JP2001067068A - 音楽パートの識別方法 - Google Patents
音楽パートの識別方法Info
- Publication number
- JP2001067068A JP2001067068A JP23809799A JP23809799A JP2001067068A JP 2001067068 A JP2001067068 A JP 2001067068A JP 23809799 A JP23809799 A JP 23809799A JP 23809799 A JP23809799 A JP 23809799A JP 2001067068 A JP2001067068 A JP 2001067068A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- spectrum
- music
- specific
- feature
- identifying
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Electrophonic Musical Instruments (AREA)
- Auxiliary Devices For Music (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 合奏されている音楽のステレオオーディオ信
号から、演奏パートを識別分離することにより、ＭＩＤ
Ｉ信号など、電子的に編集出来る形態に変換すること
で、演奏資産に新たな価値を付与出来る音楽パートの識
別方法に関する。 【解決手段】 音楽パートの識別方法において、左右の
マイクロホンによって得られたステレオ録音信号から、
特定パートの位置を算出し、算出した前記特定パートの
位置のスペクトラムの特徴から演奏音高を抽出する。
号から、演奏パートを識別分離することにより、ＭＩＤ
Ｉ信号など、電子的に編集出来る形態に変換すること
で、演奏資産に新たな価値を付与出来る音楽パートの識
別方法に関する。 【解決手段】 音楽パートの識別方法において、左右の
マイクロホンによって得られたステレオ録音信号から、
特定パートの位置を算出し、算出した前記特定パートの
位置のスペクトラムの特徴から演奏音高を抽出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音楽パートの識別
方法に係り、特に合奏されている音楽のステレオオーデ
ィオ信号から、演奏パートを識別分離する識別方法に関
する。
方法に係り、特に合奏されている音楽のステレオオーデ
ィオ信号から、演奏パートを識別分離する識別方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】パート楽譜が入手可能な音楽を、ＭＩＤ
Ｉデータなど、電子編集可能な形態に変換することは、
現在でも人手により実施されており、近い将来、「自動
楽譜読取装置」などの実用化によって、効率化が図られ
ることは自明である。
Ｉデータなど、電子編集可能な形態に変換することは、
現在でも人手により実施されており、近い将来、「自動
楽譜読取装置」などの実用化によって、効率化が図られ
ることは自明である。
【０００３】しかし、即興演奏など、楽譜が存在しない
演奏録音の採譜は、高度に訓練された専門家の耳によっ
て、識別採譜するほかはなかった。また、単旋律のみの
採譜は、比較的容易であるが、複数の楽器による合奏か
ら、パート毎の採譜を行うことは一層困難であった。
演奏録音の採譜は、高度に訓練された専門家の耳によっ
て、識別採譜するほかはなかった。また、単旋律のみの
採譜は、比較的容易であるが、複数の楽器による合奏か
ら、パート毎の採譜を行うことは一層困難であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】前記採譜の困難さは、
パート毎に別チャネルで録音されていれば、問題は少な
いが、一般に録音媒体には、全パートの音が混合されて
いるため、人手による場合は、まず音色をたよりに楽器
種別を分離し、次にそれが演奏しているピッチを抽出す
ることとなる。
パート毎に別チャネルで録音されていれば、問題は少な
いが、一般に録音媒体には、全パートの音が混合されて
いるため、人手による場合は、まず音色をたよりに楽器
種別を分離し、次にそれが演奏しているピッチを抽出す
ることとなる。
【０００５】しかし、音色は基音と倍音の含有比率で決
まるため、特定の楽器の倍音列上に、他の楽器の基音や
倍音が重複したり、時にはマスク効果で、抽出したい楽
器の基音、倍音が聞こえなかったりすると、同一パート
の音を追跡出来なくなる場合もある。
まるため、特定の楽器の倍音列上に、他の楽器の基音や
倍音が重複したり、時にはマスク効果で、抽出したい楽
器の基音、倍音が聞こえなかったりすると、同一パート
の音を追跡出来なくなる場合もある。
【０００６】本発明の音楽パートの識別方法は、数学的
手法により、同一パートを判定し、混合された音の中か
らパートの楽器の種別と演奏音高を抽出するものであ
る。
手法により、同一パートを判定し、混合された音の中か
らパートの楽器の種別と演奏音高を抽出するものであ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明では、通常ステレ
オ録音で、各パートが単音を発し、かつマイクロホンか
ら見て重なり合わないという、特定録音条件下で採録さ
れた合奏音楽を識別対象とする。本発明では、パートの
分離を、その演奏位置によるものとして識別し、つぎ
に、当該位置からの発生スペクトラムから、楽器スペク
トラムのデータベースを参照することで楽器種別をもと
め、さらに、当該楽器のスペクトラムの特徴から基音を
もとめ、当該パートの演奏ピッチを抽出するものであ
る。
オ録音で、各パートが単音を発し、かつマイクロホンか
ら見て重なり合わないという、特定録音条件下で採録さ
れた合奏音楽を識別対象とする。本発明では、パートの
分離を、その演奏位置によるものとして識別し、つぎ
に、当該位置からの発生スペクトラムから、楽器スペク
トラムのデータベースを参照することで楽器種別をもと
め、さらに、当該楽器のスペクトラムの特徴から基音を
もとめ、当該パートの演奏ピッチを抽出するものであ
る。
【０００８】演奏位置を識別するためには、ステレオの
左右信号を、時間τだけずらして差を取り、特定位置の
パート音を消去し、該差信号の時間積分の電力をτ毎に
プロットすることで、特定のτにおける、電力極小値が
得られる。これを検出することで、この特定τの差をも
たらすパートの位置が決定される。
左右信号を、時間τだけずらして差を取り、特定位置の
パート音を消去し、該差信号の時間積分の電力をτ毎に
プロットすることで、特定のτにおける、電力極小値が
得られる。これを検出することで、この特定τの差をも
たらすパートの位置が決定される。
【０００９】次に当該τの差をもった前記ステレオ両信
号を、それぞれ直交変換する。これには特定パートの同
相信号と、別パートからの位相ずれをもった信号が混合
されており、直交変換後のスペクトラムにもこれが反映
される。当該スペクトラムは、直交変換区間毎に時系列
的に多数、存在するため、これらの総和をとることで、
同相成分のみが強調され、他パートからの信号は抑圧さ
れる。
号を、それぞれ直交変換する。これには特定パートの同
相信号と、別パートからの位相ずれをもった信号が混合
されており、直交変換後のスペクトラムにもこれが反映
される。当該スペクトラムは、直交変換区間毎に時系列
的に多数、存在するため、これらの総和をとることで、
同相成分のみが強調され、他パートからの信号は抑圧さ
れる。
【００１０】強調された前記同相成分のスペクトラムパ
ターンは、特定パートにおける、演奏楽器の特徴を示し
ており、内蔵する楽器スペクトラムのデータベース（Ｄ
Ｂ）を参照することで、該パートの楽器種別を決定する
ことが出来る。
ターンは、特定パートにおける、演奏楽器の特徴を示し
ており、内蔵する楽器スペクトラムのデータベース（Ｄ
Ｂ）を参照することで、該パートの楽器種別を決定する
ことが出来る。
【００１１】前記スペクトラムパターンは、基音と、各
倍音の含有比率を示しており、これから、全電力に対す
る基音の電力の比率が決定される。基音は、スペクトラ
ム中の最低音であることは、自明であるが、その含有量
が異常に少ない場合は、ノイズ成分として棄却しない
と、判断を誤る場合がある。
倍音の含有比率を示しており、これから、全電力に対す
る基音の電力の比率が決定される。基音は、スペクトラ
ム中の最低音であることは、自明であるが、その含有量
が異常に少ない場合は、ノイズ成分として棄却しない
と、判断を誤る場合がある。
【００１２】従って、基音として判定するための閾値が
必要となる。前記の楽器のデータベースにおける代表的
スペクトラムパターンは、基音の含有比率の典型値を有
しているため、この値から閾値を制御し、前記の実信号
の基音含有比率を判定して、当該パートの演奏基音を決
定することが出来る。
必要となる。前記の楽器のデータベースにおける代表的
スペクトラムパターンは、基音の含有比率の典型値を有
しているため、この値から閾値を制御し、前記の実信号
の基音含有比率を判定して、当該パートの演奏基音を決
定することが出来る。
【００１３】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の音楽パートの識
別方法が適用される当該合奏音楽の録音ステージを直上
から俯瞰したものである。録音方式は左右２つのマイク
ロホンＭＬ、ＭＲによる単純ステレオ録音とする。ま
た、演奏者はマイクロホンからほぼ等距離の位置に、
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４パートの演奏者がいるものとする。
別方法が適用される当該合奏音楽の録音ステージを直上
から俯瞰したものである。録音方式は左右２つのマイク
ロホンＭＬ、ＭＲによる単純ステレオ録音とする。ま
た、演奏者はマイクロホンからほぼ等距離の位置に、
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４パートの演奏者がいるものとする。
【００１４】マイクロホンＭＬとマイクロホンＭＲは、
距離ｄだけ離れて、それぞれ左右に配置されている。
両マイクロホンＭＬ、ＭＲの結合線Ｓとそれに直交する
線Ｒ上に音源がある場合は、両マイクロホンに同相音が
入力される。
距離ｄだけ離れて、それぞれ左右に配置されている。
両マイクロホンＭＬ、ＭＲの結合線Ｓとそれに直交する
線Ｒ上に音源がある場合は、両マイクロホンに同相音が
入力される。
【００１５】いま、パートＣを例にとると、これは線Ｒ
から、角度θだけ離れており、従って、マイクロホンＭ
Ｌからは距離ＬＬ、マイクロホンＭＲからは距離ＬＲだ
け離れるために、距離（ＬＬ−ＬＲ）の距離差に相当す
る時間差をもって、パートＣの音は両マイクロホンに入
力される。
から、角度θだけ離れており、従って、マイクロホンＭ
Ｌからは距離ＬＬ、マイクロホンＭＲからは距離ＬＲだ
け離れるために、距離（ＬＬ−ＬＲ）の距離差に相当す
る時間差をもって、パートＣの音は両マイクロホンに入
力される。
【００１６】この時間差による入力信号の位相差が、１
８０度を越える場合は、録音信号から、進相、遅相の識
別が不能となる。この限度を考察すると、例えば、ｄ＝
５ｃｍ、θ＝９０°の場合、周波数ｆ＝３．４ｋＨｚで
ある。従って、検証するオーディオ信号は、公知の無移
相フィルターによって、この限界周波数より上の成分は
棄却しておくことが望ましい。
８０度を越える場合は、録音信号から、進相、遅相の識
別が不能となる。この限度を考察すると、例えば、ｄ＝
５ｃｍ、θ＝９０°の場合、周波数ｆ＝３．４ｋＨｚで
ある。従って、検証するオーディオ信号は、公知の無移
相フィルターによって、この限界周波数より上の成分は
棄却しておくことが望ましい。
【００１７】図２は、左右２つのマイクロホンＭＬ、Ｍ
Ｒよって得られた、各オーディオ信号Ｆ1(t)とＦ2(t)を
示す。Ｆ1(t)には、例えば図１のパートＣから得られた
波形Ｗ1Aと、同図パートＢから得られた波形Ｗ1Bが混合
されているとする。Ｆ2(t)についても同様である。
Ｒよって得られた、各オーディオ信号Ｆ1(t)とＦ2(t)を
示す。Ｆ1(t)には、例えば図１のパートＣから得られた
波形Ｗ1Aと、同図パートＢから得られた波形Ｗ1Bが混合
されているとする。Ｆ2(t)についても同様である。
【００１８】ここで、Ｗ1Aから見たＷ2Aの時間遅れを、
ＴA（本実施例では負）とし、Ｗ1Bから見たＷ2Bの時間
遅れをＴB（本実施例では正）とする。
ＴA（本実施例では負）とし、Ｗ1Bから見たＷ2Bの時間
遅れをＴB（本実施例では正）とする。
【００１９】ここで、 Ｆ1(t)−Ｆ2(t−ＴA）＝Ｆ3(t) （式１） とすると、Ｆ3(t)には、Ｗ1A、Ｗ2Aの成分が消去され、
Ｗ1B(t)−Ｗ2B(t−（ＴA−ＴB））の成分のみが残るこ
とになる。
Ｗ1B(t)−Ｗ2B(t−（ＴA−ＴB））の成分のみが残るこ
とになる。
【００２０】Ｆ3(t)をある時間にわたって積分した電力
をＰとすると、含有波形の相加、相殺により、その大き
さは、それらの遅延時間の関数となる。
をＰとすると、含有波形の相加、相殺により、その大き
さは、それらの遅延時間の関数となる。
【００２１】ここで上記（式１）における時間遅れ項Ｔ
AをＴとして可変とし、図１のθを例えば、−９０°か
ら９０°に変化させることに相当する時間差を、Ｔ＝Ｔ
minからＴmaxとすれば、前記電力Ｐは、図３に示したよ
うになる。
AをＴとして可変とし、図１のθを例えば、−９０°か
ら９０°に変化させることに相当する時間差を、Ｔ＝Ｔ
minからＴmaxとすれば、前記電力Ｐは、図３に示したよ
うになる。
【００２２】ここで、横軸θは、図１の各パートへの角
度であり、これが、同図パートＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの位置に
対応するθの点で、同相成分が強く現れ、（式１）によ
りこれらが相殺されることで、電力Ｐは極小点を有する
ことになる。
度であり、これが、同図パートＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの位置に
対応するθの点で、同相成分が強く現れ、（式１）によ
りこれらが相殺されることで、電力Ｐは極小点を有する
ことになる。
【００２３】最適探索法など、公知の方法により、この
極小点を検出することで、特定の上記θに対応する時間
差Ｔ（図１の実施例では４個）を、パート位置のパラメ
ーターとして保存する。以上から、各パートの位置が決
定された。
極小点を検出することで、特定の上記θに対応する時間
差Ｔ（図１の実施例では４個）を、パート位置のパラメ
ーターとして保存する。以上から、各パートの位置が決
定された。
【００２４】上記各パートの演奏音は、当該楽器の特有
のスペクトラムを有する。したがって、特定パートの演
奏音のピッチは、該スペクトラムのうち、直流成分を除
いた最低音であることは自明であるが、その含有量は楽
器によって異なり、基音が倍音より小なる場合も多く、
他パートからの混入信号の中から、特定パートの基音
（ピッチ）を抽出するには、次のような方法を必要とす
る。
のスペクトラムを有する。したがって、特定パートの演
奏音のピッチは、該スペクトラムのうち、直流成分を除
いた最低音であることは自明であるが、その含有量は楽
器によって異なり、基音が倍音より小なる場合も多く、
他パートからの混入信号の中から、特定パートの基音
（ピッチ）を抽出するには、次のような方法を必要とす
る。
【００２５】図４は、特定パートのピッチを検出するた
めの直交変換の作業を示す。図１のパートＣを例とし、
ここからの信号が同相となるＦ2の時間遅れをＴcとした
時、 Ｆ1(t)＋Ｆ2(t−Ｔc）＝Ｆ4(t) （式２） で、関数Ｆ4(t)を定義する。
めの直交変換の作業を示す。図１のパートＣを例とし、
ここからの信号が同相となるＦ2の時間遅れをＴcとした
時、 Ｆ1(t)＋Ｆ2(t−Ｔc）＝Ｆ4(t) （式２） で、関数Ｆ4(t)を定義する。
【００２６】図４において、時間tに関して連続な関数
Ｆ4(t)に対し、幅Ｑの窓関数Ｃ1〜Ｃiを、周期Ｒでか
け、範囲Ｑをそれぞれ例えばアダマール変換することに
より、交番数軸ｎ上に、変換関数Ｈ1〜Ｈiを得る。
Ｆ4(t)に対し、幅Ｑの窓関数Ｃ1〜Ｃiを、周期Ｒでか
け、範囲Ｑをそれぞれ例えばアダマール変換することに
より、交番数軸ｎ上に、変換関数Ｈ1〜Ｈiを得る。
【００２７】アダマール変換は、フーリエ変換にて抽出
される位相成分が、ウォルシュ関数列の実数成分に分散
して反映されるため、複素数演算を行う必要がなく、実
演算負荷上有利である。
される位相成分が、ウォルシュ関数列の実数成分に分散
して反映されるため、複素数演算を行う必要がなく、実
演算負荷上有利である。
【００２８】関数Ｆ4(t)は、２つの関数Ｆ1(t)とＦ2(t)
の和であるため、両関数に含まれている同相成分は強調
され、異相成分は抑圧されている。したがって、この関
数Ｆ4(t)の部分時間領域をアダマール変換した関数Ｈ1
〜Ｈiは、強調された同相パートの楽器のスペクトラム
と、抑圧された他パートの楽器のスペクトラムが混在し
ていることになる。
の和であるため、両関数に含まれている同相成分は強調
され、異相成分は抑圧されている。したがって、この関
数Ｆ4(t)の部分時間領域をアダマール変換した関数Ｈ1
〜Ｈiは、強調された同相パートの楽器のスペクトラム
と、抑圧された他パートの楽器のスペクトラムが混在し
ていることになる。
【００２９】しかし、関数Ｈ1〜Ｈiにおいて、同相成分
のスペクトラムは常に存在しているのに対し、異相成分
は常に相殺に近い状態にあるため、これらの積分をとる
ことで、同相スペクトラムが強く残留する。
のスペクトラムは常に存在しているのに対し、異相成分
は常に相殺に近い状態にあるため、これらの積分をとる
ことで、同相スペクトラムが強く残留する。
【００３０】演奏の進行中においては、特定のパートが
特定のピッチの音を出し続ける時間は、数１０ｍ秒か
ら、数秒に分布する。したがって、上記積分範囲を決定
する際、ＨiとＨi+1の相互相関関数をとり、これをある
閾値で判定して、同一音演奏範囲としなければならな
い。
特定のピッチの音を出し続ける時間は、数１０ｍ秒か
ら、数秒に分布する。したがって、上記積分範囲を決定
する際、ＨiとＨi+1の相互相関関数をとり、これをある
閾値で判定して、同一音演奏範囲としなければならな
い。
【００３１】こうして得られた、特定パートの楽器の特
定ピッチの電力スペクトラムが、アダマール変換関数上
において、図５のようなパターンであったとする。ここ
で、楽器毎の各ピッチのスペクトラムパターンのデータ
ベース（ＤＢ）が準備されているものとする。図５のス
ペクトラムパターンは、交番数ｎ1を基音とすれば、倍
音、４倍音が強く、３倍音が少ないことが特徴と言え
る。
定ピッチの電力スペクトラムが、アダマール変換関数上
において、図５のようなパターンであったとする。ここ
で、楽器毎の各ピッチのスペクトラムパターンのデータ
ベース（ＤＢ）が準備されているものとする。図５のス
ペクトラムパターンは、交番数ｎ1を基音とすれば、倍
音、４倍音が強く、３倍音が少ないことが特徴と言え
る。
【００３２】しかし、ピッチのスペクトラムパターンの
データベース（ＤＢ）を検索した結果、それに類するス
ペクトラムパターンは、基音が強いことが明らかであれ
ば、むしろ、交番数ｎ1は基音ではなく、他パートから
のノイズで、交番数ｎ2を基音と考えなければならない
場合もある。この場合、交番数ｎ2を基音として、第２
倍音が少なく、第３倍音が強いパターンを、再度、スペ
クトラムパターンのデータベース（ＤＢ）の中から探す
こととなる。
データベース（ＤＢ）を検索した結果、それに類するス
ペクトラムパターンは、基音が強いことが明らかであれ
ば、むしろ、交番数ｎ1は基音ではなく、他パートから
のノイズで、交番数ｎ2を基音と考えなければならない
場合もある。この場合、交番数ｎ2を基音として、第２
倍音が少なく、第３倍音が強いパターンを、再度、スペ
クトラムパターンのデータベース（ＤＢ）の中から探す
こととなる。
【００３３】以上の操作により、スペクトラムパターン
から、最も近いと思われる楽器種別を採用し、同時に、
基音も決定する。上記した操作を、各パート毎に行うこ
とで、合奏全体の楽器の種別、及びパート毎の演奏ピッ
チ、及びその履歴をトレースすることが出来る。
から、最も近いと思われる楽器種別を採用し、同時に、
基音も決定する。上記した操作を、各パート毎に行うこ
とで、合奏全体の楽器の種別、及びパート毎の演奏ピッ
チ、及びその履歴をトレースすることが出来る。
【００３４】図６に本発明の音楽パートの識別方法の一
実施例をフローチャートで示したものである。本発明の
音楽パートの識別方法の一実施例の手順について、各ス
テップ毎に述べる。 （ステップ１）最初に、特定各パートの位置を決定する
ステップをスタートする。 （ステップ２）Ｔ＝Ｔmin （ステップ３）時間差Ｔを有する左右ステレオＭＬ，Ｍ
Ｒ両信号の差を取り、それを時間積分後に電力Ｐを算出
する。 （ステップ４）時間差Ｔを逐次増加する。 （ステップ５）Ｔ＝Ｔmaxで、つぎへ進む。
実施例をフローチャートで示したものである。本発明の
音楽パートの識別方法の一実施例の手順について、各ス
テップ毎に述べる。 （ステップ１）最初に、特定各パートの位置を決定する
ステップをスタートする。 （ステップ２）Ｔ＝Ｔmin （ステップ３）時間差Ｔを有する左右ステレオＭＬ，Ｍ
Ｒ両信号の差を取り、それを時間積分後に電力Ｐを算出
する。 （ステップ４）時間差Ｔを逐次増加する。 （ステップ５）Ｔ＝Ｔmaxで、つぎへ進む。
【００３５】（ステップ６）電力Ｐの極小値を検出す
る。 （ステップ７）極小点の時間差Ｔを保存する。以上のス
テップから、特定各パートの位置が決定される。 （ステップ８）つぎに、楽器の種別、及び演奏ピッチを
決定するステップを開始する。最小の時間差Ｔのものか
ら開始する。 １→ｎ （ステップ９）第ｎＴ→Ｔ （ステップ１０）時関差をＴだけずらした左右ステレオ
ＭＬ，ＭＲ両信号の和を取り、この有限直交変換を行
う。
る。 （ステップ７）極小点の時間差Ｔを保存する。以上のス
テップから、特定各パートの位置が決定される。 （ステップ８）つぎに、楽器の種別、及び演奏ピッチを
決定するステップを開始する。最小の時間差Ｔのものか
ら開始する。 １→ｎ （ステップ９）第ｎＴ→Ｔ （ステップ１０）時関差をＴだけずらした左右ステレオ
ＭＬ，ＭＲ両信号の和を取り、この有限直交変換を行
う。
【００３６】（ステップ１１）変換関数のスペクトラム
パターンから、同音継続かピッチ移動かを判定する。 （ステップ１２）同音継続範囲で、上記変換関数を時間
積分する。 （ステップ１３）得られたスペクトラムパターンと既存
楽器のスペクトラムパターンのデータベース（ＤＢ）を
比較する。 （ステップ１４）交流分の最低音を基音と見なしてよい
か、閾値と比較する。 （ステップ１５）パートピッチを抽出して保存する。
パターンから、同音継続かピッチ移動かを判定する。 （ステップ１２）同音継続範囲で、上記変換関数を時間
積分する。 （ステップ１３）得られたスペクトラムパターンと既存
楽器のスペクトラムパターンのデータベース（ＤＢ）を
比較する。 （ステップ１４）交流分の最低音を基音と見なしてよい
か、閾値と比較する。 （ステップ１５）パートピッチを抽出して保存する。
【００３７】（ステップ１６）パートの楽器名を保存す
る。 （ステップ１７）ｎ＋１→ｎとして、つぎに小さい時間
差のパートのものに移行する。 （ステップ１８）ｎ＝ｎmaxで最後になったら、ステッ
プ１９に移行する。 （ステップ１９）抽出して完了する。以上のステップか
ら、楽器の種別、及び演奏ピッチが決定される。
る。 （ステップ１７）ｎ＋１→ｎとして、つぎに小さい時間
差のパートのものに移行する。 （ステップ１８）ｎ＝ｎmaxで最後になったら、ステッ
プ１９に移行する。 （ステップ１９）抽出して完了する。以上のステップか
ら、楽器の種別、及び演奏ピッチが決定される。
【００３８】
【発明の効果】本発明の音楽パートの識別方法による
と、ステレオ録音された音楽からパート毎の楽器の種別
と演奏音高を抽出することが出来るため、既に演奏され
た音楽を、ＭＩＤＩ信号など、電子的に編集可能な形
に、自動復元させることが出来る。
と、ステレオ録音された音楽からパート毎の楽器の種別
と演奏音高を抽出することが出来るため、既に演奏され
た音楽を、ＭＩＤＩ信号など、電子的に編集可能な形
に、自動復元させることが出来る。
【００３９】本発明の音楽パートの識別方法によると、
ＭＩＤＩ信号など、電子編集出来る形態に変換すること
で、演奏資産に新たな価値を付与することが出来る。
ＭＩＤＩ信号など、電子編集出来る形態に変換すること
で、演奏資産に新たな価値を付与することが出来る。
【図１】本発明の音楽パート識別方法の一実施例の各パ
ートの配置を説明するための図で、合奏音楽の録音ステ
ージを直上から見た配置を示したものである。
ートの配置を説明するための図で、合奏音楽の録音ステ
ージを直上から見た配置を示したものである。
【図２】本発明の音楽パート識別方法の左右のステレオ
オーディオ信号を説明するための図である。
オーディオ信号を説明するための図である。
【図３】本発明の音楽パート識別方法の処理方法を説明
するための図である。
するための図である。
【図４】本発明の音楽パート識別方法の特定パートのピ
ッチを検出するための直交変換信号を説明するための図
である。
ッチを検出するための直交変換信号を説明するための図
である。
【図５】本発明の音楽パート識別方法のスペクトラムパ
ターンを説明するための図である。
ターンを説明するための図である。
【図６】本発明の音楽パート識別方法の一実施例のフロ
ーチャートを示した図である。
ーチャートを示した図である。
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ パート Ｃ1〜ＣI 窓関数 Ｈ1〜ＨI 変換関数 ＬＬ,ＬＲ 距離 ＭＬ,ＭＲ 左Ｌ,右Ｒの各マイクロホン Ｐ 電力 Ｑ 窓関数Ｈ1〜ＨIの各幅（範囲） Ｒ ２つのマイクロホンＭＬ,ＭＲを結ぶ直線と直交す
る線 Ｓ ２つのマイクロホンＭＬ,ＭＲを結ぶ直線 Ｔ 時間差 ＴA,ＴB,ＴC 時間遅れ Ｗ1A,Ｗ1B,Ｗ2A,Ｗ2B 波形 ｄ マイクロホンＭＬ,ＭＲ間の距離 ｎ 交番数軸 θ 角度 τ 時間
る線 Ｓ ２つのマイクロホンＭＬ,ＭＲを結ぶ直線 Ｔ 時間差 ＴA,ＴB,ＴC 時間遅れ Ｗ1A,Ｗ1B,Ｗ2A,Ｗ2B 波形 ｄ マイクロホンＭＬ,ＭＲ間の距離 ｎ 交番数軸 θ 角度 τ 時間
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5D015 HH03 HH11 5D062 AA01 5D082 BB01 BB07 BB14 BB23 BB27 5D378 KK02 KK07 KK44 KK50 MM13 MM14 MM22 MM33 MM47 MM55 MM62 XX43 9A001 BB03 BB04 GG06 GG12 HH16 HH17 HH18 KK31 KK37 KK43
Claims (4)
- 【請求項１】各パートが単音を発し、かつマイクロホン
から見て重なり合わないという条件下で採録された合奏
音楽の前記各パートを識別する音楽パートの識別方法に
おいて、 左右のマイクロホンによって得られたステレオ録音信号
から、特定パートの位置を算出し、前記特定パートの位
置のスペクトラムの特徴から、演奏音高を抽出すること
を特徴とする音楽パートの識別方法。 - 【請求項２】左右のマイクロホンによって得られたステ
レオ録音信号から、特定パートの位置を算出する際に、
前記左右のステレオ両録音信号を、時間τだけずらして
差を取り、特定位置のパート音を消去し、前記差の信号
の時間積分の電力をτ毎にプロットすることで、特定時
間ｎτ（但し、ｎは正の整数）における電力極小値を
得、これを検出することで、前記特定時間τの差をもた
らすパートの位置を算出するようにしたことを特徴とす
る音楽パートの識別方法。 - 【請求項３】請求項１に記載された音楽パートの識別方
法において、 前記スペクトラムの有する平均音高の連続性を検出し、
これを前記特定パートのスペクトラムの特徴抽出範囲と
して用いることを特徴とする音楽パートの識別方法。 - 【請求項４】請求項１に記載された音楽パートの識別方
法において、 前記スペクトラムの特徴を抽出するに際し、仮基音に基
づいた特徴を、既知スペクトラムの特徴と比較し、閾値
範囲内に該当する特徴がない場合は、基音を変更して、
再度比較することを特徴とする音楽パートの識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23809799A JP2001067068A (ja) | 1999-08-25 | 1999-08-25 | 音楽パートの識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23809799A JP2001067068A (ja) | 1999-08-25 | 1999-08-25 | 音楽パートの識別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001067068A true JP2001067068A (ja) | 2001-03-16 |
Family
ID=17025137
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23809799A Pending JP2001067068A (ja) | 1999-08-25 | 1999-08-25 | 音楽パートの識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001067068A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004515808A (ja) * | 2000-12-05 | 2004-05-27 | アミューズテック カンパニー リミテッド | 演奏楽器の音情報を用いた音楽分析方法 |
| JP2004533016A (ja) * | 2001-05-21 | 2004-10-28 | アミューズテック カンパニー リミテッド | 楽譜追跡方法およびその装置 |
| JP2005514666A (ja) * | 2001-12-18 | 2005-05-19 | アミューズテック カンパニー リミテッド | 演奏楽器の音情報を用いた音楽分析装置 |
| JP2007017651A (ja) * | 2005-07-07 | 2007-01-25 | Xing Inc | 楽音再生プログラムおよび楽音再生装置 |
| JP2010134231A (ja) * | 2008-12-05 | 2010-06-17 | Sony Corp | 情報処理装置、音素材の切り出し方法、及びプログラム |
| US8541676B1 (en) * | 2010-03-06 | 2013-09-24 | Alexander Waldman | Method for extracting individual instrumental parts from an audio recording and optionally outputting sheet music |
| JP2015043014A (ja) * | 2013-08-26 | 2015-03-05 | カシオ計算機株式会社 | 基音可視化装置、基音可視化方法およびプログラム |
-
1999
- 1999-08-25 JP JP23809799A patent/JP2001067068A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004515808A (ja) * | 2000-12-05 | 2004-05-27 | アミューズテック カンパニー リミテッド | 演奏楽器の音情報を用いた音楽分析方法 |
| JP2004533016A (ja) * | 2001-05-21 | 2004-10-28 | アミューズテック カンパニー リミテッド | 楽譜追跡方法およびその装置 |
| JP2005514666A (ja) * | 2001-12-18 | 2005-05-19 | アミューズテック カンパニー リミテッド | 演奏楽器の音情報を用いた音楽分析装置 |
| JP2007017651A (ja) * | 2005-07-07 | 2007-01-25 | Xing Inc | 楽音再生プログラムおよび楽音再生装置 |
| JP4624879B2 (ja) * | 2005-07-07 | 2011-02-02 | 株式会社エクシング | 楽音情報発生プログラムおよび楽音情報発生装置 |
| JP2010134231A (ja) * | 2008-12-05 | 2010-06-17 | Sony Corp | 情報処理装置、音素材の切り出し方法、及びプログラム |
| US8541676B1 (en) * | 2010-03-06 | 2013-09-24 | Alexander Waldman | Method for extracting individual instrumental parts from an audio recording and optionally outputting sheet music |
| JP2015043014A (ja) * | 2013-08-26 | 2015-03-05 | カシオ計算機株式会社 | 基音可視化装置、基音可視化方法およびプログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3908221B2 (ja) | 楽譜追跡方法およびその装置 | |
| JP4823804B2 (ja) | コード名検出装置及びコード名検出用プログラム | |
| JP4767691B2 (ja) | テンポ検出装置、コード名検出装置及びプログラム | |
| US7582824B2 (en) | Tempo detection apparatus, chord-name detection apparatus, and programs therefor | |
| US6140568A (en) | System and method for automatically detecting a set of fundamental frequencies simultaneously present in an audio signal | |
| US7304229B2 (en) | Method and apparatus for karaoke scoring | |
| Holzapfel et al. | Three dimensions of pitched instrument onset detection | |
| Mauch et al. | Timbre and Melody Features for the Recognition of Vocal Activity and Instrumental Solos in Polyphonic Music. | |
| US8193436B2 (en) | Segmenting a humming signal into musical notes | |
| US20060075883A1 (en) | Audio signal analysing method and apparatus | |
| Argenti et al. | Automatic transcription of polyphonic music based on the constant-Q bispectral analysis | |
| Monti et al. | Monophonic transcription with autocorrelation | |
| JP2005292207A (ja) | 音楽分析の方法 | |
| JP4204941B2 (ja) | カラオケ装置 | |
| JP2001067068A (ja) | 音楽パートの識別方法 | |
| JP3176273B2 (ja) | 音声信号処理装置 | |
| JP6263383B2 (ja) | 音声信号処理装置、音声信号処理装置の制御方法、プログラム | |
| JP6263382B2 (ja) | 音声信号処理装置、音声信号処理装置の制御方法、プログラム | |
| WO2019180830A1 (ja) | 歌唱評価方法及び装置、プログラム | |
| JP3613859B2 (ja) | カラオケ装置 | |
| JP4048249B2 (ja) | カラオケ装置 | |
| Rossignol et al. | State-of-the-art in fundamental frequency tracking | |
| JP2005107332A (ja) | カラオケ装置 | |
| Gainza et al. | Onset detection and music transcription for the Irish tin whistle | |
| JP2004184506A (ja) | カラオケ装置及びプログラム |