誤差(位置のずれ)が精度に対して影響しない。また、この方法では、対象とする楽曲データに対して、周波数帯域・テンポ・拍子数など従来技術が限定しているような条件の特定が不要であり、高いロバスト性を発揮することができる。   In the music tempo extraction method according to the present invention, the entire peak row is slid as one lump, and the regularity of the whole lump is judged. Therefore, errors (positional deviations) occurring in individual peaks do not affect the accuracy. . In addition, this method does not need to specify conditions such as the frequency band, tempo, and time signature that are limited by the prior art for the target music data, and can exhibit high robustness.

次に、図3に示したピーク検出ステップにおいて、最もテンポを正確に検出しやすい帯域の波形データを自動選択する方法について説明する。   Next, a method for automatically selecting waveform data in a band in which the tempo can be most accurately detected in the peak detection step shown in FIG. 3 will be described.

図9のフローチャートに示すように、まず、テンポ抽出する対象となる楽曲データを入力する(ステップS20)。このステップS20は、図3に示したステップS10と同じである。   As shown in the flowchart of FIG. 9, first, music data to be subjected to tempo extraction is input (step S20). This step S20 is the same as step S10 shown in FIG.

続いて、楽曲全体の波形データを、ある帯域に注目し、フィルタリングを行う(ステップS22)。例えば、1オクターブを単位とし、高音域から低音域まで数種類の帯域データをフィルタリングする。   Subsequently, the waveform data of the entire music is filtered by paying attention to a certain band (step S22). For example, in one octave unit, several types of band data from high to low range are filtered.

次に、フィルタリングした各帯域の波形データに自己相関関数(ACF)を適応する(ステップS24)。   Next, an autocorrelation function (ACF) is applied to the filtered waveform data of each band (step S24).

ステップS24で求めた各帯域の自己相関関数を比較し、最も規則性のある自己相関関数(振幅が大きく、同様な繰り返し成分があるもの)が得られた帯域を、テンポ抽出に使用する帯域として決定する(ステップS28)。   By comparing the autocorrelation functions of the respective bands obtained in step S24, the band in which the most regular autocorrelation function (having a large amplitude and similar repeating components) is obtained is used as a band used for tempo extraction. Determine (step S28).

これにより、例えば、ドラムなど規則的にリズムを刻んでいる楽器の音の帯域のデータが抽出され、以後のテンポ抽出の精度を上げることができる。   Thereby, for example, data of a sound band of a musical instrument that regularly rhythms such as a drum is extracted, and the accuracy of subsequent tempo extraction can be improved.

次に、図3に示したテンポ算出ステップにおいて、倍テンポ、2分の1テンポといったテンポの検出ミスを防ぎ、正しくテンポを補正する方法について説明する。   Next, a method for preventing a tempo detection error such as a double tempo and a half tempo and correcting the tempo correctly in the tempo calculation step shown in FIG. 3 will be described.

図10のフローチャートに示すように、ステップS30では、テンポ算出を行う。このテンポ算出ステップS30は、図3のステップS18と同様にピーク間距離関数の結果を元にテンポを算出する。   As shown in the flowchart of FIG. 10, tempo calculation is performed in step S30. In this tempo calculation step S30, the tempo is calculated based on the result of the peak-to-peak distance function as in step S18 of FIG.

次に、前記算出したテンポが倍テンポ、2分の1倍テンポであるかどうかの判断を行い、その判断結果に基づいてテンポの補正を行う(ステップS32)。   Next, it is determined whether the calculated tempo is a double tempo or a half tempo, and the tempo is corrected based on the determination result (step S32).

この補正の方法は任意であり、例えば、特開2005−274708号公報に記載の方法のように、楽曲のスピード感Sという値を求め、その値が、上限の閾値よりも高い場合、即ち、スピード感がある楽曲の場合には、2倍にテンポを補正し、一方、下限の閾値よりも低い場合、即ち、スピード感がない楽曲の場合には、2分の1倍テンポに補正するという操作を行う。   This correction method is arbitrary. For example, as in the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-274708, a value of speed sensation S of music is obtained, and when the value is higher than the upper limit threshold value, that is, In the case of music with a sense of speed, the tempo is corrected twice. On the other hand, when the music is lower than the lower threshold, that is, in the case of music without a sense of speed, the tempo is corrected to a half. Perform the operation.

尚、補正の方法如何によっては、スピード感Sのように別の音声特徴量が必要な場合があり、その特徴量は、テンポ抽出の適切なタイミングで予め算出するようにして、全体の演算時間を減らす工夫をしてもよい。   Depending on the correction method, there may be a case where another audio feature quantity such as the sense of speed S is required, and the feature quantity is calculated in advance at an appropriate timing of tempo extraction, so that the entire calculation time is calculated. You may devise to reduce.

また、この実施の形態では、10数秒のサンプリング音声データを入力するようにしたが、入力するサンプリング音声データの長さはこれに限定されず、要はピーク検出の誤差の影響が生じない程度の数のピーク検出が可能な長さであればよい。更に、この実施の形態では、パソコンを例にソフトウエアで楽曲のテンポ抽出を行う場合について説明したが、ハードウエアで実現するようにしてもよい。   Further, in this embodiment, the sampling voice data of 10 or more seconds is input, but the length of the input sampling voice data is not limited to this, and the point is that the influence of the peak detection error does not occur. Any length that can detect a number of peaks is acceptable. Furthermore, in this embodiment, the case of extracting the tempo of music by software has been described using a personal computer as an example, but may be realized by hardware.

図1は本発明に係る楽曲テンポ抽出装置としての機能を備えたパソコンのハードウエア構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration example of a personal computer provided with a function as a music tempo extraction device according to the present invention. 図2は上記パソコンにおける楽曲テンポ抽出装置としての機能を示す機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram showing functions as a music tempo extraction device in the personal computer. 図3は図2に示したテンポ抽出手段の処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing the flow of processing of the tempo extracting means shown in FIG. 図4は入力したサンプリング音声データの一例を示すグラフである。FIG. 4 is a graph showing an example of input sampling sound data. 図5は平滑化されたサンプリング音声データの一例を示すグラフである。FIG. 5 is a graph showing an example of the smoothed sampling audio data. 図6は検出された複数のピークのピーク発生位置(時間)とピークの強度(ピーク値)とを示すグラフである。FIG. 6 is a graph showing peak occurrence positions (time) and peak intensities (peak values) of a plurality of detected peaks. 図7はピーク間距離関数を説明するために用いた図である。FIG. 7 is a diagram used for explaining the peak-to-peak distance function. 図8はピーク間距離関数の一例を示すグラフである。FIG. 8 is a graph showing an example of the peak-to-peak distance function. 図9は最もテンポを正確に検出しやすい帯域の波形データを自動選択する方法を説明するために用いたフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart used to explain a method of automatically selecting waveform data in a band in which the tempo is most easily detected. 図10は倍テンポ、2分の1テンポなどを補正する方法を説明するために用いたフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart used to explain a method of correcting the double tempo, half tempo, and the like.

符号の説明Explanation of symbols

1…パソコン、10…中央処理装置(CPU)、12…主メモリ、14…ハードディスク装置、16…CD−ROM、20…モニタ装置、26…キーボード、28…マウス、50…楽曲データ入力装置、52…記憶装置、54…操作手段、56…テンポ抽出手段   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Personal computer, 10 ... Central processing unit (CPU), 12 ... Main memory, 14 ... Hard disk drive, 16 ... CD-ROM, 20 ... Monitor device, 26 ... Keyboard, 28 ... Mouse, 50 ... Music data input device, 52 ... Storage device 54 ... Operating means 56 ... Tempo extracting means

Claims (8)

任意の楽曲のサンプリング音声データを入力する音声データ入力ステップと、
前記入力したサンプリング音声データの複数のピークを検出し、その検出した複数のピークのピーク発生時間を検出するピーク検出ステップと、
前記検出した複数のピークがピーク発生時間で並んだ移動前の第1のピーク列と、前記第1のピーク列のピーク発生時間を所定の時間(t)移動させた移動後の第2のピーク列とに基づいて、前記第1のピーク列と第2のピーク列との間でそれぞれ最も近いピーク間の時間の総和である、前記時間(t)の関数となるピーク間距離関数を算出するピーク間距離関数算出ステップと、
前記算出したピーク間距離関数の周期に基づいて前記任意の楽曲のテンポを算出するテンポ算出ステップと、
を含むことを特徴とする楽曲テンポ抽出方法。
An audio data input step for inputting sampling audio data of an arbitrary song;
A peak detection step of detecting a plurality of peaks of the input sampling voice data and detecting a peak occurrence time of the detected plurality of peaks;
The first peak row before movement in which the detected plurality of peaks are arranged in the peak occurrence time, and the second peak after movement obtained by moving the peak occurrence time of the first peak row by a predetermined time (t) Based on the column, a peak-to-peak distance function that is a function of the time (t), which is the sum of the time between the nearest peaks between the first peak column and the second peak column, is calculated. A peak-to-peak distance function calculation step;
A tempo calculation step of calculating the tempo of the arbitrary music based on the calculated period of the peak-to-peak distance function;
The music tempo extraction method characterized by including this.
前記ピーク検出ステップは、前記複数のピークのピーク発生時間とともに、各ピークのピーク値を検出し、その検出したピーク値に基づいて該ピーク値の小さいものを前記第1のピーク列から除去することを特徴とする請求項1に記載の楽曲テンポ抽出方法。   The peak detection step detects a peak value of each peak together with the peak occurrence times of the plurality of peaks, and removes a small peak value from the first peak row based on the detected peak value. The music tempo extraction method according to claim 1. 前記ピーク検出ステップは、前記ピークを検出する前に、前記サンプリング音声データからテンポを正確に取りやすい帯域を自動選択することを特徴とする請求項1又は2に記載の楽曲テンポ抽出方法。   3. The music tempo extraction method according to claim 1, wherein the peak detection step automatically selects a band from which the tempo can be accurately obtained from the sampled audio data before detecting the peak. 前記ピーク検出ステップは、前記ピークを検出する前に、前記サンプリング音声データを複数に区分された帯域別にフィルタリングするステップと、前記フィルタリングされた各帯域のデータの自己相関関数を算出するステップと、前記算出した自己相関関数のうちで最も規則性のある自己相関関数が得られる帯域のサンプリング音声データを選択することを特徴とする請求項1又は2に記載の楽曲テンポ抽出方法。   The peak detection step includes: filtering the sampled audio data into a plurality of divided bands before detecting the peak; calculating an autocorrelation function of the data of each filtered band; The music tempo extraction method according to claim 1 or 2, wherein sampling audio data in a band in which the most regular autocorrelation function is obtained among the calculated autocorrelation functions is selected. 前記テンポ算出ステップは、前記算出したピーク間距離関数が最初に極小値となるときの前記時間(t)、又は隣接する極小値の間の時間に基づいて前記ピーク間距離関数の周期を求めることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の楽曲テンポ抽出方法。   The tempo calculation step obtains the period of the peak-to-peak distance function based on the time (t) when the calculated peak-to-peak distance function first becomes a minimum value, or the time between adjacent minimum values. The music tempo extraction method according to any one of claims 1 to 4. 前記テンポ算出ステップは、前記算出したテンポが倍テンポ、又は2分の1テンポであるかを判断するステップを含み、その判断結果に基づいてテンポを補正することを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の楽曲テンポ抽出方法。   6. The tempo calculation step includes a step of determining whether the calculated tempo is a double tempo or a half tempo, and the tempo is corrected based on the determination result. The music tempo extraction method according to any one of the above. 任意の楽曲のサンプリング音声データを入力する音声データ入力手段と、
前記サンプリング音声データの複数のピークを検出し、その検出した複数のピークのピーク発生時間を検出するピーク検出手段と、
前記検出した複数のピークがピーク発生時間で並んだ移動前の第1のピーク列と、前記第1のピーク列のピーク発生時間を所定の時間(t)移動させた移動後の第2のピーク列とに基づいて、前記第1のピーク列と第2のピーク列との間でそれぞれ最も近いピーク間の時間の総和である、前記時間(t)の関数となるピーク間距離関数を算出するピーク間距離関数算出手段と、
前記算出したピーク間距離関数の周期に基づいて前記任意の楽曲のテンポを算出するテンポ算出手段と、
を備えたことを特徴とする楽曲テンポ抽出装置。
Audio data input means for inputting sampling audio data of an arbitrary song;
A peak detecting means for detecting a plurality of peaks of the sampling voice data and detecting a peak occurrence time of the detected plurality of peaks;
The first peak row before movement in which the detected plurality of peaks are arranged in the peak occurrence time, and the second peak after movement obtained by moving the peak occurrence time of the first peak row by a predetermined time (t) Based on the column, a peak-to-peak distance function that is a function of the time (t), which is the sum of the time between the nearest peaks between the first peak column and the second peak column, is calculated. A peak-to-peak distance function calculating means;
Tempo calculation means for calculating the tempo of the arbitrary music based on the calculated period of the peak distance function;
A music tempo extraction device comprising:
請求項1乃至6のいずれかに記載の楽曲テンポ抽出方法をコンピュータに実現させることを特徴とする楽曲テンポ抽出プログラム。   A music tempo extraction program for causing a computer to realize the music tempo extraction method according to claim 1.
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