JP2008058755A - 音分析装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 フォーム推定413では、EステップおよびMステップ411により各種の基本周波数に対応した重み値を逐次更新される過程において、音源構造データ413Fにより定義された制約条件を満たすように、重み値のピークの中から、発音されている可能性が高いと推定される音のものを選択する。事前分布付与414では、この選択したピークが強調されるように、各音モデルに対する重み値に事前分布を与える。
【選択図】図1
Description
を具備することを特徴とする音分析装置並びにコンピュータを該音分析装置として機能させるコンピュータプログラムである音分析プログラムを提供する。
<<全体構成>>
図1は、この発明の第1実施形態による音分析プログラムの処理内容を示す図である。この音分析プログラムは、自然界から音響信号を取得する収音機能、CD等の記録媒体から音楽の音響信号を再生する再生機能またはネットワークを介して音楽の音響信号を取得する通信機能等の音響信号取得機能を備えたパーソナルコンピュータ等のコンピュータにインストールされて実行される。本実施形態による音分析プログラムを実行するコンピュータは、本実施形態による音分析装置として機能する。
この処理では、入力音響信号を複数のBPFからなるフィルタバンクに与え、フィルタバンクの各BPFの出力信号について、位相の時間微分である瞬時周波数(Flanagan, J.L. and Golden, R.M.: Phase Vocoder, The BellSystem
Technical J., Vol.45, pp.1493-1509 (1966)参照)を計算する。ここでは、上記Flanaganの手法を用い、短時間フーリエ変換(STFT)の出力をフィルタバンク出力と解釈して、効率良く瞬時周波数を計算する。入力音響信号x(t)に対する窓関数h(t)を用いたSTFTが式(3)および(4)により与えられるとき、瞬時周波数λ(ω,t)は式(5)により求めることができる。
ASSP, Vol.ASSP-35, No.3, pp. 356-372 (1987)、参照)を構成し、リアルタイムに実行可能という制約のもとで、ある程度妥当な時間周波数分解能を得る。
この処理では、フィルタの中心周波数からその瞬時周波数への写像に基づいて、周波数成分の候補を抽出する(Charpentier, F.J.: Pitch detection using the short-termphase
spectrum, Proc. of ICASSP 86, pp.113-116 (1986)参照)。あるSTFTフィルタの中心周波数ωからその出力の瞬時周波数λ(ω,t)への写像を考える。すると、もし周波数ψの周波数成分があるときには、ψがこの写像の不動点に位置し、その周辺の瞬時周波数の値はほぼ一定となる。つまり、全周波数成分の瞬時周波数Ψf (t)は、次式によって抽出することができる。
この処理では、抽出した周波数成分に重み付けすることで、周波数帯域を制限する。ここでは、メロディラインとベースライン用に、2種類のBPFを用意する。メロディライン用BPFは、典型的なメロディラインの主要な基本波成分および高調波成分の多くを通過させることができ、かつ、基本周波数付近の重複が頻繁に起きる周波数帯域をある程度遮断する。一方、ベースライン用BPFは、典型的なベースラインの主要な基本周波数成分および高調波成分の多くを通過させることができ、かつ、他の演奏パートがベースラインよりも優勢になるような周波数帯域をある程度遮断する。
この処理では、BPFを通過した周波数成分の候補に対し、各高調波構造が相対的にどれくらい優勢かを表す基本周波数の確率密度関数を求める。そのために、本実施形態では、周波数成分の確率密度関数pΨ (t)(x)が、高調波構造を持つ音をモデル化した確率分布(音モデル)の混合分布モデル(重み付き和のモデル)から生成されたと考える。基本周波数がFの音モデルの確率密度関数をp(x|F)とすると、その混合分布モデルp(x;θ(t))は、次式により定義することができる。
最も優勢な基本周波数Fi(t)を決定するには、次式に示すように、基本周波数の確率密度関数pF0 (t)(F)(式(15)より、式(17)を反復計算した最終的な推定値として得られる)を最大にする周波数を求めればよい。
上述した基本周波数の確率密度関数の推定41において、EMアルゴリズムにより得られる基本周波数の確率密度関数は、複数のピークを持ったものとなる。これらのピークの中には、実際に鳴っている音の基本周波数に対応したピークもあるが、実際には音が鳴っていないにも拘わらず誤って確率密度が高められた結果生じたピークもある。なお、以下では、このように誤って発生したピークをゴーストという。
(1)音源が発音可能な音を定義するデータ
音源がギターである場合、弦を弾くことにより発生される音は、その弦の番号と、指板上において押さえられているその弦のフレット位置とにより決定される。弦の番号ksを1〜6、フレット番号kfを0〜N(ただし、kf=0はフレットを指で押さえない開放弦の状態に相当)とした場合、ギターでは弦番号ksとフレット番号kfの組み合わせに対応した6×(N+1)種類の音(この中には基本周波数が互いに同じであるものも含まれている)を発生可能である。音源構造データは、弦番号ksとフレット番号kfの各組み合わせに対応付けて、その組み合わせにおいて弦から発生される音の基本周波数を定義するデータを含んでいる。
(2)音源が同時に発音可能な音に関する制約条件を定義するデータ
制約条件a.同時に発音可能な音の個数
弦の本数が6本であるため、発音可能な音の数は最大6個である。
制約条件b.押さえることが可能なフレット位置の組み合わせに関する制約
人間の手指の長さによる制約があるため、ある限度を越えてフレット番号のかけ離れた2つのフレットを同時に指で押さえることはできない。音源構造データ413Fには、同時に押さえることができる複数のフレットのうち最も大きなフレット番号と最も小さなフレット番号の差分の上限値が定義されている。
制約条件c.弦1本当たりの発音可能数
1本の弦は、同時に発音することができる音は1個である。
以上が本実施形態の詳細である。
図6は、この発明の第2実施形態による音分析プログラムの処理内容を示す図である。上記第1実施形態では、基本周波数の確率密度関数の推定41において、EステップおよびMステップ411が繰り返される毎に、フォーム推定413および事前分布付与414を行った。これに対し、本実施形態において基本周波数の確率密度関数の推定41では、EステップおよびMステップ411と収束判定412のみを繰り返す。そして、本実施形態では、基本周波数の確定42aにおいて、基本周波数を確定させるのに先立つ前処理として、上記第1実施形態におけるフォーム推定413と同じ内容の処理を基本周波数Fの確率密度関数に対して施し、鳴っている可能性のある音の基本周波数を求める。次いで上記第1実施形態における基本周波数の確定42と同じ内容の処理を実行し、鳴っている可能性のある音の基本周波数の中から1または複数の基本周波数を選択し、鳴っている音の基本周波数として確定させる。
図7は、この発明の第3実施形態による音分析プログラムのうち上記第1実施形態における基本周波数の確率密度関数の推定41および基本周波数の確定42に相当する部分の処理内容を示すフローチャートである。本実施形態では、1フレーム分の混合音の確率密度関数pΨ (t)(x)が得られる毎に、図7に示す各処理を実行する。
以上、この発明の第1〜第3実施形態について説明したが、この発明には他にも実施形態があり得る。例えば次の通りである。
Claims (9)
- 各々音源の音の高調波構造に対応した構造を有し、各種の基本周波数に対応した確率密度関数である複数の音モデルを重み付け加算した混合分布が、入力音響信号の周波数成分の分布となるように、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化し、最適化された各音モデルの重み値を前記音源の音の基本周波数の確率密度関数として推定する確率密度推定手段であって、
(a)前記音源が同時に発音可能な1または複数の音に関する制約条件を定義する音源構造データを記憶する記憶手段と、
(b)前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化する過程において、前記音源構造データにより定義された制約条件を満たすように、重み値がピークとなる各基本周波数の中から、発音されている可能性が高いと推定される1または複数の音の基本周波数を選択し、選択した基本周波数を示すフォームデータを作成するフォーム推定手段と、
(c)前記フォーム推定手段により作成されたフォームデータが示す基本周波数に対応した重み値が強調されるように、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値に事前分布を与える事前分布付与手段とを具備する確率密度推定手段と、
前記確率密度推定手段により推定された基本周波数の確率密度関数に基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段と
を具備することを特徴とする音分析装置。 - 各々音源の音の高調波構造に対応した構造を有し、各種の基本周波数に対応した確率密度関数である複数の音モデルを重み付け加算した混合分布が、入力音響信号の周波数成分の分布となるように、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化し、最適化された各音モデルの重み値を前記音源の音の基本周波数の確率密度関数として推定する確率密度関数推定手段と、
前記確率密度推定手段により推定される確率密度関数に基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段であって、
(a)前記音源が同時に発音可能な1または複数の音に関する制約条件を定義した音源構造データを記憶する記憶手段と、
(b)前記音源構造データにより定義された制約条件を満たすように、前記確率密度関数推定手段により推定された確率密度関数において重み値がピークとなる各基本周波数の中から、発音されている可能性が高いと推定される1または複数の音の基本周波数を選択し、選択した基本周波数を示すフォームデータを作成するフォーム推定手段とを具備し、前記フォームデータに基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段と
を具備することを特徴とする音分析装置。 - 各々音源の音の高調波構造に対応した構造を有し、各種の基本周波数に対応した確率密度関数である複数の音モデルを重み付け加算した混合分布が、入力音響信号の周波数成分の分布となるように、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化し、最適化された各音モデルの重み値を前記音源の音の基本周波数の確率密度関数として推定する確率密度推定手段であって、
(a)前記音源が同時に発音可能な1または複数の音に関する制約条件を定義する音源構造データを記憶する記憶手段と、
(b)前記入力音響信号の周波数成分に基づいて、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を所定回数更新する第1の更新手段と、
(c)前記第1の更新手段の処理を経た前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値に基づき、重み値がピークとなる各基本周波数を求め、前記音源構造データにより定義された制約条件を満たすように、前記重み値がピークとなる各基本周波数の中から、発音されている可能性が高いと推定される1または複数の音の基本周波数を選択する基本周波数選択手段と、
(d)前記基本周波数選択手段により選択された基本周波数に対応した重み値が強調されるように、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値に事前分布を付与し、前記入力音響信号の周波数成分に基づいて、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を所定回数更新する第2の更新手段とを具備する確率密度推定手段と、
前記確率密度推定手段により推定された基本周波数の確率密度関数に基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段と
を具備することを特徴とする音分析装置。 - 前記確率密度推定手段は、前記事前分布の付与を行うことなく、前記第2の更新手段の処理を経た前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を前記入力音響信号の周波数成分に基づいて所定回数更新する第3の更新手段を具備することを特徴とする請求項3に記載の音分析装置。
- 前記基本周波数確定手段は、前記フォームデータが示す各基本周波数に対応した確率密度の各ピーク値の中の最大値に応じた閾値を算出し、前記フォームデータが示す各基本周波数の中から確率密度のピーク値が前記閾値を越えるものを選択し、前記音源の音の基本周波数として確定させる手段を具備することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1の請求項に記載の音分析装置。
- 前記フォーム推定手段は、前記フォームデータが示す各基本周波数を選択し、この選択した基本周波数に対応した重み値を0として、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を更新する処理を1回実行し、この結果、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値に大きな変化がない場合に、発音されている可能性が高いと推定される音の基本周波数の中から当該基本周波数を除外する手段を含むことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1の請求項に記載の音分析装置。
- コンピュータを、
各々音源の音の高調波構造に対応した構造を有し、各種の基本周波数に対応した確率密度関数である複数の音モデルを重み付け加算した混合分布が、入力音響信号の周波数成分の分布となるように、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化し、最適化された各音モデルの重み値を前記音源の音の基本周波数の確率密度関数として推定する確率密度推定手段であって、
(a)前記音源が同時に発音可能な1または複数の音に関する制約条件を定義する音源構造データを記憶する記憶手段と、
(b)前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化する過程において、前記音源構造データにより定義された制約条件を満たすように、重み値がピークとなる各基本周波数の中から、発音されている可能性が高いと推定される1または複数の音の基本周波数を選択し、選択した基本周波数を示すフォームデータを作成するフォーム推定手段と、
(c)前記フォーム推定手段により作成されたフォームデータが示す基本周波数に対応した重み値が強調されるように、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値に事前分布を与える事前分布付与手段とを具備する確率密度推定手段と、
前記確率密度推定手段により推定された基本周波数の確率密度関数に基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 - コンピュータを、
各々音源の音の高調波構造に対応した構造を有し、各種の基本周波数に対応した確率密度関数である複数の音モデルを重み付け加算した混合分布が、入力音響信号の周波数成分の分布となるように、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化し、最適化された各音モデルの重み値を前記音源の音の基本周波数の確率密度関数として推定する確率密度関数推定手段と、
前記確率密度推定手段により推定される確率密度関数に基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段であって、
(a)前記音源が同時に発音可能な1または複数の音に関する制約条件を定義した音源構造データを記憶する記憶手段と、
(b)前記音源構造データにより定義された制約条件を満たすように、前記確率密度関数推定手段により推定された確率密度関数において重み値がピークとなる各基本周波数の中から、発音されている可能性が高いと推定される1または複数の音の基本周波数を選択し、選択した基本周波数を示すフォームデータを作成するフォーム推定手段とを具備し、前記フォームデータに基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 - コンピュータを、
各々音源の音の高調波構造に対応した構造を有し、各種の基本周波数に対応した確率密度関数である複数の音モデルを重み付け加算した混合分布が、入力音響信号の周波数成分の分布となるように、各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を逐次更新して最適化し、最適化された各音モデルの重み値を前記音源の音の基本周波数の確率密度関数として推定する確率密度推定手段であって、
(a)前記音源が同時に発音可能な1または複数の音に関する制約条件を定義する音源構造データを記憶する記憶手段と、
(b)前記入力音響信号の周波数成分に基づいて、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を所定回数更新する第1の更新手段と、
(c)前記第1の更新手段の処理を経た前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値に基づき、重み値がピークとなる各基本周波数を求め、前記音源構造データにより定義された制約条件を満たすように、前記重み値がピークとなる各基本周波数の中から、発音されている可能性が高いと推定される1または複数の音の基本周波数を選択する基本周波数選択手段と、
(d)前記基本周波数選択手段により選択された基本周波数に対応した重み値が強調されるように、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値に事前分布を付与し、前記入力音響信号の周波数成分に基づいて、前記各種の基本周波数に対応した各音モデルに対する重み値を所定回数更新する第2の更新手段とを具備する確率密度推定手段と、
前記確率密度推定手段により推定された基本周波数の確率密度関数に基づいて前記音源の音の基本周波数を確定させる基本周波数確定手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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