CN1614683B - 自动演奏乐器、其中的噪声抑制器、方法 - Google Patents

自动演奏乐器、其中的噪声抑制器、方法 Download PDF

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Abstract

在重放模式中,由利用驱动信号供电的键致动器(104)有选择地移动黑/白键(70),并且,在键致动器(104)内提供的活塞传感器(10)将键行程的测量值(xj)报告给运动控制部件(120);由于测量值(xj)包含由键(70)的变形引起的噪声,因此运动控制部件(120)通过将测量值(xj)和加权因子(wVj;wXj)之间的乘积和除以标准化常数(WV;WX),来估计键行程的真实值或估计值(V;X),并将估计值(WV;WX)与目标值相比较,以查看键(70)是否准确地在基准轨迹上行进;如果答案是否定的,则运动控制部件(120)改变驱动信号的占空比,以便加速或减速键(70)。

Description

自动演奏乐器、其中的噪声抑制器、方法
技术领域
本发明涉及一种噪声抑制技术,并且,特别涉及一种自动演奏键盘乐器、一种合并在自动演奏键盘乐器中的噪声抑制器、一种用于抑制噪声的方法以及代表该方法的计算机程序。
背景技术
自动演奏钢琴是原声钢琴(acoustic piano)和自动演奏系统的组合。当钢琴家在原声钢琴上用手指弹奏一首乐曲时,通过原声钢琴来生成钢琴音调,而自动演奏系统闲置。以下将自动演奏钢琴的该行为称为“操作的原声模式”。另一方面,当代表一首乐曲的乐曲数据代码被顺次提供给自动演奏系统时,自动演奏系统分析该乐曲数据代码,并顺次引起键运动,用于顺着乐曲的节(passage)生成钢琴音调,而没有人类演奏者的任何手指弹奏。以下将自动演奏钢琴的该行为称为“操作的自动演奏模式”。
在日本专利申请公开(laid-open)第Hei 7-175472号中公开了自动演奏钢琴的典型示例。自动演奏系统被合并在日本专利申请公开中公开的现有技术自动演奏钢琴中,并包括具有内置的活塞传感器和控制器的电磁控制键致动器。电磁控制键致动器在黑键和白键的下面提供,并具有连接到控制器的各个螺线管、和可从相关螺线管伸出并可缩进相关螺线管的各个活塞。
在自动演奏模式中,用驱动脉冲信号来有选择地给螺线管供电,使得在相关活塞周围产生磁场。然后,活塞从相关螺线管伸出,并向上推动相关的黑/白键。这样,活塞引起键运动,而没有人类钢琴家的任何手指弹奏。
利用内置活塞传感器来监控活塞,并将实际活塞位置反馈给控制器。控制器已经在代表音符开(note-on)事件的乐曲数据代码的基础上,为黑/白键确定了基准轨迹,即根据时间的一系列目标活塞位置。
当活塞从相关螺线管伸出时,控制器比较目标活塞位置和实际活塞位置,以查看活塞是否准确地在基准轨迹上移动。当控制器发现活塞在基准轨迹上时,控制器保持驱动脉冲信号。然而,如果控制器发现活塞超前或延迟,则控制器改变驱动脉冲,以便强迫活塞在基准轨迹上移动。基准轨迹与黑/白键在原表演中行进的轨迹相同。出于此原因,如果控制器将活塞保持在基准轨迹上,则活塞将等于原表演的键速度给予相关的黑/白键。这导致弦被琴槌以等于原表演的强度撞击。这导致与原表演相同的钢琴音调。
在现有技术自动演奏钢琴中遇到了这样的问题:即使控制器强迫活塞在基准轨迹上移动,也通过一些原声钢琴以与原表演中不同的响度而产生钢琴音调。
发明内容
因此,本发明的重要目的是提供一种自动演奏键盘乐器,其在自动演奏模式中以期望的响度产生音调。
另一重要目的是提供一种噪声抑制器,其使自动演奏键盘乐器以所述响度产生音调。
本发明的再一重要目的是提供一种噪声抑制器中采用的方法。
本发明的再一重要目的是提供一种代表该方法的计算机程序。
本发明人考虑了现有技术自动演奏钢琴中的内在问题,并注意到已完成的严重分散的原声钢琴的组成零件的尺寸。而且,本发明人注意到力从黑/白键到相关琴槌的传递中变形不同的几个组成零件。例如,木制的键和毡发生变形。甚至当在不同的点将力施加到组成零件上时,依据力所施加的点而变形不同。这些现象导致了误差成分被引入基准轨迹。
本发明人搜索数据库寻找误差抑制技术,并且在由Sigeo MINAMI所著并由CQ出版公司出版的“Processing on Waveform Data for ScientificMeasurement(用于科学测量的波形数据处理)”中发现了一种误差抑制技术。MINAMI教授了如何从采样数据消除噪声成分。根据该书,当采样一系列测量值时,通过该序列中间处的测量值和对应的该测量值的加权因子之间的卷积来估计噪声成分。因为有必要在该序列中间处的噪声的基础上确定最新测量值的噪声成分,所以中间处的噪声成分较不方便。
为了达到该目的,本发明提出数学化地抑制误差。
根据本发明的一方面,提供一种用于产生音调的乐器,包括原声乐器,包括多个操纵器,其分别被分配了音高(pitch)名称,并被有选择地移动,用于指定将被产生的音调的音高名称;和多个音调生成单元,其连接到所述多个操纵器并产生由移动的操纵器指定的音调;以及电子系统,其包括:多个致动器,该致动器被分别提供给所述多个操纵器,并利用驱动信号有选择地激活,使得引起所述多个操纵器的运动;多个传感器,其测量表示所述多个操纵器的运动的物理量并产生代表该物理量的测量值的检测信号;预处理部件,其被提供乐曲数据,并在该乐曲数据的基础上为将被移动的操纵器确定基准轨迹;以及运动控制部件,其连接到:预处理部件,用于接收代表基准轨迹的控制数据;多个传感器,用于接收检测信号;以及多个致动器,用于给其提供驱动信号,并改变驱动信号的幅度,以便如果必要则加速和减速操纵器,从而强迫操纵器在基准轨迹上移动,其中,运动控制部件通过计算在基准轨迹上移动的每个操纵器的测量值和加权因子之间乘积的和,来确定物理量的最新估计值,并且其中,运动控制部件比较该最新估计值和前述每个操纵器的基准轨迹上的对应目标值,以查看是否应当改变驱动信号的幅度。
根据本发明的另一方面,提供一种噪声抑制器,用于从以时间间隔提供给其的物理量的测量值中消除噪声成分,该噪声抑制器包括:临时数据存储器,其具有预定数目的位置,测量值按照到达顺序分别存储在这些位置上;估计器,其通过计算存储在临时数据存储器中的测量值和加权因子之间乘积的和来确定物理量的最新测量值的估计值,使得将至少一部分噪声成分给出为与测量值的差;以及数据存储控制器,其从临时数据存储器中删除最早的测量值,使得将新测量值作为最新测量值存储在其中。
根据本发明的再一方面,提供一种用于抑制噪声成分的方法,包括以下步骤:将物理量的新测量值作为最新测量值存储在临时数据存储器中,其中物理量的测量值作为较早的测量值存储在该临时数据存储器中;通过计算存储在临时数据存储器中的测量值和加权因子之间乘积的和来确定最新测量值的估计值,使得将至少一部分噪声成分给出为与测量值的差;以及重复先前的两个步骤,使得连续地为新测量值确定估计值。
根据本发明的再一方面,提供一种表示用于抑制噪声成分的方法的计算机程序,并且该方法包括以下步骤:将物理量的新测量值作为最新测量值存储在临时数据存储器中,其中物理量的测量值作为较早的测量值存储在该临时数据存储器中;通过计算存储在临时数据存储器中的测量值和加权因子之间乘积的和来确定最新测量值的估计值,使得至少一部分噪声成分给出为与测量值的差;以及重复先前的两个步骤,使得连续地为新测量值确定估计值。
附图说明
根据结合附图的下列描述,自动演奏键盘乐器、噪声抑制器、方法和计算机程序的特征和优点将理解得更加清楚,其中:
图1是示出了用于样本末尾处的速度的估计值的、就样本来说加权因子和标准化常数的表,
图2是示出了用于样本末尾处的行程(stroke)的估计值的、就样本来说加权因子和标准化常数的表,
图3是示出了用于样本末尾处的加速度的估计值的、就样本来说加权因子和标准化常数的表,
图4是示出了用于样本末尾处的速度的估计值的、就样本来说加权因子和标准化常数的表,
图5是示出了用于样本末尾处的行程的估计值的、就样本来说加权因子和标准化常数的表,
图6是示出根据本发明的自动演奏钢琴的结构的横截面侧视图,
图7是示出合并在自动演奏钢琴的电子系统内的控制器的系统结构的方框图,
图8是示出用于估计键的真实行程的方法的流程图,
图9是示出控制器的运动控制部件中采用的算法的方框图,
图10是示出根据本发明的另一自动演奏钢琴的结构的横截面侧视图,
图11是示出根据本发明的另一自动演奏钢琴的结构的横截面侧视图,和
图12是示出所进行的用于评价本发明的实验的结果的图。
数学分析
在下面的描述中,假设黑/白键是移动对象,其测量值存在误差。黑/白键形成合并在自动演奏钢琴内的键盘的一部分。移动对象不限于黑/白键。原声钢琴的琴槌可以充当移动对象。尽管如此,对黑/白键是移动对象的假设进行描述。
在自动演奏模式中,控制器将驱动信号提供给与黑/白键相关的键致动器,使得驱动黑/白键以环绕平衡键销旋转。为黑/白键提供了传感器,以便测量黑/白键的行程,并且将代表离静止位置的行程的测量值反馈给控制器。控制器比较该测量值和对应的基准轨迹上的目标值,以查看黑/白键是否正在追踪基准轨迹。如果黑/白键偏离了基准轨迹,则控制器改变驱动信号,以便加速或减速黑/白键。
然而,误差不可避免地被引入测量值。误差被引入测量值的原因是:在黑/白键和键致动器的活塞之间有空程(play),以及在利用人类演奏者的手指的按压和利用活塞的按压之间,黑/白键的变形不同。在通过与记录原表演的自动演奏钢琴不同的自动演奏钢琴来重放原表演的情况中。误差还引起了老化磨损。这样,将在测量值的基础上估计代表黑/白键的实际行程的无误差值。
样本序列中间处的行程的估计值
现在假设在采样周期T从输出信号的波形采样行程xj的n个测量值,其中j为从-m到m,该系列测量值xj或样本被逼近为P次多项式。在次数为2的情况中,行程“y”逼近为y=a*t2+b*t+c,其中t为采样时间,并且*为乘号。如果次数为1,则常数“a”为0。
常数a、b和c以平方误差最小这样的方式来确定。采样时间tj时的测量值表示为xj,并且行程yj的估计值给出为yj=a*tj2+b*tj+c。平方误差E给出为E=SIGMA(xj-yj)2=SIGMA(xj-a*tj2-b*tj-c)2,并且系数a、b和c以平方误差E最小这样的方式来确定。详细地讲,常数a、b和c以这样的方式来确定:
满足偏微分方程
Figure G2004100897704D00052
符号“SIGMA”代表
Figure G2004100897704D00054
常数a、b和c有可能表示为
SIGMA(wj*xj))/W          式1
其中,wj为加权因子而W为标准化常数。换句话说,将常数a、b和c表示为加权因子wj和测量值xj之间相乘的乘积的和,并估计该系列测量值中间(即j=0)处的轨迹,其中j为分配给该序列中的测量值的编号,即j=(-m,...,0,...,m)。测量值的数目n等于(2m+1),并且在(-tm,...,0,...,m)内采样测量值xj。
常数a确定如下。
a=(SIGMA(waj*xj))/Wa              式2
其中Wa和waj表示为式3和4。
Wa=T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15 式3
waj=3j2-m2-m
   =3j2-m(m+1)                    式4
常数b确定如下。
b=SIGMA(wbj*xj))/Wb         式5
其中Wb和wbj表示为式3和4。
Wb=T*m(m+1)(2m+1)/3         式6
wbj=j                       式7
常数c确定如下。
c=(SIGMA(wcj*xj))/Wc        式8
其中Wc和wcj表示为式3和4。
Wc=(2m+1)(2m+3)(2m-1)/3     式9
wcj=3m2+3m-1-5j2
   =-5j2+3m(m+1)-1          式10
当j为0时,用“0”替换2次多项式中的“t”,则行程的估计值等于c。这样,在该序列的中间处,行程的估计值等于c。
随后,对以下各项进行描述:在该系列测量值的中间(即j=0)处加速度的估计值A、速度的估计值Vc;在该系列测量值的末尾(即j=m)处速度的估计值V、在该系列测量值的中间(即j=0)处位置的估计值Xc、以及在该系列测量值的末尾(即j=m)处位置的估计值X。这些估计值表示为
A=2a                        式11
Vc=b                        式12
Xc=c                        式13
V=Vc+A*m*T=b+2a*m*T        式14
X=Xc+Vc*m*T+A/2*(m*T)2
 =c+b*m*T+a(m*T)2           式15
这样,在通过最小二乘逼近而确定的常数a、b和c以及该序列中间处和该序列末尾处的采样周期T的基础上,来确定估计值。
对于最新样本的速度的估计值(2次多项式)
在下面的描述中,术语“末尾”意味着最新,即j=m。每个测量值首先被存储在m,并从“m”经过“0”逐渐移动(ripple)到“-m”。这样,最新测量值总是位于“m”。在该序列中间处的估计值Vc的基础上,在该序列末尾处计算速度的估计值V如下。速度的估计值Vc等于b。由式2、5和14,速度的估计值V表示为
V=b+2a*m*T
 =(SIGMA(wbj*xj))/Wb+2(SIGMA(waj*xj))/Wa*m*T
由于在每次SIGMA计算中,“j”从-m改变到m,因此将上述等式修改为
V=SIGMA((wbj*xj)/Wb+2waj*xj/Wa*m*T
 =SIGMA((wbj*Wa)/T2+2waj*m*Wb/T)*xj)/(WbWa/T2)    式21
用式3、4、6和7替换式21中的wa、waj、wb和wbj。该替换导致了下面的分母和分子。
分母=T*m(m+1)(2m+1)/3*T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15/T2
    =T*m2(m+1)2(2m+1)2(2m+3)(2m-1)/45             式22
分子=SIGMA((j*T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15/T2
      +2(3j2-m(m+1))m*T*m(m+1)(2m+1)/3/T)*xj)
    =m(m+1)(2m+1)/15*SIGMA((30mj2+(2m+3)(2m-1)j
      -10m2(m+1)))*xj                              式23
这样,估计值V表示为
V=SIGMA((30mj2+(2m+3)(2m-1)j-10m2(m+1))*xj)
   /(T*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/3)                 式24
将式24重写为类似于式1的乘积的和,式24可表示为
V=(SIGMA(wVj*xj))/WV                              式25
标准化常数WV和加权因子wVj表示如下。
WV=T*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/3                   式26
wVj=30mj2+(2m+3)(2m-1)j-10m2(m+1)                 式27
在图1中,将标准化常数WV和加权因子wV记入表内。在图1中,m从2增大到10(参见第一行),并且,因此,测量值或样本的数目n从5增大到21,如第二行所示。式26给出了标准化常数WV,如表的第三行所示,并且加权因子wVj随“j”和“m”一起改变。加权因子wVj的和总为0,如表的最后一行所示。
对于最新样本的行程的估计值(2次多项式)
通过式15来计算该序列的末尾处的位置X的估计值,并且用式2、5和8替换a、b和c。然后,将式15重写为
X=c+b*m*T+a(m*T)2
 =(SIGMA(wcj*xj))/Wc+(SIGMA(wbj*xj))/Wb*m*T+
   (SIGMA(waj*xj))/Wa*(m*T)2                           式30
由于在第一项、第二项和第三项中,SIGMA的域(即从-m到m)相同,因此将式30修改为
X=SIGMA((wcj*xj))/Wc+(wbj*xj)/Wb*m*T
   +(waj*xj))/Wa*(m*T)2)
 =SIGMA((wcj*WbWa/T3+wbj*m*WcWa/T2+waj*m2WcWb/T)*xj/
   (WcWbWa/T3)                                 式31
用式3、4、6、7、9和10替换式31中的Wa、waj、Wb、wbj、Wc和wcj。然后,将分母和分子重写为
分母=(2m+1)(2m+3)(2m-1)/3*T*m(m+1)(2m+1)/3*
      T2*m*(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15/T3
    =m2(m+1)2(2m+1)3(2m+3)2(2m-1)2/135        式32
分子=SIGMA(((-5j2+3m(m+1)-1)*T*m(m+1)(2m+1)/3*
      T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15/T3+j*m*
      (2m+1)(2m+3)(2m-1)/3*T2*m(m+1)(2m+1)
      (2m+3)(2m-1)/15/T2+(3j2-m(m+1))*m2*(2m+1)
      (2m+3)(2m-1)/3*T*m(m+1)(2m+1)/3/T)*xj)
    =m2(m+1)(2m+1)2(2m+3)(2m-1)2/45*
      SIGMA((5j2+(2m+3)j-(m+1)(m-1))*xj)      式33
由式32和33,给出位置的估计值X为
X=SIGMA(5j2+(2m+3)j-(m+1)(m-1))*xj)/
   ((m+1)(2m+1)(2m+3)/3)                      式34
以类似于式1的乘积和的形式重写式34。
以(SIGMA(wj*xj)/W的形式重写式34。
X=SIGMA(wXj*xj))/WX                          式35
WX=(m+1)(2m+1)(2m+3)/3                       式36
wXj=5j2+(2m+3)j-(m+1)(m-1)                   式37
这样,以乘积和的形式给出了估计值X。在图2中,将域(即,m)、加权因子wXj和标准化常数WX记入表内。
3次逼近
上述估计值是在将键的行程逼近为2次多项式的事实的基础上确定的。当使用3次多项式时,我们可以更精确地逼近行程。该3次多项式表示为
y=a*t3+b*t2+c*t+d                                 式41
通过类似于2次多项式的最小二乘逼近来确定常数a、b、c和d是可能的。对于常数a,
a=(SIGMA(waj*xj))/Wa                              式42
Wa=T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35       式43
waj=j(5j2-3m2-3m+1)
   =j(5j2-3m(m+1)+1)                              式44
对于常数b,
b=(SIGMA(wbj*xj))/Wb                              式45
Wb=T2*m(m+1)(m+2)(2m+3)(2m-1)/15                  式46
wbj=3j2-m2-m
   =3j2-m(m+1)                                    式47
对于常数c,
c=(SIGMA(wcj*xj))/Wc                              式48
Wc=T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5         式49
wcj=j(15m4+30m3-15m+5-(21m2+21m-7)j2)
   =j(-7(3m(m+1)-1)j2+5(3m(m+1)(m+2)(m-1)+1)+1))  式50
对于常数d,
d=(SIGMA(wdj*xj))/Wd                              式51
Wd=(2m+1)(2m+3)(2m-1)/3                           式52
wdj=3m2+3m-1-5j2
   =-5j2+3m(m+1)-1                                式53
在该系列测量值的中间处,行程的估计值等于d。由式45、46和47表示的常数“b”等于由式2、3和4表示的“a”,并且由式51、52和53表示的常数“d”等于由式8、9和10表示的常数“c”。
对常数a、b、c和d与估计值J、Ac、A、Vc、V、Xc和X之间的关系进行描述。
其中,
J是由式41表示的估计值的三阶导数,
Ac是在该系列测量值的中间(即j=0)处的加速度的估计值,
A是在该系列测量值的末尾(即j=m)处的加速度的估计值,
Vc是在该系列测量值的中间(即j=0)处的速度的估计值,
V是在该系列测量值的末尾(即j=m)处的速度的估计值,
Xc是在该系列测量值的中间(即j=0)处的位置的估计值,以及
X是在该系列测量值的末尾(即j=m)处的位置的估计值。所述估计值确定为
J=6a                                                式54
Ac=2b                                               式55
Vc=c                                                式56
Xc=d                                                式57
A=Ac+J*m*T=2b+6a*m*T                               式58
V=Vc+Ac*m*T+J/2*(m*t)2=c+2b*m*T+3a(m*T)2           式59
X=Xc+Vc*m*T+A/2(mT)2+J/&(mT)3
 =d+c*m*T+b(m*T)2+a(m*T)3                           式60
对于最新样本的加速度的估计值(3次多项式)
使用测量值的中间(即,j=0)处的加速度的估计值,我们可以确定在该系列测量值的末尾处(即,j=m)处的加速度的估计值。由式42、45和58,该序列末尾处的加速度的估计值表示为
A=2b+6a*m*T
 =2(SIGMA(wbj*xj))/Wb+6(SIGMA(wa*xj))/Wa*m*T        式61a
由于对第一项和第二项来说,SIGMA的域[-m,...,m]是共同的,因此将式61a修改为
A=SIGMA(2wbj*xj/Wb+6waj*xj/Wa*m*T
 =SIGMA((2wbj*Wa/T3+6waj*m*Wb/T2)*xj)/(WbWa/T3)     式61b
用式43、44、46和47替换式61中的Wa、waj、Wb和wbj。然后,将分母和分子重写为
分母=T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T3
    =T2*m2(m+1)2(m+2)(m-1)(2m+1)2(2m+3)2(2m-1)2/525 式62
分子=SIGMA((2(3j2-m(m+1))
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T3
      +6j(5j2-(3m2+3m-1))*m
  *T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15/T2)*xj)
=m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/105
  *SIGMA((6(35mj3+3(m+2)(m-1)j2-7m(3m2+3m-1)j
  -m(m+1)(m+2)(m-1))*xj)                      式63
该系列测量值的末尾处的加速度的估计值A确定如下。
A=SIGMA(6(35mj3+3(m+2)(m-1)j2-7m(3m2+3m-1)j
   -m(m+1)(m+2)(m-1))*xj)
   /(T2*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5) 式64
以(SIGMA(wj*xj))/W的形式将式64重写如下。
A=SIGMA(wAj*xj))/WA                          式65
其中,
WA=T2*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5   式66
wAj=6(35mj3+3(m+2)(m-1)j2-7m(3m2+3m-1)j-m(m+1)(m+2)(m-1))
   =6(35mj3+3(m+2)(m-1)j2-7m(3m(m+1)-1)j-m(m+1)(m+2)(m-1))
                                              式67
这样,以类似于式1的乘积和的方式表示估计值A。当改变m时,我们获得在图3中列表的加权因子wAj和标准化常数WA。
对于最新样本的速度的估计值(3次多项式)
将该系列测量值的末尾处的速度的估计值表示为式59,并且用式42、45和48修改式59如下。
V=c+2b*m*T+3a(m*T)2
 =(SIGMA(wcj*xj))/Wc+2(SIGMA(wbj*xj))/Wb*m*T
   +3(SIGMA(waj*xj))/Wa*(m*T)2               式70
由于对第一项、第二项和第三项来说,SIGMA的域[-m,...,m]是共同的,因此将式70重写为
V=SIGMA((wcj*xj)/Wc+2(wbj*xj)/Wb*m*T+3(waj*xj)/Wa*(m*T)2)
 =SIGMA((wcj*WbWa/T5+2wbj*m*WcWa/T4+3waj*m2*WcWb/T3)*xj)
   /(WcWbWa/T5)                              式71
用式43、44、46、47、49和50替换式71中的Wa、waj、Wb、wbj、Wc和wcj。获得了下面的分母和分子。
分母=T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5
  *T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15
  *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T5
=T*m3(m+1)3(m+2)2(m-1)2(2m+1)3(2m+3)3(2m-1)3/2625      式72
分子=SIGMA((j(-7(3m2+3m-1)j2+5(3m4+6m3-3m+1))
      *T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35T5
      +2(3j2-m(m+1))*m
      *T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T4
      +3j(5j2-(3m2+3m-1))2
      *T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5
      *T2*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15/T3)*xj)
   =m2(m+1)2(m+2)(m-1)(2m+1)2(2m+3)2(2m-1)2/525
     *SIGMA(7(12m2-3m+1)j3+18m(m+2)(m-1)j2
     +(-48m4-33m3+21m2-15m+5)j-6m2(m+1)(m+2)(m-1))*xj)  式73
由式72和73,给出速度的估计值V为
V=SIGMA(7(12m2-3m+1)j3+18m(m+2)(m-1)j2
   -(48m4+33m3-21m2+15m-5)j-6m2(m+1)(m+2)(m-1))*xj)
   /(T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5)            式74
以(SIGMA(wj*xj))的形式重写式74。
V=(SIGMA(wVj*xj))/WV                                   式75
其中,
WV=T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5              式76
wVJ=7(12m2-3m+1)j3+18m(m+2)(m-1)j2
     -(48m4+33m3-21m2+15m-5)j-6m2(m+1)(m+2)(m-1)
   =7(3m(4m-1)+1)j3+18m(m+2)(m-1)j2-(3m(m(m(16m+11)-7)+5)-5)j
     -6m2(m+1)(m+2)(m-1)                                式77
这样,以类似于式1的乘积和的形式修改了式74。当改变m时,在图4中将加权因子wVj和标准化常数WV记入表内。
对于最新样本的行程的估计值(3次多项式)
将行程的估计值表示为式60,并且用式42、45、48和51替换式60中的a、b、c和4。然后,将式60写为
X=d+c*m*T+b(m*T)2+a(m*T)3
 =(SIGMA(wdj*xj))/Wd+(SIGMA(wcj*xj))/Wc*m*T
   +(SIGMA(wbj*xj))/Wb*(m*T)2+(SIGMA(waj*xj))/Wa*(m*T)3
                                                      式80
由于对第一、第二和第三项来说,SIGMA的域[-m,...,m]是共同的,因此将式80重写为
X=SIGMA((w*))/Wd+(wcj*xj)/Wc*m*T
   +(wbj*xj))/Wb*(m*T)2+(waj*xj)/Wa*(m*T)3)
 =SIGMA((wdj*WcWbWa/T6+wcj*m*WdWbWa/T5+
   wbj*m2*WdWcWa/T4+waj*m3*WdWcWb/T3)*xj)
   /(WdWcWbWa/T6)                                     式81
用式43、44、46、47、49、50、52和53替换式81中的Wa、waj、Wb、wbj、Wc、wcj、Wd和wdj。然后,获得下面的分母和分子。
分母=                   (2m+1)(2m+3)(2m-1)/3
      *T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5
      *T2*m(m+1)         (2m+1)(2m+3)(2m-1)/15
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T6
    =m3*(m+1)3(m+2)2(m-1)2(2m+1)4(2m+3)4(2m-1)4/7875 式82
分子=SIGMA(((-5j2+3m2+3m-1)
      *T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5
      *T2*m(m+1)         (2m+1)(2m+3)(2m-1)/15
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T6
      +j(-7(3m2+3m-1)j2+5(3m4+6m3-3m+1))*m
      *(2m+1)(2m+3)(2m-1)/3
      *T2*m(m+1)          (2m+1)(2m+3)(2m-1)/15
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T5
      +(3j2-m(m+1)*m2
                          (2m+1)(2m+3)(2m-1)/3
      *T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5
      *T3*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/35/T4
  +(5j2(3m2+3m-1))*m3
                     *(2m+1)(2m+3)(2m-1)/3
  *T*m(m+1)(m+2)(m-1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/5
  *T3*m(m+1)(2m+1)(2m+3)(2m-1)/15/T3)*xj)
=m3(m+1)2(m+2)(m-1)2(2m+1)3(2m+3)3(2m-1)4/7875
  *SIGMA((35j3+15(m+2)j2-5(3m2-5)j-3(m+1)(m+2)(m-1))*xj)
                                                        式83
由式82和83,给出该系列测量值的末尾处的行程的估计值X如下。
X=SIGMA((35j3+15(m+2)j2-5(3m2-5)j-3(m+1)(m+2)(m-1))*xj)
   /((m+1)(m+2)(2m+1)(2m+3))                            式84
以(SIGMA(wj*xj))/W)的形式重写式84。
X=(SIGMA(wXj*xj))/WX                                   式85
其中,
WX=(m+1)(m+2)(2m+1)(2m+3)                              式86
wXj=35j3+15(m+2)j2-5(3m2-5)j-3(m+1)(m+2)(m-1)          式87
这样,以类似于式1的乘积和的形式表示了行程的估计值X。当改变m时,我们确定如图5所示的加权因子wXj和标准化常数WX。
如将由上述数据分析所理解的,有可能在逼近二次多项式或三次多项式时,确定该系列测量值或样本的末尾处的行程的估计值、速度的估计值以及加速度的估计值。如果已知了加权因子和标准化常数,则在该加权因子和标准化常数的基础上立即确定该系列测量值的末尾处的估计值。出于此原因,在实施例中,将加权因子和标准化常数列表在适当的存储器中,这将在下文中详细描述。
具体实施方式
第一实施例
在以下描述中,术语“前面”指示比用术语“后面”修饰的位置更接近正在演奏一首乐曲的人类演奏者的位置。通过前面的位置和对应的后面位置的线沿“纵向”方向延伸,并且以直角与所述线相交的线沿“横向”延伸。
参考附图的图6,实施本发明的自动演奏钢琴主要包括原声钢琴1和电子系统100。电子系统100安装在原声钢琴内部,并与其协作来产生钢琴音调,而没有人类演奏者的任何手指弹奏。用户通过电子系统100记录原声钢琴1上的表演,并且还通过电子系统100来再现该表演或另一表演。这样,在自动演奏钢琴中有选择地设立至少记录模式和重放模式。
原声钢琴
在此实例中,将标准大钢琴用作原声钢琴1。当然,对于自动演奏钢琴来说,直立式钢琴也是可用的。原声钢琴1包括键盘1a、动作单元1b、琴槌2、弦4和制音器6。尽管原声钢琴1还包括踏板系统,但该踏板系统对本领域技术人员来说是众所周知的,而不在此进行描述。
人类演奏者通过在键盘上1a上用手指弹奏来指定将被产生的原声钢琴音调,并通过键盘1a有选择地引起动作单元1b的运动。动作单元1b使相关的制音器6与相关的弦4隔开,使得相关的弦4准备振动。动作单元1b还使得相关的琴槌脱离弦4。然后,驱动琴槌2以朝着弦4旋转。当使得琴槌2与相关的弦4碰撞时,琴槌2引起相关的弦4的振动,并且从振动的弦4生成原声音调。
键盘1a安装在键座上。多个黑键70和多个白键70合并在键盘1a中,并以众所周知的模式放置。黑/白键70通过平衡销80耦接到平衡轨道71上,并可围绕平衡轨道71旋转。当黑/白70不受任何力时,黑/白键70的前部停留在由实线指示的静止位置上。当力被施加到该前部时,该前部开始从静止位置向由点划线指示的最终位置下降。黑/白键70分别与动作单元1b相关,动作单元1b反过来分别与琴槌2相关。琴槌2分别与弦4相关,并且弦4分别与制音器6相关。
黑/白键70分别与其最后端处的制音器6相连接,并且还分别与其后部的动作单元1b相连接。当黑/白键70静止时,保持制音器6与相关的弦4相接触,并防止弦4无意地振动。黑/白键70沿着通往最终位置的路线向上推动制音器6,使得在弦4与琴槌2碰撞之前,将制音器6与该相关的弦4隔开。
尽管动作单元1b比原声钢琴1的其它组成零件更加复杂,但动作单元1b的结构和运动对技术人员来说是众所周知的,使得为了简单起见,在下文中不合并进一步的描述。
下面假设钢琴家按压黑/白键70之一,黑/白键70的前部开始向最终位置下降。所按压的黑/白键70将制音器6在通往最终位置的路线上与相关的弦4隔开,使得弦4准备振动。所按压的黑/白键70还引起相关的动作单元1b的旋转。当所按压的黑/白键70强迫相关的动作单元1b旋转时,动作单元1b也强迫相关的制音器2旋转,使得琴槌2缓慢地向相关的弦4前进。
当动作单元1b离开相关的琴槌2时,琴槌2被驱动以旋转,并冲向弦4。弦4开始与弦4碰撞,并引起振动以产生原声钢琴音调。
琴槌2在弦4上回弹,并落到动作单元1b上。当钢琴家释放所按压的黑/白键70时,黑/白键70与动作单元1b一起回到静止位置,并允许制音器6再次与弦4接触。然后,振动被制音器6吸收,并且使原声钢琴音调衰减。如将被理解的,原声钢琴1表现为与标准大钢琴类似。
电子系统
电子系统100包括控制器102、电磁控制键致动器104的阵列、键传感器106的阵列以及琴槌传感器108的阵列。控制器102具有数据处理能力,并在至少记录模式和重放模式中有选择地运行计算机程序。控制器102具有信号输入端口,键传感器106和琴槌传感器108连接到该端口。控制器102还具有信号输入和输出端口,其连接到电磁控制键致动器104。尽管未在图6中示出,但是控制器102连接到适当的数据存储器,例如软盘,并且音乐数据代码输出到该数据存储器以及从该数据存储器输入。
电磁控制键致动器104具有各自的螺线管25和各自的活塞15,并且活塞15从相关的螺线管25伸出、并收缩进该螺线管25。在黑/白键70的后部下方的键座1c中形成狭缝1d,并且将螺线管25以这样的方式固定到键座1c上:活塞15在键座1c的上表面上方伸出。内置的活塞传感器10分别合并在电磁控制键致动器104内,并监控相关的活塞15,用于产生代表当前活塞位置的活塞位置信号。
当从控制器102将驱动信号提供给电磁控制键致动器104时,螺线管25被供以能量,并在活塞15周围产生磁场。然后,活塞15开始向上移动,并推动相关的黑/白键70的后端部。内置的活塞传感器10依据相关活塞15的当前活塞位置来改变活塞位置信号,并且活塞位置信号被反馈给控制器102。控制器102比较当前活塞位置和基准轨迹上的目标位置,以查看活塞15是否在基准轨迹上移动。如果给出肯定的答案,则控制器102保持驱动信号不变。另一方面,当控制器102发现活塞15超前或延迟时,控制器102通过驱动信号加速或减速活塞15。这样,具有内置的活塞传感器10的电磁控制键致动器104和控制器102联合形成反馈环,以便准确地控制相关的黑/白键70的键运动。
在黑/白键70下面提供键传感器106的阵列。键传感器106的每一个被分解为光耦合器27和光调制器75。光调制器75固定到相关的黑/白键70的下表面上,而光耦合器27在键座1c上是固定的。当黑/白键70在静止位置和最终位置之前移动时,光调制器75改变由光耦合器27测量的光量,并且将当前的键位置转换成键位置信号。键位置信号被提供给控制器102,并且在一系列当前的键位置的基础上分析键的运动。控制器102通过该分析来确定击键(key-on)时刻、释键(key-off)时刻、击键速度和释键速度。
在琴槌2上提供琴槌传感器108的阵列。琴槌传感器108的每一个也被分解为光耦合器22和光调制器26。光调制器26固定到相关的琴槌上,并且支架1f保持光耦合器22静止在相关的琴槌2上方。当琴槌2朝着相关的弦4旋转时,光调制器26越过光耦合器22的光束,并且光耦合器22依据当前的琴槌位置来改变琴槌位置信号。琴槌位置信号被提供给控制器102,并且控制器102确定弦4被琴槌2撞击的速度和时刻。
转向附图的图7,控制器102包括缩写为“CPU”的中央处理单元50、缩写为“FLASH ROM”的快闪只读存储器52、缩写为“RAM”的随机存取存储器54、模拟数字转换器35、脉冲宽度调制器30、输入和输出端口37以及共享总线系统60。组成零件50、52、54、35、30和37连接到共享总线系统60。共享总线系统60被组成零件50/52/54/35/30/37有选择地占用,并且,通过共享总线系统60而在两个组成零件之间有选择地传送地址代码、数据代码和指令代码。
计算机程序、图1至5中示出的表以及其它参数存储在快闪只读存储器52中,并且随机存取存储器54充当中央处理单元50的工作存储器。中央处理单元50从快闪只读存储器52顺次取出形成计算机程序的指令代码,并完成有选择地分配给预处理部件110、运动控制部件120、记录部件130和后处理部件150(参见图6)的任务。该任务将在下文中详细描述。
软盘驱动器单元40还连接到共享总线系统60,并且通过软盘驱动器单元40将乐曲数据代码存储到软盘中、以及从软盘中读出。
内置的活塞传感器10连接到模拟数字转换器35,并且当前的活塞位置被转换成数字活塞位置信号。中央处理单元50从模拟数字转换器35取出数字活塞位置信号,并将当前活塞位置(其等同于相关的黑/白键70的当前位置)与基准轨迹上的目标活塞位置相比较,以查看黑/白键70是否准确地在基准轨迹上行进。
脉冲宽度调制器30连接到螺线管25。脉冲宽度调制器30响应于从中央处理单元提供的控制数据代码,以便改变驱动信号的占空比。当中央处理单元50注意到活塞10(即黑/白键70)超前或延迟时,中央处理单元50将代表增大或减小占空比的控制数据代码提供给脉冲宽度调制器30,脉冲宽度调制器30改变驱动信号的占空比。驱动信号被提供给螺线管25。由于磁场强度与提供给螺线管25的平均电流成比例,因此施加到活塞15上的磁力依据占空比而变化。这导致活塞15的加速或减速。
输入和输出端口37连接到琴槌传感器20和键传感器27,并且在那里将键位置信号和琴槌位置信号整形。中央处理单元50周期性地从输入和输出端口37读出当前琴槌位置和当前键位置,并且当前琴槌位置和当前键位置被临时存储在随机存取存储器54中用于分析。
螺线管25的数目、琴槌传感器108的数目、内置的活塞传感器10的数目、键传感器106的数目以及合并在输入和输出端口37内的数据输入电路的数目等于黑/白键70的数目。
转回到图6,当在重放模式中,中央处理单元50运行计算机程序时,控制器102完成分配给预处理部件110的任务和分配给运动控制部件120的任务。将乐曲数据代码通过软盘驱动器40从软盘提供给控制器102。该乐曲数据代码可以通过通信网从数据源提供给控制器102。
详细地讲,假设代表音符开事件(即原声钢琴音调的生成)的乐曲数据代码到达了控制器102。该乐曲数据代码被传送到预处理部件110,并且预处理部件110分析该乐曲数据代码,以便确定将被移动的黑/白键的每一个的基准轨迹。在日本专利申请公开第Hei 7-175472号中公开了用于确定基准轨迹的方法。将代表基准轨迹的数据代码从预处理部件110提供给运动控制部件120。基准轨迹表示为根据时间的一系列键的行程的目标值。在行程的目标值处也计算了键速度的目标值。预处理部件110将基准轨迹以控制数据的形式通知给运动控制部件120。
运动控制部件120在目标行程的基础上确定驱动信号的占空比,并将驱动信号调整到该占空比的值。将驱动信号从运动控制部件120提供给将被移动的黑/白键70下面的电磁控制键致动器104。电流流经螺线管25,并且磁力被施加到活塞15上。活塞15开始从螺线管25伸出,并且活塞传感器10将代表当前活塞位置的活塞位置信号提供给运动控制部件120。
如以上所述,噪声不可避免地引入当前活塞位置,并且,因此,活塞位置信号包含对应的噪声成分。如果运动控制部件120将当前活塞位置理解为当前的键位置或者键的实际行程,则噪声将对伺服控制具有严重影响。为了从实际行程中消除噪声,运动控制部件120计算行程的估计值和速度的估计值,并在估计值和目标值之间的差的基础上改变驱动信号的占空比。因此,黑/白键70在基准轨迹上行进。噪声的限制将在下文中详细描述。
当活塞位置信号到达运动控制部件120时,运动控制部件120确定行程的估计值和速度的估计值,并将估计值与对应的目标值相比较,以查看黑/白键70是否在基准轨迹上行进。如果差值是可忽略的,则运动控制部件120将驱动信号保持在所计算的占空比上。然而,当运动控制部件120注意到该差值严重时,运动控制部件120改变占空比,并加速或减速活塞15。活塞15向上推动黑/白键70的后部,使得将制音器6与相关的弦4隔开。黑/白键70使得相关的动作单元1b脱离琴槌2,使得驱动琴槌2朝着弦4旋转。弦4已经准备好振动。当琴槌开始与弦4碰撞时,弦4开始振动,并且从振动的弦4发出原声钢琴音调。
原声钢琴音调的响度与琴槌的最终速度成比例。如以上所述,黑/白键70被强迫在基准轨迹上行进,以将等于原表演中的最终速度的最终速度传递给琴槌2。这导致所述响度等于原表演中的响度。预处理部件110和运动控制部件120顺次引起与原表演中相同的键运动,使得在重放模式中准确地再现原表演。
另一方面,当在记录模式中,中央处理单元50运行计算机程序时,控制器120完成记录部件130的任务和后处理部件150的任务。
琴槌传感器108和键传感器106分别监控琴槌运动和键运动,并将琴槌位置信号和键位置信号提供给记录部件130。中央处理单元50周期性地在输入和输出端口37取出琴槌位置信号和键位置信号,并且将当前琴槌位置和当前键位置存储在随机存取存储器54中。中央处理单元50在随机存取存储器54中存储的当前键位置的基础上,确定所按压的键70、击键时刻、击键速度、被释放的键70、释键速度和释键时刻。类似地,中央处理单元50在随机存取存储器54中存储的当前活塞位置的基础上,确定弦4被琴槌2撞击的最终琴槌速度和时刻。记录部件130收集乐曲数据信息,即分配给所按压的键70的键代码、击键时刻、击键速度、分配给被释放的键70的键代码、释键时刻、释键速度、弦4被撞击的最终琴槌速度和时刻,并将分配给所按压的键70的键代码、击键时刻、弦4被撞击的时刻、击键速度、最终琴槌速度和分配给被释放的键70的键代码、释键时刻和释键速度编码成代表音符开(note-on)事件的乐曲数据代码和代表音符关(note-off)事件的乐曲数据代码。这样,记录部件130产生代表原表演的乐曲数据代码。
乐曲数据代码还被后处理部件150审查。后处理部件150完善该组乐曲数据代码。例如,假设钢琴家重复按压黑/白键70,而不允许黑/白键返回最终位置。即使复杂的键运动导致了重复了一定次数的原声钢琴音调,记录部件仍然可能遗漏音符开事件。为了找到遗漏的音符开事件,后处理部件150分析代表复杂的键运动的该系列键位置,并将代表遗漏的音符开事件的乐曲数据代码补充进该组乐曲数据代码中。当后处理部件150完成数据处理时,该组乐曲数据代码被传送到软盘驱动器40,并写入软盘。否则,乐曲数据代码通过通信网实时地传送到另一乐器。
伺服控制
图8示出了用于在当前活塞位置(即黑/白键70的行程)的测量值的基础上,确定行程的估计值和速度的估计值的方法。所述估计是将由运动控制部件120完成的任务之一,并且通过执行计算机程序来实现该方法。
假设给控制器102供电。如步骤SP2所示,中央处理单元50开始运行计算机程序,并将寄存器y0-y6初始化或重置成0,所述寄存器被分配了黑/白键70的实际行程的测量值。在随机存取存储器54中准备了寄存器y0-y6。
当完成初始化时,中央处理单元50进入由步骤SP4至SP16组成的循环,并重复该循环,直到从中央处理单元50除去电力供应。如步骤SP4所示,中央处理单元50闲置采样时间周期T。
当采样时间周期T终止时,A/D转换器35完成模拟-数字转换,并且中央处理单元50从模拟/数字转换器35取出最新测量值,如图SP6所示。中央处理单元50将最新测量值临时存储在内部寄存器中,并将该最新测量值标准化,使得从最新测量值消除内置的活塞传感器10的个体特征,如步骤SP8所示。
随后,将已经存储在寄存器y0-y5中的测量值移动到寄存器y1-y6,如步骤SP10所示。这意味着寄存器y0准备存储新的测量值。然后,中央处理单元50将在步骤SP8标准化后的最新测量值存储在寄存器y0中,如步骤SP12所示。这样,最新的7个测量值已存储在寄存器y0-y6中。
随后,中央处理单元50访问图1中作为示例示出的表,并从该表读出加权因子wVj和标准化常数WV。如上所述,已经为最新测量值准备了7个寄存器y0-y6。测量值的数目是7,即m=3,n=7。则标准化常数WV为28,并且对于7个最新测量值的加权因子wXj为[5,-3,-6,-4,3,15,32]。中央处理单元50将所述7个最新测量值分别乘以加权因子[5,-3,-6,-4,3,15,32],并累加乘积。最后,中央处理单元50将乘积的和除以标准化常数WV(即28)。将键速度的估计值V给出为商。这样,中央处理单元50确定了键速度的估计值V,如步骤SP14所示。
随后,中央处理单元访问图2中作为示例示出的表,并读出加权因子wXj和标准化常数WX。由于m=3以及n=7,标准化常数WX为42,并且加权因子wXj为[5,-3,-6,-4,3,15,32]。中央处理单元50将分别存储在寄存器y6、y5、y4、y3、y2、y1、y0中的测量值乘以加权因子[5,-3,-6,-4,3,15,32],并确定乘积的和。中央处理单元50将乘积的和除以标准化常数WX,并且将键行程的估计值X给出为商。这样,中央处理单元50确定键行程的估计值X,如步骤SP16所示。
中央处理单元50将估计值V和X与目标值相比较,以查看黑/白键70是否在基准轨迹上行进。如果中央处理单元50注意到黑/白键70偏离了基准轨迹,则中央处理单元50改变占空比,使得加速或减速黑/白键70。当中央处理单元50确认黑/白键70在基准轨迹上行进时,中央处理单元50将驱动信号保持在先前的占空比上。这样,中央处理单元50通过伺服控制来强迫黑/白键70在基准轨迹上行进。
当完成驱动信号的调节时,中央处理单元50返回步骤SP4。最新测量值xj从寄存器y3移位到寄存器y2,而测量值x2从寄存器y2移位到y1。寄存器y3中的测量值被抛弃。这样,逐渐移动测量值,并且将最新测量值新存储在寄存器y3中。这样,中央处理单元50以等于采样时间周期T的间隔重复由SP4至SP16组成的用于伺服控制的循环。
图9示出了运动控制部件120中采用的算法。内置的活塞传感器10分别监控活塞15,并通过内置的活塞传感器10的函数125来确定当前活塞位置或活塞行程。代表当前活塞位置或活塞行程的活塞位置信号被提供给模拟数字转换器35。在模拟数字转换器35中采样该活塞位置信号,并通过模拟数字转换器35将离散值转换成二进制值。这样,通过模拟数字转换获得了活塞行程的测量值。
由于活塞15与黑/白键70一起移动,因此假设活塞行程等于键行程。出于此原因,将最新测量值作为j=3处的实际行程的测量值储存在寄存器y0中。由于活塞15不在t=0时开始伸出,因此在j=3处将零储存在寄存器中。
从存储在快闪只读存储器52中的表读出加权因子wXj和标准化常数WX。将j=-3、-2、-1、0、1、2、3处的测量值乘以诸如wXj=5、-3、-6、-4、3、15、32的加权因子,并且将乘积的和除以标准化常数WX,如式35所表示的,即X=SIGMA(wXj*xj))/WX。估计值X对应于最新测量值或者该系列测量值的末尾。在上述实施例中,估计值X占据j=3处的位置。这样,通过运动控制部件120的函数140来估计黑/白键70的行程。
类似地,从也存储在快闪只读存储器52中的表读出加权因子wVj和标准化常数WV。将j=-3、-2、-1、0、1、2、3处的测量值分别乘以诸如wVj=7、-2、-7、-8、-5、2、13的加权因子,并且将乘积的和除以标准化常数WV,如式25所表示的,即V=SIGMA(wVj*xj))/WV。估计值X对应于最新测量值或者该系列测量值的末尾。在上述实施例中,估计值V占据j=3处的位置。这样,通过运动控制部件120的函数145来估计键速度。
如将从前面的描述理解的,即使键行程的测量值包含误差,控制器102仍通过测量值和加权因子之间乘积的和来估计实际的键行程,并以这样的方式控制驱动信号,以强迫黑/白键70在基准轨迹上行进。被这样强迫在基准轨迹上行进的黑/白键70使得相关的琴槌以近似等于原表演中的最终琴槌速度的琴槌速度与弦碰撞。这造成了响度等于原表演中产生的那些音调的原声钢琴音调。这样,根据本发明的自动演奏钢琴准确地再现了原声钢琴音调。
控制器120通过简单的算术,即将测量值和加权因子之间的乘积的和除以标准化常数,来直接估计实际行程的最新估计值和实际键速度的最新估计值。在仅给出该系列测量值中间处的估计值的情况中,控制器需要通过将中间估计值乘以(微分*m*采样周期)来进一步计算最新估计值或该序列末尾处的估计值。这样,根据本发明的方法是简单的,并且在反馈控制中顺利地使用估计值。
第二实施例
转向附图的图10,实施本发明的另一自动演奏钢琴也主要包括原声钢琴1A和电子系统100A。原声钢琴1A与原声钢琴1结构类似,使得为了简单起见,从下面的描述中忽略对原声钢琴1A的描述。
除了电磁控制键致动器104A以外,电子系统100A类似于电子系统100。电磁控制键致动器104A与电磁控制键致动器104的不同之处在于未在其中合并任何活塞传感器。为了在重放模式中确定实际的键行程,键传感器106连接到记录和运动控制部件130/120。当自动演奏钢琴在记录模式中工作时,将键位置信号从键传感器106提供给记录部件130,并由记录部件130处理这些数据信息。另一方面,当自动演奏钢琴再现表演时,将键位置信号从键传感器106提供给运动控制部件120,并且,运动控制部件120周期性地从键位置信号采样致动器键行程的测量值。
运动控制部件120中采用的方法类似于第一实施例的运动控制部件120中采用的方法,并且以下不合并进一步的描述以避免重复。
实施第二实施例的自动演奏钢琴实现了第一实施例的所有优点。而且,因为标准电磁控制键致动器104A是经济的,所以第二实施例的自动演奏钢琴比第一实施例的更好。
第三实施例
转向附图的图11,实施本发明的再一自动演奏钢琴主要包括原声钢琴1B和电子系统100B。原声钢琴1B与原声钢琴1结构类似,使得为了简单起见,不在下文中详述原声钢琴1B。
除了电磁控制键致动器104B以外,电子系统100B类似于电子系统100。电磁控制键致动器104B与电磁控制键致动器104A相同,并且未在其中合并任何活塞传感器。相反,在黑/白键70后部的下面提供了反射型键传感器10B。反射型键传感器10B产生代表实际键行程的键位置信号,并将该键位置信号提供给运动控制器120。运动控制器120周期性地采样离散值,并且,与第一实施例的那些类似来处理测量值。
实施第三示例实施例的自动演奏钢琴实现了第一实施例的所有优点。
评价
本发明人评价了本发明的逼近。图12示出了在评价中进行的经历的结果。坐标轴指示键行程,黑/白键在其上行进,并且横坐标指示采样周期的数目。本发明人绘制了键行程的测量值PL10。本发明人将每23个测量值逼近到根据本发明的二次多项式,并确定了如上文中详细描述的估计值。图PL11代表通过本发明的逼近获得的估计值。
本发明人还通过使用在“Processing on Waveform Data for ScientificMeasurement(用于科学测量的波形数据处理)”中公开的现有技术误差抑制技术,确定了估计值。每个估计值基于7个测量值。图PL12代表通过现有技术获得的估计值。
比较图12和图11,可以理解的是,估计值PL11比估计值PL12更接近图PL10。实际上,现有技术估计值从对应的测量值延迟了至少3个采样周期。另一方面,尽管通过本发明的逼近处理的测量值显著大于通过现有技术处理的那些,但本发明的估计值的时间延迟是可以忽略的。这样,迅速增强了根据本发明的逼近技术。换句话说,本发明的逼近技术比现有技术更有价值。
记录模式中的用法
当用户在自动演奏钢琴上表演一首乐曲时,后处理部件150可以通过本发明的逼近来确定估计值,并将估计值传送到适当的数据存储器以记录该表演。如上文中所述,估计值接近目标值,使得在从估计值产生的乐曲数据代码的基础上准确地再现原表演。
尽管示出和描述了本发明的具体实施例,但对本领域技术人员来说清楚的是,可以进行各种改变和修改,而不脱离本发明的精神和范围。
自动演奏钢琴还可以包括静音系统。琴槌制动器和电子音调生成系统合并在静音系统内。琴槌制动器在自由位置和阻塞位置之间变化。当用户正在自由位置处演奏一首乐曲时,琴槌制动器保持自身在琴槌的轨迹之外,并准许弦被琴槌撞击。另一方面,当用户将琴槌制动器改变到阻塞位置时,琴槌制动器被移动到琴槌的轨迹上。当用户用手指弹奏一首乐曲时,琴槌以类似的方式脱离相关的动作单元。然而,琴槌在到达弦之前在琴槌制动器上回弹。这样,从弦不产生任何原声钢琴音调。而是,通过电子音调生成系统产生电子钢琴音调。用户可以通过耳机听到该电子钢琴音调。
运动控制部件可以处理代表合并在自动演奏钢琴内的踏板的当前踏板位置的踏板位置信号。
运动控制部件还可以处理代表当前琴槌位置的琴槌位置信号。如结合评价所描述的,自动演奏系统的迅速增强了根据本发明的逼近技术。这意味着逼近技术使得有可能迅速地再现诸如琴槌的任意种类的组成零件的运动。
键盘乐器(其示例为自动演奏钢琴)不对本发明的技术范围设置任何限制。本发明适用于另一种电子乐器、工业机械和机器人。
可以用气动致动器或液压致动器来代替电磁控制键致动器。在这些系统中,运动控制部件将空气或受压的液体提供给气动致动器或液压致动器。
充当位置传感器的活塞传感器10、键传感器106和键传感器10B不对本发明的技术范围设置任何限制。键传感器可以测量键速度或加速度。在此实例中,通过积分来计算行程。
将乘积的和除以标准化因子不对本发明的技术范围设置任何限制。可以将测量值与标准化常数之间除法的商乘以加权因子,并累加该乘积以计算估计值。另外,可以将加权因子除以标准化常数,并在快闪存储器中将商记入表中。在此实例中,估计值直接给出为乘积的和。
标准化常数不对本发明的技术范围设置任何限制。实际行程的估计值和键速度的估计值可以给出为测量值和加权因子之间乘积的和。尽管该乘积的和是多个估计值,但是有可能通过使用该乘积的和来控制黑/白键70。
将2次多项式和3次多项式给出为多项式的示例。对于该系列测量值,在多项式逼近中可以使用超过2次的多项式。
表示根据本发明的方法的计算机程序可以从另一种数据存储器提供。在由个人计算机系统实现控制器102的情况中,将该计算机程序准备为应用程序。
表示根据本发明的方法的计算机程序可以通过软盘或高密度磁盘分发。另外,可以通过通信网下载该计算机程序。
在随机存取存储器中定义的寄存器y0-y6不对本发明的技术范围设置任何限制。可以将移位寄存器或环形缓冲器合并在电子系统内,使得可重写地存储测量值。
可以依据系统的运动而将寄存器y0-y6初始化到某个值。
可以为了估计值而审查偶数数目的测量值。采样间隔可以是无规律的。即使这样,也有可能通过使用合适的加权因子和合适的标准化常数来确定估计值。
运动控制部件120不如步骤SP8所示的将最新估计值标准化。对于从彼此不同的乐器提供的最新估计值需要标准化。如果期望运动控制部件120处理仅从一个乐器提供的测量值,则运动控制部件120可以跳过步骤SP8。然而,需要校准。
加权因子可以确定如下。
(1)在将[-m,...0,...,+m]中的(2m+1)个测量值逼近为2次多项式的情况中,对于第j个测量值的加权因子给出为与{5j2+(2m+3)j-(m+1)(m-1)}成比例的值,其中j为-m,...0,...,+m。
(2)在将[-m,...0,...,+m]中的(2m+1)个测量值逼近为对测量值的微分的2次多项式的情况中,对于第j个测量值的加权因子给出为与{30mj2+(2m+3)(2m-1)j-10m2(m+1)}成比例的值,其中j为-m,...0,...,+m。
(3)在将[-m,...0,...,+m]中的(2m+1)个测量值逼近为3次多项式的情况中,对于第j个测量值的加权因子给出为与{35j3+15(m+2)j2-5(3m2-5)j-3(m+1)(m+2)(m-1)}成比例的值,其中j为-m,...0,...,+m。
(4)在将[-m,...0,...,+m]中的(2m+1)个测量值逼近为对测量值的微分的3次多项式的情况中,对于第j个测量值的加权因子给出为与{7(3m(4m-1)+1)j3+18m(m+2)(m-1)j2-(3m(m(m(16m+11)-7)+5)-5)j-6m2(m+1)(m+2)(m-1)}成比例的值,其中j为-m,...0,...,+m。
(5)在将[-m,...0,...,+m]中的(2m+1)个测量值逼近为对测量值的2阶微分的3次多项式的情况中,对于第j个测量值的加权因子给出为与{6(35mj3+3(m+2)(m-1)j2-7m(3m(m+1)-1)j-m(m+1)(m+2)(m-1)}成比例的值,其中j为-m,...0,...,+m。
自动演奏钢琴的组成零件与如下的权利要求语言相关。黑/白键70充当“多个操纵器”,并且动作单元1b、琴槌2和弦4作为整体来组成“多个音调生成单元”。电磁控制键致动器104对应于“多个致动器”,并且活塞传感器10、键传感器106或反射型键传感器10B充当“多个传感器”。键行程或当前键位置和键速度对应于“物理量”。乐曲数据代码代表“各段乐曲数据”。
运动控制部件120充当“噪声抑制器”。寄存器y0-y6对应于“临时数据存储器”。运动控制部件120在步骤SP14和SP16充当“估计器”,并且运动控制部件120在步骤SP10和12充当“数据存储控制器”。

Claims (18)

1.一种用于产生音调的乐器,包括原声乐器(1)和电子系统(100),
其中,该原声乐器(1)包括:
多个操纵器(70),分别被分配于音高名称,并被有选择地移动,用于指定待产生的音调的音高名称,和
多个音调生成单元(1b,2,4),连接到所述多个操纵器(70),并产生通过移动的操纵器(70)指定的所述音调;并且,
其中,该电子系统(100)包括:
多个致动器(104;104A;104B),分别被提供给所述多个操纵器(70),并利用驱动信号有选择地激活,以便引起所述多个操纵器(70)的运动,
多个传感器(10;106;10B),测量表示所述多个操纵器(70)的所述运动的物理量,并产生代表所述物理量的测量值(xj)的检测信号,
预处理部件(110),被提供乐曲数据,并在所述乐曲数据的基础上为将被移动的操纵器(70)确定基准轨迹,和
运动控制部件(120),其连接到:所述预处理部件(110),用于接收代表所述基准轨迹的控制数据;所述多个传感器(10;106;10B),用于接收所述检测信号;以及所述多个致动器(104;104A;104B),用于向其提供所述驱动信号,并改变所述驱动信号的幅度,以便在必要时加速和减速所述操纵器(70),从而强迫所述操纵器(70)在所述基准轨迹上移动,
其特征在于
所述运动控制部件(120)通过对在所述基准轨迹上移动的每个所述操纵器(70)计算所述测量值(xj)和加权因子(wVj;wXj;wAj)之间乘积的和,来确定所述物理量的最新估计值(V;X;A),
并且在于
所述运动控制部件(120)比较所述最新估计值(xVj;wXj;wAj)和每一个所述操纵器(70)的基准轨迹上的对应目标值,以查看是否要改变所述驱动信号的幅度。
2.如权利要求1所述的乐器,其中将所述测量值逼近为多项式,并且在分配给由预定数目(n)的测量值(xj)组成的组中的所述测量值(xj)的次序(j(-m,...,0,...m))、和分配给所述组中的最新测量值的次序(m)的基础上,确定加权因子(wVj;wXj;wAj)。
3.如权利要求2所述的乐器,其中将所述测量值(xj)逼近为2次多项式,并且对于所述操纵器(70)的速度的加权因子(wVj)给出为
wVj=30mj2+(2m+3)(2m-1)j-10m2(m+1)
其中j是分配给所述组中每一个所述测量值的所述次序,wVj是j处的测量值(xj)的加权因子,m是(n-1)/2,并且n是所述预定数目。
4.如权利要求2所述的乐器,其中将所述测量值(xj)逼近为2次多项式,并且所述操纵器(70)的行程的所述加权因子(wXj)给出为
wXj=5j2+(2m+3)j-(m+1)(m-1)
其中j是分配给所述组中每一个所述测量值(xj)的次序,wXj是j处的测量值的加权因子,m是(n-1)/2,并且n是所述预定数目。
5.如权利要求2所述的乐器,其中将所述测量值(xj)逼近为3次多项式,并且所述操纵器(70)的加速度的所述加权因子(wAj)给出为
wAj=6(35mj3+3(m+2)(m-1)j2-7m(3m(m+1)-1)j-m(m+1)(m+2)(m-1))
其中j是分配给所述组中每一个所述测量值(xj)的所述次序,wAj是j处的测量值的加权因子,m是(n-1)/2,并且n是所述预定数目。
6.如权利要求2所述的乐器,其中将所述测量值(xj)逼近为3次多项式,并且所述操纵器(70)的速度的所述加权因子(wVj)给出为
wVj=7(3m(4m-1)+1)j3+18m(m+2)(m-1)j2
-(3m(m(m(16m+11)-7)+5)-5)j-6m2(m+1)(m+2)(m-1)
其中j是分配给所述组中每一个所述测量值(xj)的所述次序,wVj是j处的测量值(xj)的加权因子,m是(n-1)/2,并且n是所述预定数目。
7.如权利要求2所述的乐器,其中将所述测量值(wj)逼近为3次多项式,并且所述操纵器(70)的行程的所述加权因子(wXj)给出为
wXj=35j3+15(m+2)j2-5(3m2-5)j-3m(m+1)(m+2)(m-1)
其中j是分配给所述组中每一个所述测量值(xj)的所述次序,wXj是j处的测量值(xj)的加权因子,m是(n-1)/2,并且n是所述预定数目。
8.如权利要求2所述的乐器,其中将所述乘积的和除以标准化常数(WV;WX;WA),使得将所述最新估计值(V;X;A)给出为面。
9.如权利要求8所述的乐器,其中在分配给所述组中的所述最新测量值的所述次序(m)或者分配给所述最新测量值的所述次序(m)及采样时间周期(T)二者的基础上,确定所述标准化常数(WV;WX;WA)。
10.如权利要求1所述的乐器,其中所述多个操纵器的每一个是合并在用作该原声乐器的原声钢琴(1)的键盘(1a)内的黑或白键(70),并且所述多个音调生成单元的每一个包括与相关的黑和白键(70)相连接的动作单元(1b)、由相关动作单元(1b)驱动以旋转的琴槌(2)、以及在所述旋转的末尾被相关琴槌(2)撞击的弦(4)。
11.如权利要求10所述的乐器,其中由在所述黑和白键(70)下面提供的所述多个致动器(104;104A;104B)移动所述黑和白键(70),而没有人类演奏者的手指弹奏,并且所述多个致动器(104;104A;104B)具有用所述驱动信号供电的各个螺线管(25)、以及可从相关的螺线管(25)伸出并缩进该相关螺线管(25)、用于移动所述黑和白键(70)的活塞(15)。
12.如权利要求11所述的乐器,其中所述多个传感器(10)分别监控所述活塞(15),以产生所述检测信号。
13.如权利要求11所述的乐器,其中所述多个传感器(10)分别监控黑和白键(70),以产生所述检测信号。
14.一种用于抑制噪声成分的方法,包括以下步骤:
a)将物理量的新测量值(xm)作为最新测量值(xm)存储在临时数据存储器(y0-y7)中,其中所述物理量的测量值(xj)作为较早的测量值(x-m至xm-1)存储在该临时数据存储器中;
b1)计算存储在所述临时数据存储器(y0-y6)中的所述测量值(xj)和加权因子(wVj;wXj;wAj)之间乘积的和,以便确定所述最新测量值(xm)的估计值(V;X;A);
b2)计算所述测量值和所述估计值之间的差,以便其将所述差确定为至少一部分噪声成分;以及
c)重复先前的三个步骤(a、b1、b2),使得连续地为新测量值(xm)确定估计值(V;X;A)。
15.如权利要求14所述的方法,其中将所述测量值(xj)逼近为多项式,并且在分配给由预定数目(n)的测量值(xj)组成的组中的所述测量值(xj)的次序(j)、以及分配给所述组中的所述最新测量值(xm)的次序(m)的基础上,确定所述加权因子(wVj;wXj;wAj)。
16.如权利要求14所述的方法,其中将所述乘积的和除以标准化常数(WV;WX;WA),使得将所述估计值(V;X;A)给出为商。
17.如权利要求16所述的方法,其中将所述测量值(xj)逼近为多项式,并且在分配给由预定数目(n)的测量值(xj)组成的组中的所述测量值(xj)的次序(j)、以及分配给所述组中的所述最新测量值(xm)的次序(m)的基础上,确定所述加权因子(wVj;wXj;wAj),并且在分配给所述组中的所述最新测量值(xm)的所述次序(m)或者分配给所述最新测量值(xm)的所述次序(m)及等于新测量值的间隔的采样时间周期(T)二者的基础上,确定所述标准化常数(WV;WX;WA)。
18.如权利要求14所述的方法,其中所述加权因子(wVj;wXj;wAj)通过以下子步骤来确定:
b-1)将所述测量值(xj)逼近为多项式,其中所述多项式的项具有各自的常数(a,b,c),
b-2)通过使所述测量值(xj)和所述多项式之间的差的平方和最小化,来确定所述常数(a,b,c),
b-3)以所述加权因子(wVj;wXj;wAj)和所述测量值(xj)之间乘积的和的形式表示所述常数(a,b,c),
b-4)通过所述乘积和的变换来确定所述常数(a,b,c),
b-5)在所述多项式和常数(a,b,c)的基础上,确定所述组中间处的估计值(Vc;Xc),
b-6)在所述组的所述中间处的所述估计值(Vc;Xc)的基础上,估计所述最新测量值(xm)的所述估计值(V;X;A)。
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