JP2541451B2 - Rhythm generator and rhythm analyzer - Google Patents

Rhythm generator and rhythm analyzer

Info

Publication number
JP2541451B2
JP2541451B2 JP5149778A JP14977893A JP2541451B2 JP 2541451 B2 JP2541451 B2 JP 2541451B2 JP 5149778 A JP5149778 A JP 5149778A JP 14977893 A JP14977893 A JP 14977893A JP 2541451 B2 JP2541451 B2 JP 2541451B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
rhythm
note
scale
pulse
pattern
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP5149778A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH06167977A (en
Inventor
純一 南高
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Priority to JP5149778A priority Critical patent/JP2541451B2/en
Publication of JPH06167977A publication Critical patent/JPH06167977A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP2541451B2 publication Critical patent/JP2541451B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Auxiliary Devices For Music (AREA)
  • Electrophonic Musical Instruments (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は音楽装置に関し、特に
自動的にリズムを生成(compose)するリズム生成装置
及び与えられたリズムを音楽的に分析するリズム分析装
置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a music apparatus, and more particularly to a rhythm generating apparatus that automatically composes a rhythm and a rhythm analyzing apparatus that analyzes a given rhythm musically.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来より電子楽器の分野においてリズム
を自動演奏するものが知られている。この種の装置は内
部にリズムスタイル別にリズムデータを記憶しており、
動作時(演奏時)に、選択リズムスタイルに対応するリ
ズムデータを読み出し、リズム音列として再生する。ま
た、ユーザーからリズムデータを入力できるようにし、
入力リズムデータを記憶し、演奏時に再生する装置も知
られている。しかし、いずれの装置もリズムを自ら生成
(compose)する能力は明らかに欠いており、自動演奏
するリズムは装置にデータとして内蔵されたものか、あ
るいはユーザー入力を介してメモリに記憶されたものに
すぎない。
2. Description of the Related Art In the field of electronic musical instruments, those which automatically play a rhythm have been known. This type of device stores rhythm data for each rhythm style inside,
During operation (at the time of performance), the rhythm data corresponding to the selected rhythm style is read out and reproduced as a rhythm sound string. It also allows the user to enter rhythm data,
There is also known a device that stores input rhythm data and reproduces it when playing. However, neither device clearly lacks the ability to compose the rhythm itself, and the rhythm to play automatically is either stored in the device as data or stored in memory via user input. Only.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】したがって、リズムを
自動的に生成(compose)することのできるリズム生成
装置を提供することが望まれる。このようなリズム生成
装置は作曲の支援ツールあるいは自動作曲機の一機能と
して使用することができる。また、リズムの音楽的な分
析を行うことができるリズム分析装置を提供することが
望まれる。
Therefore, it is desirable to provide a rhythm generating device that can automatically compose a rhythm. Such a rhythm generation device can be used as a music composition support tool or a function of an automatic composer. Further, it is desired to provide a rhythm analysis device capable of performing musical analysis of rhythm.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段、作用】この発明によれ
ば、原リズムを原音符列の音長列で表現した原リズムデ
ータを付与する原リズム付与手段と、リズム制御データ
を発生するリズム制御データ発生手段と、上記リズム制
御データに基づいて上記原音符列の音長列とは異なる音
長列を生成することにより、原リズムを変形したリズム
を生成するリズム変形手段と、を備え、上記リズム制御
データ発生手段は、上記リズム制御データとして音楽時
間軸上の各音楽時刻を表わす各パルス点ごとに重みを付
けたパルススケール(したがってパルススケールは複数
の異なる重みをもつ複数のパルス点から成る)を発生す
るパルススケール発生手段を有し、上記リズム変形手段
は、上記パルススケールの重みに基づき、上記原音符列
に含まれる1つの原音符を2つの符に分割、または上記
原音符列に含まれる2つの原音符を1つの音符に結合す
る音符分割・結合手段を有する、ことを特徴とするリズ
ム生成装置が提供される。
According to the present invention
For example, the original rhythm data that expresses the original rhythm in the sequence of note lengths
Original rhythm giving means for giving data and rhythm control data
Rhythm control data generating means for generating
A note that differs from the note length sequence of the above original note sequence based on your data
A rhythm that is a modification of the original rhythm by generating a long sequence
And a rhythm transformation means for generating
The data generating means uses the rhythm control data as music data.
Weighted for each pulse point representing each music time on the axis
Single pulse scale (hence multiple pulse scales
Of multiple pulse points with different weights of
A pulse scale generating means,
Is the original note sequence based on the pulse scale weights
Split one original note in two notes, or above
Combines two original notes in the original note string into one note
A note having a note dividing / combining means
A device is provided.

【0005】この構成によれば、リズム変形手段はリズ
ム制御データ発生手段からのリズム制御データに基づい
て原リズムを変形してリズムを生成する。したがって、
本リズム生成装置は自動的にリズムを生成(compose)
することができる。
According to this structure, the rhythm transforming means transforms the original rhythm based on the rhythm control data from the rhythm control data generating means to generate a rhythm. Therefore,
This rhythm generator automatically composes the rhythm (compose)
can do.

【0006】特に、上記リズム制御データ発生手段は音
符を結合・分割するために、各パルス点に重みを付けた
パルススケール(図16;図53のTi,図67)をリ
ズム制御データ(リズム制御パラメータ)として発生す
るパルススケール発生手段を有する。更に、上記リズム
変形手段は上記パルススケールの重みに基づき、選択的
に音符の結合または分割を行う音符分割・結合手段(図
2のF32−1、F32−2;図53、図55)を有す
る。一構成例において、音符分割・結合手段は、音符分
割のときには、上記パルススケール上で最小または最大
の重みのパルス点で発音中となっている原音符をこの最
小または最大のパルス点において分割し、音符結合のと
きには、上記パルススケール上で最小または最大の重み
のパルス点が音発生開始時刻となっている原音符を、こ
の原音符の直前の原音符と結合する。
In particular, the rhythm control data generating means uses pulse scales (FIG. 16; Ti in FIG. 53, FIG. 67) in which weights are applied to the respective pulse points in order to combine and divide the notes. It has a pulse scale generating means for generating as a parameter). Further, the rhythm transformation means has note division / combination means (F32-1, F32-2 in FIG. 2; FIG. 53, FIG. 55) for selectively combining or dividing notes based on the weight of the pulse scale. . In one configuration example, the note division / combination means is
When divided, the minimum or maximum on the above pulse scale
The original note being sounded at the pulse point of
Split at the small or maximum pulse points and combine notes
The minimum or maximum weight on the above pulse scale.
The original note whose pulse point is the sound generation start time
Combine with the original note immediately before the original note of.

【0007】さらにこの発明によれば、上記リズム生成
装置に代え、あるいはこれと組み合わせて使用できるリ
ズム生成装置であって、原リズムを原音符列の音長列で
表現した原リズムデータを付与する原リズム付与手段
と、上記原リズムデータをデータ処理して、上記原音符
の音長列とは異なる音長列を生成することにより、上記
原リズムとは異なるリズムを自動生成するリズム生成手
段と、を備え、上記リズム生成手段が、上記原リズムデ
ータをデータ処理し、この原リズムデータから、上記原
音符列に高い頻度で現われる音長列パターン(以下、特
徴リズムパターンという)を抽出する特徴リズムパター
ン抽出手段と、生成するリズムに上記特徴リズムパター
ンを組込む特徴リズムパターン組込手段と、を有するこ
とを特徴とするリズム生成装置が提供される。この構成
によれば、特徴リズムパターン抽出手段(図2のF12
−1、図11)によって抽出された、原リズムに特徴的
な音長パターン(図4のHRi)に基づくリズム生成を
特徴リズムパターン組込手段(図2のF32−3、図4
7)により行っているので、原リズムの特徴を反映した
リズムを生成することができる。
Further, according to the present invention, the above-mentioned rhythm generation
A device that can be used in place of or in combination with the device.
The original rhythm is a note length sequence of the original note sequence.
Original rhythm adding means for adding the expressed original rhythm data
And the original rhythm data is processed into the original note
By generating a tone length sequence different from the tone length sequence of
Rhythm generator that automatically generates a rhythm different from the original rhythm
And the rhythm generation means includes
Data is processed, and from the original rhythm data,
A note length sequence pattern that appears frequently in note sequences (hereinafter
Characteristic rhythm pattern that extracts a rhythm pattern)
The above-mentioned characteristic rhythm pattern is applied to the generated rhythm
And a means for incorporating a characteristic rhythm pattern,
There is provided a rhythm generation device characterized by: This configuration
According to the feature rhythm pattern extraction means (F12 in FIG.
-1, characteristic of the original rhythm extracted by Fig. 11)
Rhythm generation based on various note length patterns (HRi in Fig. 4)
Characteristic rhythm pattern incorporating means (F32-3 in FIG. 2, FIG.
Since it was done according to 7), the characteristics of the original rhythm were reflected.
Can generate rhythm.

【0008】さらにこの発明によれば、リズムを音符列
の音長列で表現したリズムデータを付与するリズム付与
手段と、上記リズムデータから上記音符列に高い頻度で
現われる音長列パターンを、上記リズムの特徴リズムパ
ターンとして抽出する特徴リズムパターン抽出手段と、
を有することを特徴とするリズム分析装置が提供され
る。
Further , according to the present invention, the rhythm is a musical note sequence.
Rhythm assignment that adds rhythm data expressed by a sequence of note lengths
Means and from the rhythm data to the note sequence with high frequency
Use the note length sequence pattern that appears to identify the characteristic rhythm pattern of the above rhythm.
Characteristic rhythm pattern extraction means for extracting as a turn,
There is provided a rhythm analysis device characterized by having
It

【0009】本リズム分析装置の技術はリズム生成装置
の分析部として利用できる。すなわち、抽出した特徴リ
ズムパターンをリズムに組み込むことによりリズムを生
成することができる。
The technology of the present rhythm analysis device can be used as an analysis unit of a rhythm generation device. That is, the rhythm can be generated by incorporating the extracted characteristic rhythm pattern into the rhythm.

【0010】さらにこの発明によれば、リズムを音符列
の音長列で表現したリズムデータを付与するリズム付与
手段と、音楽時間軸上の各音楽時刻を表わす各パルス点
ごとに重みを付けたパルススケール(したがってパルス
スケールは複数の異なる重みをもつ複数のパルス点から
成り、これら複数のパルス点の重みが形成する重みのパ
ターンを以下パルススケールの重みパターンという)を
各リズムスタイルに対応づけて複数種類発生するパルス
スケール発生手段と、上記リズムを表現する、上記音符
列の音長列の音発生パターン(上記音符列を構成する複
数の音符の音発生開始タイミングが形成するパターン)
と、上記各パルススケールの重みパターンとを上記複数
のパルス点の重みデータを用いてパターンマッチングす
るリズム評価手段と、を有することを特徴とするリズム
分析装置が提供される。この構成のリズム分析装置によ
れば、各パルススケールをリズムスタイル(演歌、サン
バ等の曲風のリズムスタイル)に対応づけ、各パルスス
ケールの重みデータを用いて各パルススケールと付与さ
れたリズムの音発生パターンとをパターンマッチングし
ているので、付与されたリズムの音楽背景であるリズム
スタイルを分析することができる。
Further , according to the present invention, the rhythm is changed to a musical note sequence.
Rhythm assignment that adds rhythm data expressed by a sequence of note lengths
Means and each pulse point representing each music time on the music time axis
Pulse scale weighted by
Scale is from multiple pulse points with multiple different weights
And the weight pattern formed by the weights of these multiple pulse points.
The turn is called the pulse scale weighting pattern below)
Multiple types of pulses that are associated with each rhythm style
Scale generating means and the above notes that express the above rhythm
Sound generation pattern of string
Pattern formed by the sound generation start timing of several notes)
And a plurality of weight patterns of each pulse scale described above.
Pattern matching using the pulse point weight data
Rhythm evaluation means
An analytical device is provided. With the rhythm analysis device with this configuration
If each pulse scale is
Rhythm style such as B
Each pulse scale and assigned using Kale's weight data.
Pattern matching with the sound generation pattern of the rhythm
The rhythm that is the music background of the assigned rhythm.
You can analyze the style.

【0011】パルススケールを用いたリズム分析装置も
リズム生成装置へと展開可能である。例えば、リズム付
与手段を乱数的にリズムを生成するリズム生成手段(図
61の61−1)として構成し、リズム評価手段が評価
した評価値が所望の範囲に入るようになるまで、リズム
生成手段にリズムの生成の試行を反復させることによ
り、所望のリズムを得ることができる。
A rhythm analysis device using a pulse scale can also be developed into a rhythm generation device. For example, the rhythm assigning means is configured as a rhythm generating means (61-1 in FIG. 61) that randomly generates rhythms, and the rhythm generating means until the evaluation value evaluated by the rhythm evaluating means falls within a desired range. A desired rhythm can be obtained by repeating the trial of generation of the rhythm.

【0012】即ち、このリズム生成装置は、リズムを音
符列の音長列で表現したリズムデータを乱数的に生成す
るリズム生成手段と、音楽時間軸上の各音楽時刻を表わ
す各パルス点ごとに重みを付けたパルススケール(した
がってパルススケールは複数の異なる重みをもつ複数の
パルス点から成り、これら複数のパルス点の重みが形成
する重みのパターンを以下パルススケールの重みパター
ンという)を発生するパルススケール発生手段と、上記
リズムを表現する、上記音符列の音長列の音発生パター
ンと上記パルススケールの重みパターンとを上記複数の
パルス点の重みデータを用いてパターンマッチングする
リズム評価手段と、上記リズム評価手段のパターンマッ
チング結果が所定の範囲内にないときは再度上記リズム
生成手段に新たなリズムデータを生成させ、この新たな
リズムデータについて上記リズム評価手段にパターンマ
ッチングを行わせる繰り返し手段と、上記リズム評価手
段のパターンマッチング結果が上記所定の範囲内にある
ときはそのときのリズムデータを生成リズムとして記憶
する手段と、を有することを特徴とするリズム生成装置
で構成される。
That is, this rhythm generating device produces a rhythm.
Randomly generate rhythm data represented by a note length sequence
Rhythm generating means and each music time on the music time axis
The pulse scale (weighted for each pulse point
Therefore, the pulse scale has multiple weights with different weights.
It consists of pulse points, and the weights of these multiple pulse points are formed.
The weight pattern of the pulse scale is
Pulse scale generating means for generating
Sound generation pattern of note length sequence of the above note sequence that expresses rhythm
And the weighting pattern of the pulse scale
Pattern matching using weight data of pulse points
The rhythm evaluation means and the pattern map of the rhythm evaluation means described above.
If the result of the ching is not within the specified range, the above rhythm is repeated.
Generate new rhythm data in the generation means,
For rhythm data, the pattern
And the rhythm evaluation method described above.
The pattern matching result of the stage is within the above specified range
When, the rhythm data at that time is stored as a generated rhythm
And a means for performing the rhythm generation device.
Composed of.

【0013】以下の実施例では、リズム生成装置とリズ
ム分析装置をメロディを自動生成する自動作曲機の一機
能として説明していている。
In the following embodiments, the rhythm generation device and the rhythm analysis device are described as one function of the automatic composer for automatically generating a melody.

【0014】[0014]

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。以下見出しのうち、、特に、本発明に係る
部分は、「リズム評価」、「特徴的リズムパラメー
タ」、「分散和音の音長列発生」、「特徴リズム生
成」、「リズム関係」で述べられている。 <全体構成>本実施例に係る自動作曲機の全体回路構成
を図1に示す。図中、1は入力装置、2はコード構成音
メモリ、3はコード進行メモリ、4は根音データメモ
リ、5は音階の重みデータメモリ、6はモチーフメモ
リ、7はパラメータBメモリ、8は楽節識別データメモ
リ、9はCPU、10はワークメモリ、11はパラメー
タCメモリ、12は学習データメモリ、13はメロディ
データメモリ、14はモニター、15はCRT、16は
五線譜プリンタ、17は楽音形成回路、18はサウンド
システム、19は外部記憶装置である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. Of the following headings, in particular, the part relating to the present invention is described in “rhythm evaluation”, “characteristic rhythm parameter”, “generation of distributed chord tone length sequence”, “characteristic rhythm generation”, and “rhythm relation”. ing. <Overall Configuration> FIG. 1 shows the overall circuit configuration of the automatic composer according to the present embodiment. In the figure, 1 is an input device, 2 is a chord component note memory, 3 is a chord progression memory, 4 is a root note data memory, 5 is a scale weight data memory, 6 is a motif memory, 7 is a parameter B memory, and 8 is a phrase. Identification data memory, 9 CPU, 10 work memory, 11 parameter C memory, 12 learning data memory, 13 melody data memory, 14 monitor, 15 CRT, 16 staff printer, 17 musical tone forming circuit, Reference numeral 18 is a sound system, and 19 is an external storage device.

【0015】上記モチーフメモリ4は、入力装置1より
入力されるモチーフ(入力メロディ)の情報を格納する
ところである。モチーフ情報は音高と音長(音価)のデ
ータの列で構成される。自動作曲に際し、CPU9はこ
のモチーフ情報からそのモチーフを特徴づけるパラメー
タ(モチーフ特徴パラメータ)を抽出することになる。
上記コード進行メモリ3には、コードネームの列で表現
されるコード進行情報が格納される。コード進行情報
は、入力装置1より、ユーザーが逐次、コードを指定し
て入力してもよく、あるいは、大ざっぱな指定(例えば
楽曲の形式の指定)に応答して、CPU9がコード進行
を自動生成するようにしてもよい。コード進行の自動生
成は、例えば、基本的なコードパターン(多用されるコ
ードパターン)の連結、あるいは許されるコード相互の
連結によって可能であり、連結の論理としては、例えば
マルコフ連鎖のモデルが使用できる。ただし、コード進
行がユーザーにより直接的に指定されるか、マシンによ
り自動的に生成されるかは本発明にとって重要なことで
はない。
The motif memory 4 is for storing information on a motif (input melody) input from the input device 1. The motif information is composed of a string of data of pitch and pitch (pitch). At the time of automatic composition, the CPU 9 extracts parameters (motif feature parameters) that characterize the motif from the motif information.
The chord progression memory 3 stores chord progression information represented by a string of chord names. The chord progression information may be input by the user sequentially specifying chords from the input device 1, or in response to a rough designation (for example, designation of a music format), the CPU 9 automatically generates chord progressions. You may do it. Automatic generation of chord progressions is possible, for example, by concatenating basic chord patterns (chord patterns that are frequently used) or concatenating chords that are allowed, and as the concatenation logic, for example, a Markov chain model can be used. . However, it is not important to the invention whether the chord progression is directly specified by the user or automatically generated by the machine.

【0016】コード構成音メモリ2には各種のコードの
構成音(コードメンバーの音高データ)が格納されてお
り、本例の場合、上記コード進行メモリ3の各アドレス
の内容(コードネーム)より、コード構成音メモリ2上
の特定のコード構成音データの格納エリアが指定される
ようになっている。CPU9は、自動作曲の際、コード
変更のタイミングごとに(例えば1小節ごとに)、コー
ド進行メモリ3のアドレスを進め、その内容であるコー
ドネームからコード構成音メモリ2上のアドレスを算出
し、コードを構成する各音高データを読み出す。
The chord constituent note memory 2 stores the constituent notes of various chords (pitch data of chord members). In the case of this example, the contents (chord name) of each address of the chord progression memory 3 are used. A storage area of specific chord constituent sound data on the chord constituent sound memory 2 is designated. The CPU 9 advances the address of the chord progression memory 3 for each chord change timing (for example, for each bar) during the automatic tune, and calculates the address on the chord constituent note memory 2 from the chord name, which is the content of the chord progression memory 3. Each pitch data that composes the chord is read.

【0017】根音データメモリ4にはコードの根音デー
タが記憶され、音階の重みデータメモリ5には音階(ノ
ートスケール)を構成する各音高についてその有効性の
度合を示す重みデータ、すなわち重み付けられたノート
スケールデータが記憶されている(ノートスケールデー
タのセットを記憶するメモリ)。自動作曲の際、適当な
方法により音階が選択され、この音階の重みデータが読
み出される。根音データメモリ4は読み出した音階の重
みデータを根音シフトするのに利用される。
The root note data of the chord is stored in the root note data memory 4, and the weight data indicating the degree of effectiveness of each pitch forming the note (note scale) is stored in the note weight data memory 5. Weighted note scale data is stored (memory for storing a set of note scale data). At the time of automatic composition, a scale is selected by an appropriate method, and weight data of this scale is read out. The root note data memory 4 is used for root note shifting of the read scale weight data.

【0018】一方、パラメータBメモリにはメロディの
流れにおける一貫性と多様性をコントロールするための
データ(パラメータB)が格納されている。また、より
高次の階層性を曲にもたせるために、楽式識別データメ
モリ8が使用される。自動作曲の際、CPU9はパラメ
ータB、楽式識別データ(デコード後のデータ)、上記
モチーフ特徴パラメータ、楽曲進行区間変数(例えば小
節番号)に依存するパラメータC(メロディ計画情報)
を作成する。パラメータCは生成するメロディを制御も
しくは特徴づける性質をもっている。生成されたパラメ
ータCはパラメータCメモリに格納される。
On the other hand, the parameter B memory stores data (parameter B) for controlling consistency and diversity in the flow of the melody. Further, the musical expression identification data memory 8 is used in order to give the music a higher hierarchy. At the time of automatic composition, the CPU 9 depends on the parameter B, the music identification data (data after decoding), the above-mentioned motif feature parameter, and the music progression section variable (for example, the bar number) C (melody plan information).
Create The parameter C has a property of controlling or characterizing the generated melody. The generated parameter C is stored in the parameter C memory.

【0019】ワークメモリ7には、CPU9が自動作曲
するプロセスにおいて生成する中間データ(例えば、加
工中のメロディデータ)などが記憶される。メロディデ
ータメモリ13には完成された曲を構成するメロディデ
ータが記憶される。完成された曲は必要に応じて、モニ
ター14に出力することができる。例えば、楽音形成回
路17、サウンドシステム18を通して試聴することが
できる。また、五線譜プリンタ16より、楽譜の写しを
得ることができる。
The work memory 7 stores intermediate data (for example, melody data being processed) generated by the CPU 9 in the process of automatically performing music. The melody data memory 13 stores melody data forming a completed song. The completed song can be output to the monitor 14 as needed. For example, it can be auditioned through the tone forming circuit 17 and the sound system 18. Further, a copy of the score can be obtained from the staff notation printer 16.

【0020】モニター14を通じて使用者は、部分的に
曲を修正することを望む場合がある。本実施例において
は、このような場合、CRT15と入力装置1を介し
て、ユーザーは修正を要求することができ、インターラ
クティブな形式で修正が実行される。修正されたデータ
は学習データメモリ12に知識として蓄積される。後の
自動作曲に際し、CPU9はこの知識を利用して、メロ
ディを生成する。外部記憶装置19は、完成した曲のバ
ックアップコピーや、学習した知識、その他の写し、あ
るいは、代りとなる自動作曲プログラムの資源として利
用される。
Through the monitor 14, the user may desire to partially correct the song. In the present embodiment, in such a case, the user can request the correction via the CRT 15 and the input device 1, and the correction is executed in an interactive form. The corrected data is stored as knowledge in the learning data memory 12. At the time of later automatic music, the CPU 9 uses this knowledge to generate a melody. The external storage device 19 is used as a backup copy of the completed song, learned knowledge, other copies, or as a resource for an alternative automatic song program.

【0021】<自動作曲機能>次に本実施例に係る自動
作曲機の全体的な機能について、図2を参照して説明す
る。図に示すように、主な機能として、モチーフデータ
よりその特徴を評価、抽出するモチーフ特徴パラメータ
抽出手段F10と、この手段F10より与えられる情報
(包括的にPAで示してある)からメロディを制御する
ための情報(包括的にPCで示してある)を発生するメ
ロディ制御情報発生手段F20と、この手段F20より
与えられる情報PCに従って具体的にメロディ(単旋
律)を生成するメロディ生成実行手段F30がある。メ
ロディ制御情報発生手段F20はモチーフ特徴パラメー
タPAを基にメロディを連想し、計画する能力をもって
おり、メロディ生成実行手段F30はこの計画(PCに
より表現される)を解読し、計画に沿ってメロディを生
成する規則を備えている。広義には、手段F20とF3
0とによりメロディ生成手段が構成される。一方、推論
の面からはモチーフ特徴パラメータ抽出手段F10とメ
ロディ生成実行手段F30とは基本的に逆の関係になっ
ており、モチーフ特徴パラメータ抽出手段F10が具体
的なモチーフ(入力メロディ)からそのエッセンスであ
る特徴パラメータPAを導出する推論能力を備えるのに
対し、メロディ生成実行手段F30はエッセンスである
メロディ特徴パラメータPCから具体的なメロディを導
出する推論能力を備えている。メロディ制御情報発生手
段F20の計画空間は広大であり、PAをPCに反映さ
せる度合を自由にそして多様にコントロールすることが
できる。図の例では、メロディ制御情報発生手段F20
への入力は手段F10からのPAのみとなっているが、
他の入力データ(例えば入力装置1より入力されるユー
ザの要求、曲に関する大局的な指示情報(手段F20が
連想する範囲をしぼり込むように作用する情報))を受
けるように構成してもよい。例えば、図示していない
が、図1のパラメータBメモリよりどのパラメータBを
使用するか、また楽式識別データメモリ8よりどの楽式
識別データを使用するかに関して、ユーザの選択に全て
をあるいは一部をゆだねることができる。
<Automatic music composition function> Next, the overall function of the automatic music composition apparatus according to this embodiment will be described with reference to FIG. As shown in the figure, the main function is to control the melody from a motif feature parameter extraction means F10 for evaluating and extracting its features from the motif data and information (generally indicated by PA) given by this means F10. Melody control information generating means F20 for generating information (comprehensively shown by PC) and melody generation executing means F30 for specifically generating a melody (single melody) according to the information PC given by this means F20. There is. The melody control information generating means F20 has the ability to associate and plan a melody based on the motif feature parameter PA, and the melody generation executing means F30 decodes this plan (represented by a PC) and creates a melody according to the plan. It has rules to generate. Broadly speaking, means F20 and F3
A melody generating means is constituted by 0. On the other hand, in terms of inference, the motif feature parameter extraction means F10 and the melody generation execution means F30 are basically in an inverse relationship, and the motif feature parameter extraction means F10 extracts the essence from a specific motif (input melody). On the other hand, the melody generation executing means F30 has the inference ability to derive the characteristic parameter PA, which is the characteristic parameter PA. The planning space of the melody control information generating means F20 is vast, and the degree to which PA is reflected on the PC can be freely and variously controlled. In the illustrated example, the melody control information generating means F20
Only PA from the means F10 can be input to
It may be configured to receive other input data (for example, a user's request input from the input device 1, global instruction information regarding a song (information that acts to narrow down the range associated with the means F20)). . For example, although not shown, all or one of the parameters B to be used from the parameter B memory of FIG. 1 and the musical identification data to be used from the musical identification data memory 8 may be selected by the user. You can entrust the department.

【0022】一般に曲はその進行に従って変化する。し
かし、限られた時間を見れば、ある特徴は固定的であ
る。本自動作曲機はこの点をも配慮しており、固定的と
みなす「区間」の単位の概念をもっている。例えば、モ
チーフ特徴パラメータ抽出手段F10内の各機能はある
区間を単位としてPAを抽出する。同様に、メロディ制
御情報発生手段F20はある区間ごとに割り当てられた
PCの値をメロディ生成実行手段F30に渡し、メロデ
ィ生成実行手段F30はそのPCの値を用いてその区間
のメロディを生成する。もちろん、このことは、すべて
のPCが同じ区間を単位として変化するという意味では
ない(PAについても同様)。PCの種類により、値が
固定化できる区間は一般に等しくはならない。したがっ
て、原理的には、PCの種類ごとに異なる区間の単位を
もたせ、種類別に、異なる区間で値を発生させるように
することも可能である。しかし、このことは、処理を複
雑化する。そこで実施例では、PCの種類よりはるかに
少ない種類の区間、好ましくはすべてのPCについて共
通となり得る単位の区間(最大公約数の区間)を使用す
る。モチーフ特徴パラメータ抽出手段F10についても
同様である。
Generally, a song changes as it progresses. However, given a limited amount of time, certain features are fixed. This automatic composer also takes this point into consideration, and has the concept of a unit of "section" that is regarded as fixed. For example, each function in the motif feature parameter extraction means F10 extracts PA in units of a certain section. Similarly, the melody control information generation means F20 passes the value of the PC assigned to each section to the melody generation execution means F30, and the melody generation execution means F30 generates the melody of the section using the value of the PC. Of course, this does not mean that all PCs change in the same section (the same applies to PA). Depending on the type of PC, the intervals in which the value can be fixed are generally not equal. Therefore, in principle, it is also possible to provide a unit of a different section for each type of PC and generate a value in a different section for each type. However, this complicates the process. Therefore, in the embodiment, a section of a type much smaller than the type of PC, preferably a section of a unit that can be common to all PCs (section of the greatest common divisor) is used. The same applies to the motif feature parameter extraction means F10.

【0023】特に後述の詳細な説明においては、最も単
純化された例として、各機能F10、F20、F30が
共通の区間をもつようにしている。この区間として「1
小節」を選んでいる。もちろん、本発明はこれに限定さ
れるものではなく、2つ以上の異なる区間を各機能がも
ち得る。例えば、音高列に対する区間と音長列に対する
区間は常に同一である必要はない。また、手段F20が
小節ごとにPC値を割り当てるのに対し、コード進行は
小節を単位としない区間で進行させることも可能であ
る。
In the detailed description below, in particular, each function F10, F20, F30 has a common section as the simplest example. As this section, "1
"Measures" is selected. Of course, the present invention is not limited to this, and each function may have two or more different sections. For example, the section for the pitch sequence and the section for the pitch length need not always be the same. Further, while the means F20 assigns a PC value to each measure, the chord progression can also be made to proceed in a section in which the measure is not a unit.

【0024】図2の主機能F10、F20、F30の詳
細について述べよう。モチーフ特徴パラメータ抽出手段
F10はモチーフ音高パターン抽出手段F11とモチー
フ音長(リズム)パターン抽出手段F12より成る。モ
チーフ音高パターン抽出手段はモチーフの音高列に関す
る特徴を抽出するものであり、モチーフに含まれる非和
声音を抽出する非和声音抽出手段F11−1と、モチー
フから非和声音を取り除いた音高のパターン、つまり分
散和音の型(後述するLLi)を抽出する分散和音パタ
ーン抽出手段F11−2とを含んでいる。F11−1A
は非和声音の種類を分類化して抽出する手段であり、手
段F11−1の1つの態様である。一方、モチーフ音長
(リズム)パターン抽出手段F12はモチーフの音長列
に関する特徴を評価、抽出するものであり、モチーフに
含まれる特徴的なミニパターンを抽出する特徴ミニパタ
ーン抽出手段F12−1と、モチーフに含まれる非和声
音の音長を和声音の音長に吸収させて和声音のみの音長
列、すなわち分散和音パターンを形成する分散和音(リ
ズム)パターン抽出手段F12−2とから成る。
Details of the main functions F10, F20 and F30 of FIG. 2 will be described. The motif feature parameter extraction means F10 comprises a motif pitch pattern extraction means F11 and a motif tone length (rhythm) pattern extraction means F12. The motif pitch pattern extraction means is for extracting characteristics relating to the pitch sequence of the motif, and is a non-harmonic sound extraction means F11-1 for extracting non-harmonic sounds included in the motif, and a sound obtained by removing the non-harmonic sounds from the motif. It includes a distributed chord pattern extraction means F11-2 for extracting a high pattern, that is, a distributed chord pattern (LLi described later). F11-1A
Is a means for classifying and extracting the types of non-harmonic sounds, which is one mode of the means F11-1. On the other hand, the motif tone length (rhythm) pattern extraction means F12 is for evaluating and extracting the features relating to the tone length sequence of the motif, and the feature mini pattern extraction means F12-1 for extracting the characteristic mini patterns included in the motif. , A distributed chord (rhythm) pattern extraction means F12-2 that forms a disperse chord pattern by absorbing the sound length of the non-harmonic sound included in the motif into the sound length of the harmony sound, that is, a sound length sequence of only the harmony sound. .

【0025】手段F11−2とF12−2とにより分散
和音の音高パターンとリズムパターンを抽出しているの
は、和声音をメロディの基礎におくという、実施例の考
え方に基づいている(機能F30における要素F31−
1、F31−2なども同様の考え方に基づいている)。
The pitch patterns and rhythm patterns of the distributed chords are extracted by the means F11-2 and F12-2 based on the idea of the embodiment that the chord sound is the basis of the melody (function. Element F31 in F30-
1 and F31-2 are based on the same idea).

【0026】メロディ制御情報発生手段F20のブロッ
ク内には区間カウンタF23の示す区間番号に依存する
パラメータを発生する進行依存パラメータ発生手段F2
2が示されている。このようなパラメータのなかには、
曲進行により規則的に変動するパラメータも含まれ、こ
の種のパラメータはF22−1で示す規則変動パラメー
タ発生手段F22−1により生成される。手段F22が
発生するパラメータに対して、乱数発生手段F24が作
用し、パラメータによりコントロールされた乱数あるい
は変動を同パラメータに導入することができる。上記F
22とF23の要素は、PCのなかに、上述の性質をも
つパラメータが含まれることを示すために図示したもの
であり、また、演算型でない型式(例えばパラメータC
のデータベース)でもパラメータC(メロディ制御情
報)を発生できることを明らかにするために示したもの
である。実際には、本実施例では、パラメータCを演算
型で発生させており、この演算を実行する部分がF21
で示す演算手段である。演算手段F21は、手段F10
からのモチーフ特徴パラメータPA、I1で示すパラメ
ータBの情報、小節カウンタF23−1の示す小節番
号、楽式識別データ発生手段F25からの楽式識別デー
タ、を入力として受け、これらの入力を変数としてパラ
メータCを演算する。楽式識別データ発生手段F25は
楽節カウンタF25−1をもっており、これを使って楽
式識別データI2より特定の楽節に関する情報を選択す
る。楽節に関する情報のなかには楽節のタイプ(反復
型、展開型)が含まれている。楽式識別データ発生手段
F25は小節カウンタF23−1の示す小節番号を読
み、その小節番号と楽節との位置関係を検査し、その検
査結果に基づいて関連する楽式識別データを解読(デコ
ード)する。解読された楽式識別データが演算手段F2
1に渡される。楽式識別データ発生手段F25の役割
は、曲におけるより高次の階層性を与えることである。
In the block of the melody control information generating means F20, a progress-dependent parameter generating means F2 for generating a parameter depending on the section number indicated by the section counter F23.
2 is shown. Some of these parameters include
A parameter that regularly fluctuates as the music progresses is also included, and this kind of parameter is generated by the regular fluctuation parameter generating means F22-1. The random number generating means F24 acts on the parameter generated by the means F22, and a random number or fluctuation controlled by the parameter can be introduced into the parameter. Above F
The elements 22 and F23 are shown to show that the PC has a parameter having the above-mentioned property, and the elements of non-arithmetic type (for example, parameter C
It is shown in order to clarify that the parameter C (melody control information) can be generated also in the database (1). Actually, in the present embodiment, the parameter C is generated in the arithmetic type, and the part that executes this arithmetic is F21.
Is a calculation means. The calculation means F21 is the means F10.
Of the feature parameter PA, the information of the parameter B indicated by I1, the bar number indicated by the bar counter F23-1 and the musical expression identification data from the musical expression identification data generating means F25 as input, and these inputs as variables. The parameter C is calculated. The musical expression identification data generating means F25 has a phrase counter F25-1, which is used to select information on a specific musical phrase from the musical expression identification data I2. The information about the passage includes the type of the passage (repeated type, expanded type). The musical expression identification data generating means F25 reads the bar number indicated by the bar counter F23-1, inspects the positional relationship between the bar number and the musical interval, and decodes (decodes) the related musical expression identification data based on the inspection result. To do. The decrypted music expression identification data is the calculation means F2.
Passed to 1. The role of the musical expression identification data generating means F25 is to give a higher hierarchy to the music.

【0027】以上の説明からわかるように、メロディ制
御情報発生手段F20より出力されるPCはさまざまで
あり、あるPCは比較的長期にわたって一定であり、あ
るPCは単位区間(ここでは1小節)に匹適する程度の
サイクルで変動し、あるPCは楽式の影響を受け、特定
の区間、ポイントで別の値に変化する、といった具合で
ある。パラメータBの値、楽式識別データの値、演算手
段F21が使用する関数のタイプなどにより、同じPA
であっても、実にさまざまなPCが発生することにな
る。
As can be seen from the above description, various PCs are output from the melody control information generating means F20, some PCs are constant over a relatively long period, and some PCs are in a unit section (here, one bar). It fluctuates in a cycle of a comparable degree, and one PC is affected by a musical expression and changes to another value at a specific section or point. The same PA depending on the value of the parameter B, the value of the music identification data, the type of the function used by the calculating means F21, etc.
Even so, various PCs are generated.

【0028】メロディ生成実行手段F30はその主要素
として、音高列生成手段F31と音長列生成手段F32
とを有している。音高列生成手段F32は、コード進行
データI3からの進行中のコードとメロディ制御情報発
生手段F20からのPCそのものか、乱数発生手段F3
1−4により変動が導入されたPCとを使用して分散和
音の音高列を発生する分散和音発生手段F31−1と、
発生された分散和音の前後あるいは間に、PCの計画に
沿ってかつ内部の付加ルールに従って非和声音を付加す
る非和声音付加手段F31−2を有している。各非和声
音分類付加手段F31−2Aは手段F31−2の一構成
例である。F31−3は使用音高制御手段であり、上記
の手段F31−1またはF31−2においてその生成過
程において得られたメロディノートの候補についてその
使用を制御する機能をもっている。すなわち、使用音高
制御手段F31−3はノートスケール発生手段F31−
3Aにより音階の各音高に重みをつけたデータを発生さ
せ、有効音高検査手段F31−3Bにその重みに基づい
て候補の音高の有効性を検査させる。検査に合格したメ
ロディノートは手段F31−1、F31−2に送り返さ
れ、ここで正式のメロディノートとして使用される。
The melody generation executing means F30 has, as its main elements, a pitch sequence generating means F31 and a pitch length generating means F32.
And have. The pitch sequence generating means F32 is the PC itself from the chord in progress from the chord progression data I3 and the melody control information generating means F20, or the random number generating means F3.
A distributed chord generation means F31-1 for generating a pitch sequence of distributed chords using a PC in which fluctuations are introduced by 1-4;
Before or after the generated distributed chords, the non-harmonic sound adding means F31-2 is provided for adding the non-harmonic sounds according to the plan of the PC and according to the internal addition rules. Each non-harmonic sound classification adding means F31-2A is an example of the configuration of the means F31-2. F31-3 is a pitch control means used and has a function of controlling the use of the melody note candidates obtained in the generation process of the means F31-1 or F31-2. That is, the used pitch control means F31-3 is the note scale generation means F31-.
3A is used to generate data in which each pitch of the scale is weighted, and the effective pitch inspecting means F31-3B is caused to inspect the effectiveness of the candidate pitch based on the weight. The melody note that has passed the inspection is sent back to the means F31-1, F31-2 and used as a formal melody note here.

【0029】音長列生成手段F32は最適結合手段F3
2−1と最適分割手段F32−2と特徴パターン組込手
段F32−3より構成され、PCの計画に従って音長列
を生成する。最適結合手段F32−1と最適分割手段F
32−2は本実施例の場合、分散和音の音長列を形成す
るのに使用される。最適結合手段F32−1は初期の音
長列(例えばF10の分散和音(リズム)パターン抽出
手段F12−2により抽出された分散和音パターンまた
はこれを修飾したパターン)を基に、目標とする分散和
音の音符数(PCによって与えられる)になるまで最小
の結合回数で音長を結合する。同様に、最適分割手段F
32−2は初期の音長列を分散和音数PCに達するまで
最小の分割回数で音長を分割する。さらに、両手段F3
2−1、F32−2はパルススケールを使用して分割、
結合を実行する。パルススケールはPC(メロディ計画
情報)の一種として手段F20より与えられるようにし
てもよいが、後述する実施例の動作を示すフローでは、
両手段の分割、結合ルールのなかにパルススケールが内
在している。一方、特徴パターン組込手段F32−3は
関連するPCに従って動作し、メロディの音長列のなか
に特徴ミニパターンを組み入れる。本例では、メロディ
の生成の最終過程で特徴ミニパターンを注入するように
している。
The tone length sequence generating means F32 is an optimum combining means F3.
2-1, an optimum dividing means F32-2, and a characteristic pattern incorporating means F32-3, and generates a tone length sequence according to the plan of the PC. Optimal combining means F32-1 and optimal dividing means F
In the present embodiment, 32-2 is used to form a tone length sequence of distributed chords. The optimum combination means F32-1 is based on an initial tone length sequence (for example, the dispersed chord pattern extracted by the dispersed chord (rhythm) pattern extraction means F12-2 of F10 or a pattern obtained by modifying this), which is a target dispersed chord. The note lengths are combined with the minimum number of combinations until the number of notes (given by PC) of Similarly, the optimum dividing means F
32-2 divides the tone length of the initial tone length sequence by the minimum number of divisions until reaching the distributed chord number PC. Furthermore, both means F3
2-1 and F32-2 are divided using a pulse scale,
Perform the join. The pulse scale may be given from the means F20 as a kind of PC (melody plan information), but in the flow showing the operation of the embodiment described later,
The pulse scale is inherent in the division and connection rules of both means. On the other hand, the feature pattern embedding means F32-3 operates according to the associated PC and incorporates the feature mini-pattern in the tone length sequence of the melody. In this example, the characteristic mini-pattern is injected in the final process of melody generation.

【0030】制御手段F33は、メロディ生成実行手段
F30の各要素の起動や要素間のデータの転送を制御す
るためのものである。メロディ生成実行手段F30の実
行結果であるメロディデータはメロディデータメモリ1
3(図1)に格納される。
The control means F33 is for controlling the activation of each element of the melody generation executing means F30 and the transfer of data between the elements. The melody data which is the execution result of the melody generation executing means F30 is the melody data memory 1
3 (FIG. 1).

【0031】<ゼネラルフロー>図3に本実施例に関わ
る自動作曲機の全体的動作を一部フロー的に一部ブロッ
ク的に示してある。この図は各々の処理の位置づけと、
参照すべき図面の番号を示したものであり、ここではこ
れ以上の説明はしない。
<General Flow> FIG. 3 shows the entire operation of the automatic composer according to the present embodiment in a partial flow manner and a partial block manner. This figure shows the position of each process,
It shows the numbers of the drawings to be referenced and will not be described further here.

【0032】<予備事項>以下、実施例の詳細な動作説
明に入るが、その前に予備的な事項について説明する。
図4に示すのは自動作曲機で使用する主な変数のリスト
である。記載自体明白であり、ここでは説明は省略す
る。図5はパラメータCのリストである。メロディ制御
情報には図示以外のパラメータも含み得るが、ここでは
後の図面において、PCの文字を使用するパラメータの
みについて示してある。記載自体明白であるのでここで
は説明を省略する。図6は音階の各音高に割り当てられ
る音高データの例を示したものである。以下の説明で
は、特記しない限り、音高に対するデータ(音高デー
タ)の割り当ては同図のbに示すものを使用する。すな
わち、半音上がるごとに値がプラス1になる連続する整
数値を音階の各音高に割り当てたものである。なお休符
は特別の値で表現する。これ以外に、いくつかの音高デ
ータの割り当てが可能であり、その一例を図6のaに示
してある。
<Preliminary Items> The detailed operation of the embodiment will be described below, but before that, the preliminary items will be described.
FIG. 4 shows a list of main variables used in the automatic composer. The description itself is clear and will not be described here. FIG. 5 is a list of parameters C. Although the melody control information may include parameters other than those shown in the drawings, in the following drawings, only parameters using PC characters are shown here. Since the description itself is clear, the description is omitted here. FIG. 6 shows an example of pitch data assigned to each pitch of the scale. In the following description, data (pitch data) is assigned to pitches as shown in b of the figure unless otherwise specified. That is, a continuous integer value, which increases by 1 each time a semitone is raised, is assigned to each pitch of the scale. Rests are expressed by a special value. Other than this, some pitch data can be assigned, an example of which is shown in FIG.

【0033】また、音長(音価)の最小単位は16分音
符とする。すなわち、16分音符の音長データは1であ
り、その2倍の8分音符の音長データは2である。ま
た、「抽出区間」や「進行区間」の単位は1小節とす
る。これに関連し、コード進行情報も1小節当り1コー
ドとする。さらに、モチーフ(入力メロディ)の長さも
特記しない限り、1小節とする。また小節の長さも、小
節番号によらず同じ長さであることを想定する。
The minimum unit of note length (pitch) is a sixteenth note. That is, the note length data of a 16th note is 1, and the note length data of a note that is twice as long is 2. In addition, the unit of the “extraction section” and the “progression section” is one bar. In connection with this, chord progression information is also one chord per bar. Furthermore, the length of the motif (input melody) is one bar unless otherwise specified. It is also assumed that the bar lengths are the same regardless of the bar number.

【0034】説明の便宜上、各コードは、4つの音高か
ら成るとする。ここでは、コードとして独立の4声の和
音、例えば(ド、ミ、ソ、シ)のCメジャーセブンスの
ようなタイプと、そのうち2声がオクターブ差になる3
和音(トライアド)のタイプがある。したがって、
(ド、ミ、ソ)の3和音は、本例では
For convenience of explanation, it is assumed that each chord has four pitches. Here, there are four independent chords as chords, for example, a type such as C major sevens (do, mi, so, si), and two of them have an octave difference.
There are chord (triad) types. Therefore,
In this example, the three chords (do, mi, and so) are

【外1】 としている。これに関連し、コード構成音メモリ2の各
コードエリアは4つあり、各アドレスに、各構成音の音
高に対応する値が入っている。例えば、
[Outside 1] And In relation to this, there are four chord areas in the chord constituent note memory 2, and each address contains a value corresponding to the pitch of each constituent note. For example,

【外1】の場合は、(1、5、8、13)のデータにな
っている。以上の前提は、説明の便宜のためにすぎず、
単なる例示的前提である。
In the case of [External 1], the data is (1, 5, 8, 13). The above premise is merely for convenience of explanation,
It is merely an example premise.

【0035】図7は、動作説明の為のデータ例(その
1)である。図7(1)に示す楽譜は、以下の動作説明
で例として挙げるモチーフである。図7の残りは自明な
記載なので、ここでは説明を省略する。図8は動作説明
の為のデータ例(その2)であり、PCの値に関するも
のである。図9は過程毎の生成されたメロディを楽譜で
示したものである。図7と図8の入力データの場合に作
成されたメロディである。以上で、予備的な事項の説明
を終え、いまから詳細な説明に入ることにする。
FIG. 7 shows a data example (No. 1) for explaining the operation. The musical score shown in FIG. 7 (1) is a motif given as an example in the following description of the operation. Since the rest of FIG. 7 is a self-explanatory description, its explanation is omitted here. FIG. 8 is a data example (No. 2) for explaining the operation, which relates to the value of the PC. FIG. 9 is a musical score showing the generated melody for each process. It is a melody created in the case of the input data of FIGS. 7 and 8. With the above, the explanation of the preliminary matters is completed, and the detailed explanation will be started from now.

【0036】<モチーフ評価>モチーフの情報は、図1
の入力装置より入力され、モチーフメモリ6に格納され
ている。このモチーフ情報に対し、自動作曲機が最初に
行う仕事は評価である。図10にCPU9が実行するモ
チーフ評価のフローを示す。CPU9は、このフローに
従い、1小節を評価または抽出の区間の単位として、モ
チーフを評価する。図10のフローの要部は10−11
のリズム評価と10−12の非和声音抽出である。図
中、iはモチーフデータの番号、すなわち、着目してい
るモチーフ小節における何番目の音符であるかを示す変
数、AFTは、i番目の音符に関して、同小節内の後に
ある音符数の変数(レジスタ)、BEFは前にある音符
数の変数である(10−2、10−3)。10−4〜1
0−10は、i番目の音符MDiの前後にある合計6個
の音符の音高列MDi-1〜MDi+4における隣り合う音符
の音高の差、つまり音程を算出しているところである。
例えば、a1はMDが(着目している音符)に対するM
i+1(次の音符の音高)の音程である。なお、休符に
は音高の概念が存在しないので特別に処理している(1
0−5、10−8)。
<Motif evaluation> Motif information is shown in FIG.
Is input from the input device of No. 2 and stored in the motif memory 6. The first task that the automatic composer performs on this motif information is evaluation. FIG. 10 shows a flow of motif evaluation executed by the CPU 9. According to this flow, the CPU 9 evaluates the motif by using one bar as a unit of an evaluation or extraction section. The main part of the flow of FIG. 10 is 10-11.
Rhythm evaluation and 10-12 non-harmonic sound extraction. In the figure, i is the number of the motif data, that is, a variable indicating the number of the note in the motif measure of interest, and AFT is the variable of the number of notes after the i-th note within the same measure ( Register) and BEF are variables of the preceding note number (10-2, 10-3). 10-4-1
0-10 is a pitch difference between adjacent notes in the pitch sequence MD i-1 to MD i + 4 of a total of 6 notes before and after the i-th note MDi, that is, a pitch is calculated. is there.
For example, a 1 is M for MD (the note of interest)
It is the pitch of D i + 1 (the pitch of the next note). Note that there is no pitch concept in rests, so it is treated specially (1
0-5, 10-8).

【0037】後述するように、10−12の非和声音抽
出では、着目している音符の小節線に対する位置関係A
FT、BEFとその音符の前後における音程の進行a0
〜a4とから、モチーフに含まれる非和声音を分類化し
て抽出している。したがって、上記10−2〜10−1
0までの処理は、非和声音抽出処理10−12のための
下準備である。NOはモチーフ小節に含まれる音符(休
符も数える)の総数であり、全ての音符について評価が
完了した時点(i>NOが成立の時点)で図示のフロー
を抜ける。図10のフローチャートの記載は10−11
と10−12を除きそれ自体で明確であり、これ以上の
説明は要しない。
As will be described later, in the non-harmonic sound extraction of 10-12, the positional relationship A with respect to the bar line of the note of interest is A.
FT, BEF and pitch progression before and after the note a 0
From ~a 4 Prefecture, it is extracted by classifying the nonharmonic tones contained in the motif. Therefore, the above 10-2 to 10-1
The processing up to 0 is a preparation for the non-harmonic sound extraction processing 10-12. NO is the total number of notes (including rests) included in the motif measure, and the flow shown in the figure is exited at the time when the evaluation of all the notes is completed (when i> NO is satisfied). The description of the flowchart of FIG. 10 is 10-11.
With the exception of and 10-12, they are self-explanatory and need no further explanation.

【0038】★リズム評価★ 図10のリズム評価10−11の詳細なフローの一例を
図11に示す。ここでのリズム評価の目的は、モチーフ
にどのようなミニパターンがどの程度含まれているかを
調べることである。図11では、調査するミニパターン
(音長列)として、音長比が3対1のパターン、例え
ば、
★ Rhythm Evaluation ★ FIG. 11 shows an example of a detailed flow of the rhythm evaluation 10-11 in FIG. The purpose of the rhythm evaluation here is to find out what kind of mini pattern is included in the motif and to what extent. In FIG. 11, as a mini pattern (sound length sequence) to be investigated, a pattern having a sound length ratio of 3: 1, for example,

【外2】 音長比が1対3のパターン、例えば、[Outside 2] A pattern with a tone length ratio of 1: 3, for example,

【外3】 音長比が1対1のパターン、例えば、[Outside 3] A pattern with a tone length ratio of 1: 1, for example,

【外4】 音長比が2対1対1のパターン、例えば、[Outside 4] A pattern with a tone length ratio of 2: 1: 1, for example,

【外5】 音長比が1対2対1のパターン、例えば、[Outside 5] A pattern with a tone length ratio of 1: 2: 1, for example,

【外6】 音長比が1対1対2のパターン、例えば、[Outside 6] A pattern with a tone length ratio of 1: 1, 2:

【外7】 を例示している(音符には休符も含まれる)。[Outside 7] Is illustrated (notes include rests).

【0039】モチーフに含まれる3対1の音長比のパタ
ーンの数はHR1にカウントされ、1対3のミニパター
ンの数はHR2に、1対1のパターンの数はHR3に、
2対1対1のパターンの数はHR4に、1対2対1のパ
ターンの数はHR5に、1対1対2のパターンの数はH
R6に格納される。隣り合う音符の音長MRj、MR
j+1の比の計算は11−3で実行している。検査は小節
内の音符に対して行われるので、3つの音符の音長比の
パターンチェックは、小節内の最後の音符より2つの手
前まで行えばよい(そのとき11−10でj=NO−1
が成立する)。ちなみに、図9の第1小節目に示すモチ
ーフ
The number of patterns with a tone length ratio of 3: 1 included in the motif is counted in HR1, the number of mini patterns of 1: 3 is HR2, the number of 1: 1 patterns is HR3,
The number of 2: 1: 1 patterns is HR4, the number of 1: 2: 1 patterns is HR5, and the number of 1: 1: 1 patterns is H.
Stored in R6. Note lengths MRj, MR of adjacent notes
The calculation of the ratio of j + 1 is performed in 11-3. Since the inspection is performed on the notes in the measure, the pattern check of the note length ratio of the three notes may be performed two points before the last note in the measure (at that time, 11-10, j = NO- 1
Is established). By the way, the motif shown in the first bar of Fig. 9

【外8】 の場合、1対1パターンのカウンタHR3は2[Outside 8] In the case of, the counter HR3 of the one-to-one pattern is 2

【外9】 2対1対1のパターンのカウンタHR4は1[Outside 9] The counter HR4 of the 2-to-1 pattern is 1

【外10】 1対1対2のパターンのカウンタHR6は1[Outside 10] The counter HR6 of the one-to-one-two pattern is 1

【外11】 となり、その他のパターンのカウンタHR1、HR2、
HR5は個数ゼロを示す。
[Outside 11] And other pattern counters HR1, HR2,
HR5 indicates that the number is zero.

【0040】後述するように、各ミニパターンカウンタ
HR1〜HR6のカウント値(モチーフに含まれる各音
長パターンの数)の大小を調べることにより、モチーフ
を特徴づけるミニパターン(支配的なミニパターン)を
知ることができる。さらに特徴ミニパターンを生成する
メロディの音長列に組み込むことにより、モチーフのリ
ズム的な特徴をメロディに反映させることができる。
As will be described later, the mini-pattern (dominant mini-pattern) that characterizes the motif by checking the magnitude of the count value of each mini-pattern counter HR1 to HR6 (the number of each tone length pattern included in the motif). You can know. Furthermore, by incorporating the feature mini-pattern into the tone length sequence of the melody that produces it, the rhythmic feature of the motif can be reflected in the melody.

【0041】★非和声音抽出★ 図10の10−12で示す非和声抽出の詳細なフローの
一例を図12に示す。図示のようにこのフロー12−1
〜12−58はツリー構造を成しており、自動作曲機は
ある音符の小節線に対する位置関係AFT、BEFと、
その音符のまわりの音符列が形成する音程の進行a0
6を調べることにより、前向き推論方式で、どの音符
がどのタイプの非和声音であるかを導き出す。特定の音
符が特定の非和声音であるという導出結果は、配列{H
Di}上の特定番号のレジスタHDiに固有の値を書き
込むことにより記憶される(なお、配列{HDi}は、
モチーフ評価のために、ワークメモリ10上に用意され
るエリアであり、このエリアにはイニシャルデータとし
て、モチーフの音高データ{MDi}が初期設定され
る)。例えばHDi=−40は、着目している小節のモ
チーフのi番目の音符が経過音という名の非和声音であ
ることを意味する。図では、非和声音として、先取音、
倚音、刺しゅう音、経過音、その他の非和声音が示され
ている。各非和声音の名前は、説明の便宜上にすぎな
い。いいかえれば、ツリー構造のフロー(ネットワー
ク)終端にはある結論(例えば12−41のHDi+1
−40、すなわち(i+1)番目の音符は経過音である
という結論)が示されているが、その結論に至るツリー
のトップからのルートは1つ以上存在する。これらのル
ートは、その結論を真とする条件であり、定義である。
つまり、図12のフローは、各非和声音を分類、定義し
たものである。このことは、各非和声音について別の定
義が可能であることを示唆している。当業者は、本発明
の教示することに従い、他の定義による非和声音抽出を
容易に実現できよう。図12のフローの記述は明白であ
り、その記述をもって明細書の説明に代える。
* Non-harmonic sound extraction * FIG. 12 shows an example of a detailed flow of non-harmonic extraction shown by 10-12 in FIG. This flow 12-1 as shown
12 to 58 have a tree structure, and the automatic composer has a positional relationship AFT and BEF with respect to a bar line of a note,
Progress a 0 of the pitch to the note column of around the note to form ~
By examining a 6 , it is possible to derive which note is which type of non-harmonic sound by the forward inference method. The derivation result that a particular note is a particular non-harmonic sound is the array {H
It is stored by writing a unique value to a register HDi of a specific number on Di} (where the array {HDi} is
This is an area prepared on the work memory 10 for motif evaluation, and the pitch data {MDi} of the motif is initialized as initial data in this area). For example, HDi = -40 means that the i-th note in the motif of the bar of interest is a non-harmonic sound named transitive sound. In the figure, as the non-harmonic sound, the pre-taken sound,
Sounds, embroidery, transitions, and other non-harmonic sounds are shown. The name of each non-harmonic sound is for illustration purposes only. In other words, there are some conclusions (eg, HD i + 1 of 12-41 at the end of the flow (network) of the tree structure).
-40, that is, the conclusion that the (i + 1) th note is a transitive note), but there is more than one root from the top of the tree to that conclusion. These routes are the conditions and definitions that make the conclusion true.
That is, the flow of FIG. 12 classifies and defines each non-harmonic sound. This suggests that a different definition is possible for each non-harmonic sound. Those skilled in the art will readily be able to implement non-harmonic extraction according to other definitions in accordance with the teachings of the present invention. The description of the flow in FIG. 12 is clear, and the description will be used instead of the description of the specification.

【0042】<モチーフパラメータ抽出>上述したモチ
ーフ評価をモチーフの「第1分析」と呼ぶならば、これ
から述べるモチーフパラメータ抽出はモチーフの「第2
分析」である。いずれの機能も、モチーフの特徴につい
て分析を行っている点で変わりない。図13にモチーフ
のパラメータ抽出の全体的フローを例示する。このフロ
ーに従うと、13−1で、和声音の型のパラメータ、す
なわち、モチーフに含まれる分散和音についての音高の
流れ、または垂直成分のパターン{LLi}が抽出さ
れ、13−2ではモチーフに含まれる分散和音について
の音長の流れ、または水平成分のパターン{RHi}が
抽出(形成)される。また、13−3では各非和声音の
数が算出され、13−4では和声音の数が求められる。
13−6ではモチーフの音高列のなめらかさのパラメー
タが抽出され、13−7では同じ高さで連続する音の数
(同音進行)のパラメータが抽出される。13−7はモ
チーフに含まれる最小の音長を抽出するところである。
最後の13−8ではモチーフの特徴的リズムパラメータ
が抽出される。なお、これらの処理の順序は図示通りで
ある必要はない。
<Motif Parameter Extraction> If the above-mentioned motif evaluation is called a “first analysis” of a motif, the motif parameter extraction described below is a “second analysis of a motif”.
Analysis ”. Both functions are unchanged in that they analyze the features of the motif. FIG. 13 illustrates an overall flow of motif parameter extraction. According to this flow, in 13-1, a chord type parameter, that is, a pitch flow or a vertical component pattern {LLi} for the distributed chords included in the motif is extracted, and in 13-2, the pattern is extracted as the motif. The flow of the tone length of the included distributed chord or the pattern {RHi} of the horizontal component is extracted (formed). In 13-3, the number of non-harmonic sounds is calculated, and in 13-4, the number of harmonic sounds is obtained.
In 13-6, the parameter of the smoothness of the pitch sequence of the motif is extracted, and in 13-7, the parameter of the number of continuous sounds at the same pitch (homogeneous progression) is extracted. 13-7 is where the minimum sound length included in the motif is extracted.
In the last 13-8, characteristic rhythm parameters of the motif are extracted. Note that the order of these processes does not have to be as illustrated.

【0043】少し説明を加えると、本例の自動作動機で
は、和声音と非和声音を区別して取扱っており、図13
の13−1から13−6まではこのことと関係してい
る。例えば、13−2では、モチーフ自体の音長列のう
ち、非和声音を除去している。すなわち非和声音の音符
を和声音の音符に吸収させ、和声音のみの音長パターン
を形成している。また、13−5や13−6のなめらか
さや、同音進行のパラメータは、「分散和声音」につい
てのパラメータであり、「非和声音」は抽出の対象から
はずしている。このような抽出アプローチは、和声音を
基本とする考え方に基づいている。
To add a little explanation, the automatic actuator of this example handles harmony and non-harmonic tones separately.
13-1 to 13-6 are related to this. For example, in 13-2, the non-harmonic sound is removed from the tone length sequence of the motif itself. That is, the non-harmonic notes are absorbed by the harmonic notes to form a tone length pattern of only the harmonic notes. Further, the smoothness of 13-5 and 13-6 and the parameter of the homophonic progression are the parameters for the “dispersed harmony”, and the “non-harmonic” is excluded from the extraction target. Such an extraction approach is based on the idea of harmony.

【0044】★和声音の型のパラメータ抽出★ 図14は図13の処理13−1の詳細であり、モチーフ
(入力メロディ)が示す分散和声の型(和声音の時系列
のパターン)のパラメータを抽出するフローである。こ
こでの処理の目的は、モチーフの流れに沿って分散して
いるそれぞれの和声音が、そのモチーフ全体の和声音の
集まりのなかで何番目の音高であるかを知ることであ
る。副次的目的は、何番目の音符が休符になっているか
を知ることである。図中、ONPUで示す変数は本自動
作曲機で使用される音域(システム音域)を表わすもの
で、入力されるモチーフの音域を包含するように決めら
れている。
* Harmonic tone type parameter extraction * FIG. 14 shows details of the process 13-1 of FIG. Is a flow for extracting. The purpose of the processing here is to find out what pitch each of the harmonic sounds distributed along the flow of the motif is in the collection of the harmonic sounds of the entire motif. The secondary purpose is to find out which note is the rest. In the figure, a variable indicated by ONPU represents a range (system range) used in the automatic composer, and is determined so as to include the range of the input motif.

【0045】図示のフロー14−1〜14−16では、
システム音域の一番下の音高から、順にその音(和声
音)がモチーフに含まれているかどうかを調べ、ある場
合にのみ和声音高番号の変数Mをインクリメントして、
LLiの値としている。また、HDiが“休符”のと
き、すなわち、i番目のモチーフデータが休符のときに
はそのLLiをゼロとして、i番目のモチーフデータが
休符であることを記憶している。また、HDiが負のと
き、すなわち非和声音の音符に対してはスキップしてい
る。
In the illustrated flows 14-1 to 14-16,
From the lowest pitch of the system pitch, it is checked whether or not the sound (harmonic sound) is included in the motif in order, and if there is, the variable M of the harmonic pitch number is incremented,
The value is LLi. When HDi is “rest”, that is, when the i-th motif data is a rest, LLi is set to zero, and it is stored that the i-th motif data is a rest. Further, when HDi is negative, that is, the non-harmonic notes are skipped.

【0046】図4のフローの右上方にこのフローの処理
結果の一例を挙げている。この例では、モチーフの一番
目の音(HD1で示してある)は和声音で、図示のモチ
ーフのなかでは一番高い和声音になっている。2番目の
音HD2は非和声音である。3番目の音HD3は和声音
(モチーフの2番目に表われる和声音)だが、最初の和
声音より低い音高の和声音である。モチーフの4番目の
音符HD4も和声音(モチーフの3番目に表われる和声
音)だが、さらに低い音高になっている。モチーフの5
番目HD5は休符である。モチーフの6番目(この場合
最後)の音符HD6は和声音であり、モチーフのなかで
4番目の音符と同じく、最低の音高になっている。この
図からわかるように、モチーフの和声音の流れは、全体
として下行のパターンをもっている。図4のフローの結
果はこのモチーフ例に対して次のようになる。まず、H
5に対してはそのLLiとして休符を示しゼロが割当
てられる。HD4に対してはそのLLiとしてモチーフ
のなかで最低音の和声音であることを示す1が割り当て
られる。HD6に対しても同様である、HD3にはそのL
Liとしてモチーフのなかで下から2番目の高さの和声
音であることを示す2が割り当てられる。HD2は非和
声音であり、LLiは割り当てられない。HD1はモチ
ーフに含まれる和声音のなかで最高音であり、下から数
えれば3番目の和声音高なのでそのLLiには3が割り
当てられる。つまり、HD1(1番目の和声音)のLL1
は3、HD3(2番目に現われる和声音のLL2は2、H
D4(3番目に現われる和声音)のLL3は1、3番目
の和声音に次いで休符がきてLL4は0、その次の和声
音HD6のLL5は1となりモチーフの和声音の流れ、ま
たは型(ここでは休符も含む)が特定されたことにな
る。すなわち、{LL}=(LL1、LL2、LL3、L
4、LL5)=(3、2、1、0、1)が得られる。
An example of the processing result of this flow is given in the upper right part of the flow of FIG. In this example, the first sound (indicated by HD 1 ) of the motif is a harmony sound, which is the highest harmony sound among the illustrated motifs. The second sound HD 2 is a non-harmonic sound. The third sound HD 3 is a harmony sound (harmonic sound that appears second in the motif), but is a harmony sound with a lower pitch than the first harmony sound. The fourth note HD 4 of the motif is also a harmony sound (a harmony sound that appears in the third motif), but at a lower pitch. Motif 5
The fifth HD 5 is a rest. The sixth (in this case, the last) note HD 6 of the motif is a harmony and has the lowest pitch, like the 4th note in the motif. As can be seen from this figure, the flow of the harmony sound of the motif has a descending pattern as a whole. The result of the flow of FIG. 4 is as follows for this example motif. First, H
Zero indicates rests as its LLi allocated for D 5. HD 4 is assigned 1 as its LLi, which is the lowest note in the motif. The same applies to HD 6 , L to HD 3
2 is assigned as Li, which indicates that it is the second highest harmonic sound in the motif. HD 2 is a non-harmonic sound and LLi is not assigned. HD 1 is the highest note among the harmonic sounds contained in the motif, and is 3rd harmonic pitch from the bottom, so 3 is assigned to that LLi. That is, LL 1 of HD 1 (first harmonic sound)
Is 3, HD 3 (LL 2 of the second harmony sound is 2, H
The LL 3 of the D4 (the third appearing harmony) is 1, the rest comes after the third harmony, the LL 4 is 0, the LL 5 of the next harmony HD 6 is 1, and the flow of the harmony of the motif , Or the type (including rests here) has been specified. That is, {LL} = (LL 1 , LL 2 , LL 3 , L
L 4 , LL 5 ) = ( 3 , 2 , 1, 0, 1) is obtained.

【0047】この和声音(分散和音)の型のパラメータ
はPAの形式では示していないが、これもモチーフを特
徴づけるパラメータである。この型を後で詳述するメロ
ディ生成において、なんらの変更も加えることなく使用
すれば、非常に反復性に富む統一性の高いメロディが生
成されることになる。なお、図7(図9)のモチーフ
Although not shown in the form of PA, this type of chord (dispersed chord) type is also a parameter that characterizes the motif. If this pattern is used without any modification in the melody generation which will be described later in detail, a highly repeatable and highly uniform melody will be generated. The motif of Fig. 7 (Fig. 9)

【外12】 に対しては、1番目に現われる和声音ドのLL1=1、
2番目に現われる和声音ミのLL2=2、3番目に現わ
れる和声音ソのLL3=3、4番目に現われる和声音
[Outside 12] , LL 1 = 1 of the first harmony sound de,
LL 2 = 2 of the second harmony sound, LL 3 = 3 of the third harmony sound, LL 3 = 3 of the third harmony sound, and the fourth harmony sound

【外13】 のLL4=4となる。これは上行のパターンである。[Outside 13] LL 4 = 4. This is the ascending pattern.

【0048】★和声音の音長パターン抽出★ 図13の処理13−2の詳細なフローの一例を図15に
示す。ここでの処理の目的は、非和声音を含むモチーフ
から、非和声音を取り除いたかたちの音長パターン(和
声音のみの音長列)を形成することである。つまり、個
々の非和声音の音長を、隣りにある和声音の音長に吸収
させる処理を行っている。そして、どの非和声音をどの
和声音に吸収させるかについては、図16に例示する4
拍子系のパルススケールによって決定している。いま、
ある非和声音がある音との間にはさまれていると、その
非和声音の開始位置におけるパルススケール上の重み
と、その非和声音の次の音符(簡単のため和声音として
みる)の開始位置の重みとを比較し、次の音符の開始位
置の重みの方が軽ければその非和声音の音長は次の音符
(簡単のため、和声音を想像する)の音長に吸収され、
次の音符の開始位置の方が重ければ、その非和声音は前
の音符(簡単のための和声音を想像するとよい)に吸収
される。以上が、パルススケールによる非和声音の音長
吸収の論理である(正論理)。非和声音の音長を吸収し
た和声音は、その分、もとの長さより音長が広がる。
[Extracting Harmonic Tone Length Pattern] FIG. 15 shows an example of a detailed flow of the processing 13-2 in FIG. The purpose of the processing here is to form a tone length pattern (tone length sequence of only harmony tones) in which nonharmonic tones are removed from a motif including nonharmonic tones. In other words, the process of absorbing the sound length of each non-harmonic sound into the sound length of the adjacent harmony sound is performed. Then, which non-harmonic sound is absorbed by which harmonic sound is illustrated in FIG.
It is determined by the pulse scale of the meter system. Now
If a non-harmonic sound is sandwiched between a certain sound and the weight on the pulse scale at the start position of the non-harmonic sound, the note next to the non-harmonic sound (for simplicity, it is regarded as a harmony sound) If the weight of the starting position of the next note is lighter, the length of the non-harmonic sound is absorbed by the length of the next note (for simplicity, imagine a harmonic sound) Is
If the starting position of the next note is heavier, the non-harmonic sound is absorbed by the previous note (you can imagine a harmony sound for simplicity). The above is the logic of sound length absorption of nonharmonic sounds by the pulse scale (positive logic). Harmonic sound that absorbs the sound length of non-harmonic sound has a wider sound length than its original length.

【0049】図16に示すパルススケール(5、1、
2、1……)は論理スケールであり、図15のフローの
論理のなかに組み込まれたスケールである。図15にお
いて、SUMは次の音符の開始位置から小節線(手前の
小節線)までの距離もしくは長さを示すレジスタ、SU
MBは現在の音符の開始位置から手前の小節線までの距
離、長さを示すレジスタ、MRiはモチーフのi番目の
音符の長さ、RHNはモチーフのN番目の「和声音」の
長さであり、図15の処理完了後は、前または後に位置
するゼロないし複数の非和声音の長さを加えた長さをも
つことになる。NOはモチーフの音符の総数である。S
UM MOD 2jはSUMの値を2jで割った余りであ
り、同様にSUMB MOD 2jはSUMBの値を2j
で割った余りである。
The pulse scale (5, 1,
2, 1 ...) are logical scales, and are scales incorporated in the logic of the flow of FIG. In FIG. 15, SUM is a register SUM that indicates the distance or length from the start position of the next note to the bar line (bar line in front).
MB is a register that indicates the distance and length from the start position of the current note to the bar line in front of it, MRi is the length of the i-th note of the motif, and RH N is the length of the N-th "harmonic" of the motif Therefore, after the processing of FIG. 15 is completed, it has a length obtained by adding the lengths of zero or a plurality of non-harmonic sounds located before or after. NO is the total number of musical notes in the motif. S
UM MOD 2 j is the remainder of the value of SUM divided by 2 j, as well SUMB MOD 2 j 2 the value of SUMB is j
It is the remainder divided by.

【0050】15−4はi番目の音符が和声音かどうか
のチェックであり、和声音の場合にはNをインクリメン
トしてN番目の和声音長RHNに加える(15−5)。
15−6は非和声音が最初の音符かどうかのチェック、
15−8は非和声音が最後の音符かどうかのチェックで
ある。非和声音が最初の音符の場合、その音の開始位置
はパルススケール(図16)上の先頭のパルスポイント
と一致する。その重みは最大の5である。したがって、
パルススケールの論理に従いこの音の長さは次の音符に
吸収される(15−7)。同様に、非和声音が最後の音
符の場合、次の音符の開始位置は最大の重みをもつので
(小節線をクロスする音符はないことを想定)、この最
後の音符は前の音符に吸収される(15−9)。15−
10から15−15は、小節の最初でも最後でもない非
和声音について、その音長を手前の音符(和声音)の音
長RHNに加えるか、次の音符(和声音)の音長RHN+1
に加えるかをパルススケールによる論理に従って決めて
処理しているところである。
Reference numeral 15-4 is a check as to whether or not the i-th note is a harmony tone. In the case of a harmony tone, N is incremented and added to the N-th harmony tone length RH N (15-5).
15-6 is a check whether the non-harmonic sound is the first note,
15-8 is a check whether the non-harmonic sound is the last note. When the non-harmonic sound is the first note, the start position of the sound coincides with the leading pulse point on the pulse scale (FIG. 16). Its weight is 5, which is the maximum. Therefore,
According to the logic of the pulse scale, this note length is absorbed by the next note (15-7). Similarly, if the non-harmonic is the last note, the start of the next note has the greatest weight (assuming no note crosses the bar line), so this last note is absorbed by the previous note. (15-9). 15-
10 to 15-15 add the length of the non-harmonic sound which is neither the beginning nor the end of the measure to the note length RH N of the preceding note (harmonic sound) or the note length RH of the next note (harmonic sound). N + 1
Is being processed according to the logic of the pulse scale.

【0051】ちなみに、図9のモチーフの場合、By the way, in the case of the motif shown in FIG.

【外14】 であり、ファが非和声音で、その他は和声音である。フ
ァの次の音であるソの開始位置は、1小節を16の長さ
として、小節の頭から8番目である(図16の一番上を
参照のこと)。その重みは、4である。一方ファの開始
位置は6であり、その重みは2である。ソの重み(4)
>ファの重み(2)であるから、非和声音ファは前の和
声音ミに吸収される(フロー上は、j=2のとき、15
−11が真となり、15−12でNF=0、15−16
でRH2=RH2+MR3となる)。結局、
[Outside 14] And Fah is a non-harmonic sound, and the others are harmony sounds. The starting position of the next sound of Ph is Seo is the eighth from the beginning of the bar, with one bar having a length of 16 (see the top of FIG. 16). Its weight is 4. On the other hand, the start position of the far is 6, and its weight is 2. Seo weight (4)
> Since the weight of fa is (2), the non-harmonic fa is absorbed by the preceding harmonic mi (in the flow, when j = 2, 15).
-11 becomes true, NF = 0, 15-16 at 15-12
Then RH 2 = RH 2 + MR 3 ). After all,

【外15】 となる。すなわち、和声音の音長パターン{RHi}
は、{RHi}=(RH1、RH2、RH3、RH4)=
(4、4、4、4)。以上の説明と図15のフローの明
確な記載から、和声音の音長パターン抽出の動作は明ら
かであり、これ以上の詳細な説明は省略する。
[Outside 15] Becomes That is, the tone length pattern {RHi} of the harmony tone
Is {RHi} = (RH 1 , RH 2 , RH 3 , RH 4 ) =
(4, 4, 4, 4). From the above description and the clear description of the flow of FIG. 15, the operation of extracting the tone length pattern of the harmony sound is clear, and further detailed description will be omitted.

【0052】ここにおいて、図16のパルススケールは
例示にすぎず、他のパルススケールによる和声音の音長
列の形成も可能である。このことは明らかである。例え
ば、(非和声音の開始位置の重み)>(次の和声音の開
始位置の重み)のときに、非和声音を「前」の音に吸収
させ、(非和声音の開始位置の重み)<(次の和声音の
開始位置の重み)のときに非和声音を「次」の音(和声
音)に吸収させるという、逆の論理を使用すれば、モチ
ーフに対する結果は、
Here, the pulse scale of FIG. 16 is merely an example, and it is possible to form a tone length sequence of a harmony tone by another pulse scale. This is clear. For example, when (weight of starting position of non-harmonic sound)> (weight of starting position of next harmonic sound), the non-harmonic sound is absorbed by the "previous" sound, and (weight of starting position of non-harmonic sound) ) <(Weight of the starting position of the next chord sound), the non-harmonic sound is absorbed by the "next" sound (harmonic sound). If the reverse logic is used, the result for the motif is

【外16】 となる({RHi}=(4、2、6、4))。[Outside 16] ({RHi} = (4,2,6,4)).

【0053】★各非和声音、和声音の数★ 図13の処理13−3と13−4の詳細なフローを図1
7に例示する。17−1〜17−7はパラメータPAi
jの初期化である。モチーフに含まれる先取音の数はP
5、2に、倚音の数はPA2、2に、刺しゅう音の数はPA
4、4に、経過音の数は、PA3、3に格納される。SUMの
結果はモチーフの小節に含まれる非和声音の総数を示
す。PA1、3の内容はモチーフの小節に含まれる和声音
の総数を示す。
★ Number of non-harmonic tones and harmonic tones ★ A detailed flow of the processes 13-3 and 13-4 in FIG. 13 is shown in FIG.
7, for example. 17-1 to 17-7 are parameters PAi
It is the initialization of j. The number of pre-taken sounds included in the motif is P
A 5 and 2 , PA and PA 2 and 2 , respectively.
To 4,4, the number of passing notes is stored in the PA 3,3. The result of SUM shows the total number of non-harmonic sounds contained in the bar of the motif. The contents of PAs 1 and 3 indicate the total number of harmonic sounds contained in the bar of the motif.

【0054】★なめらかさ、同音進行のパラメータ★ 図13の処理13−5と13−6の詳細なフローを図1
8に例示する。上述したように{LLk}はモチーフ小
節に現われる分散和声の音型である。図示のフローで
は、PA1、2に、隣り合う和声音間の最大の跳躍の度合
(なめらかのパラメータ)が抽出、設定され、PA1、6
には、同音進行のパラメータとして同音で進行する音
(和声音)の数が抽出、設定される。なお音高の意味を
もたない休符のLLkはゼロの値をとる。これに関連
し、LLkかLLk+1のいずれかが休符のときは、1
8−4と18−6のチェックの結果NOとなる(例え
ば、18−3の処理の後LLk=0か、LLk+1=0を
判別し、成立するときはL=−1とすることで実現でき
る)。
[Parameters for smoothness and homophonic progression] FIG. 1 is a detailed flow chart of the processes 13-5 and 13-6 in FIG.
8 for example. As described above, {LLk} is a distributed harmony tone pattern appearing in the motif measure. In the illustrated flow, the PA 1, 2, the degree of maximum jump between adjacent harmonic sounds (smooth parameter) is extracted, is set, PA 1, 6
Is extracted and set as the number of sounds (harmonic sounds) proceeding with the same sound as a parameter of the same sound progression. Note that rest LLk, which has no meaning of pitch, has a value of zero. Related to this, if either LLk or LLk + 1 is a rest, 1
The result of the check in 8-4 and 18-6 is NO (for example, after the processing in 18-3, LLk = 0 or LLk + 1 = 0 is discriminated, and when they are satisfied, L = -1 is set. Can be achieved with).

【0055】★特徴的リズムパラメータ★ 図19は図13の処理13−8のフローの一例である。
図11のところで述べたように、本実施例の自動作曲機
では、モチーフにどのようなミニリズムパターンがどの
くらい含まれているかを求めている。残る問題は、どの
ミニパターンがモチーフを特徴づけるパターンになるか
ということである。ここでは、モチーフに含まれる支配
的なミニパターンをもって、モチーフの特徴ミニパター
ンとしている。このようなアプローチに基づく評価の例
が図19に示すフローである。このフローでは、モチー
フのなかに、音長比が3対1のミニパターン
[Characteristic Rhythm Parameter] FIG. 19 is an example of the flow of the process 13-8 in FIG.
As described with reference to FIG. 11, the automatic composer of the present embodiment seeks what kind of mini rhythm pattern is included in the motif and how much. The remaining question is which mini-pattern will be the pattern that characterizes the motif. Here, the dominant minipattern included in the motif is defined as the characteristic minipattern of the motif. An example of evaluation based on such an approach is the flow shown in FIG. In this flow, in the motif, a mini pattern with a tone length ratio of 3: 1

【外17】 と、音長比が1対1のミニパターン[Outside 17] And a mini pattern with a tone length ratio of 1: 1

【外18】 のどちらが数の上で支配的であるかを調べている。音長
比が1対1のミニパターンの数HR3の方が多ければ、
PA6、1はゼロを示し、音長比が3対1のミニパターン
の数HR1の方が支配的であれば、PA6、1は3の値に設
定される。
[Outside 18] Is investigating which of them is dominant in numbers. If the number HR 3 of mini patterns with a tone length ratio of 1: 1 is greater,
PA 6,1 indicates zero, and PA 6,1 is set to a value of 3 if the number HR 1 of mini-patterns having a tone length ratio of 3: 1 is more dominant.

【0056】ちなみに、図9のモチーフの場合、HR1
=0、HR3=2であり、1対1のミニパターンが支配
的である。したがってPA6、1の値はゼロとなる(1対
1のミニパターンがモチーフを特徴づけるミニパターン
であることを意味する)。図9のフローは一例にすぎ
ず、当業者はその他の特徴的リズムパラメータの抽出フ
ローを容易につくることができる。例えば、その他の音
長比のミニパターンの数(HR2、HR4、HR5、HR6
など)を考慮してもよい。後述するようにPA6、1の値
が示す特徴ミニパターンをメロディの音長列に組み込む
ことにより、モチーフのリズム的な特徴を生成するメロ
ディに反映させることができる。
By the way, in the case of the motif of FIG. 9, HR1
= 0, HR3 = 2, and the one-to-one mini pattern is dominant. Therefore, the value of PA 6,1 will be zero (meaning that the one-to-one minipattern is the minipattern that characterizes the motif). The flow in FIG. 9 is merely an example, and those skilled in the art can easily create a flow for extracting other characteristic rhythm parameters. For example, the number of mini patterns with other tone length ratios (HR 2 , HR 4 , HR 5 , HR 6
Etc.) may be considered. As will be described later, by incorporating the characteristic mini-pattern indicated by the value of PA 6,1 into the tone length sequence of the melody, the rhythmic characteristic of the motif can be reflected in the generated melody.

【0057】★最小の音長抽出★ 図20は図13の処理13−7の詳細なフローの一例で
ある。このフロー例では、モチーフの音長MRiのなか
でみつけられた最小の音長が更新的にminに設定さ
れ、最終的に得られた最小の音長がPA3、3に格納され
る。最小音長情報PA3、3は生成するメロディの最小
(最短)音長に関連づけることができる。例えば、モチ
ーフの最小音長PA3、3を生成するメロディの最小音長
PC3、3と等しくすれば、モチーフにあるのより短いメ
ロディノートはつくられないことになる(もちろん、等
しくしなければならないという意味ではなくコントロー
ルできるという意味である)。とにかくPA3、3はモチ
ーフの音長パラメータ(リズムパラメータ)の1つであ
る。
[Minimum Sound Length Extraction] FIG. 20 is an example of a detailed flow of processing 13-7 in FIG. In this flow example, the minimum tone duration that are found among the tone duration MRi motif is set to renewably min, the minimum tone duration finally obtained is stored in the PA 3,3. The minimum note length information PA 3,3 can be associated with the minimum (shortest) note length of the generated melody. For example, if the minimum tone length PA 3,3 of the motif is made equal to the minimum tone length PC 3,3 of the melody that produces the shortest melody note, the shorter melody note in the motif will not be created (of course, if not made equal). It does not mean that it does not mean that it can be controlled). Anyway, PA 3, 3 is one of the motif length parameters (rhythm parameters).

【0058】メロディ発生 ここまでの説明で、本実施例の自動作曲機が、与えられ
たモチーフをどのように評価し、その特徴をどのように
抽出するかについて明らかとなった。本自動作曲機のこ
の後の仕事は、これらの特徴評価、特徴抽出の結果に基
づいてメロディを生成することである。本自動作曲機に
あっては、メロディ発生機能は大きく分けて、生成する
メロディのアウトラインを計画する部分(メロディの計
画立案部)と、このメロディ計画立案部が作成した計画
に、沿って具体的にメロディを発生する部分(メロディ
生成実行部)とから成っている。メロディ計画立案部は
図2でいえば、メロディ制御情報発生手段F20に相当
する(ただし、コード進行情報も自動的に発生する機能
にした場合にはその機能もメロディ計画立案部に含まれ
ることになる。コード進行情報も生成するメロディを規
制する情報であることに変わりない)。メロディ計画立
案部の主な仕事はモチーフ特徴メラメータ抽出部が抽出
した結果から、生成するメロディを「連想」または「計
画」することである。メロディ計画立案部はメロディ生
成実行部(図2でいえばF30)の各部に、計画情報す
なわちメロディ制御情報を与える。メロディ生成実行部
では送られてきたメロディ制御情報に則してメロディの
生成を実行する。メロディ生成実行部の主な2つの機能
はメロディの音高列の生成機能とメロディの音長列の生
成機能である。
[0058]Melody generation  In the above description, the automatic composer of this embodiment is given.
How to evaluate the motifs and how to evaluate their characteristics
It became clear whether to extract. This automatic bending machine
Later work will be based on the results of these feature evaluations and feature extractions.
It is to generate a melody based on. For this automatic composer
If so, the melody generation function is roughly divided and generated.
The part that plans the outline of the melody (the total melody
And the plan created by this melody planning department.
, The part that specifically generates the melody along (the melody
The generation execution part) and. The Melody Planning Department
It corresponds to the melody control information generating means F20 in FIG.
Yes (however, the function to automatically generate chord progression information as well)
If it is set, that function is also included in the melody planning department.
Will be. Controls the melody that also generates chord progression information
It is the same information that is controlled). Melody planning
The main work of Kanabe is extracted by the motif feature melameter extraction unit
Based on the result, the melody to be generated is "associative" or "total".
It is to draw. Melody planning department is a melody student
The planning information is stored in each part of the execution unit (F30 in FIG. 2).
That is, it gives melody control information. Melody generation execution unit
Then, according to the melody control information sent,
Execute the generation. Two main functions of the melody generator
Is a function to generate the pitch sequence of the melody and to generate the length sequence of the melody.
It is a function.

【0059】<メロディの計画立案>メロディ計画情報
(メロディ制御情報)のことを以下、パラメータC(P
Cと書くこともある)と呼ぶことにする。メロディ生成
実行部が作成するメロディはパラメータCによって大き
く左右される。逆のいい方をすれば、パラメータCは生
成されるメロディを特徴づけるパラメータである。本自
動作曲機の全体的仕事はモチーフ(入力メロディ)を基
にメロディ(ここでは曲の意味)を作曲することであ
る。よく経験するように、曲のなかには、モチーフがそ
のままあるいは非常によく似た形で何度も現われるもの
もあれば、モチーフが変形され、展開され、成長、発展
する曲もあれば、あるモチーフは一時的にしか存在せ
ず、別のモチーフが現われ、さらに別のモチーフに移っ
ていくといった曲もある。最初に挙げたクラスに属する
曲は、「一貫性」の度合が高く、2番目のクラスに属す
る曲は「一貫性」を残しながらも「多様性」にも富む。
3番目のクラスに属する曲は「一貫性」は希薄になって
いるがより「自由」な「多様性」をもっているといえよ
う。
<Melody Planning> Melody planning information (melody control information) is referred to as parameter C (P
(It may be written as C). The melody created by the melody generation executing section is greatly influenced by the parameter C. In other words, the parameter C is a parameter that characterizes the generated melody. The overall task of this automatic composer is to compose a melody (here, the meaning of the song) based on the motif (input melody). As I often experience, some songs have a motif that appears many times in the same form or in a very similar form, while other songs have a motif that is transformed, expanded, developed, and developed. There is also a song that exists only temporarily, and a different motif appears and then moves on to another motif. The songs that belong to the first class have a high degree of "consistency", while the songs that belong to the second class remain "consistent" but rich in "diversity".
It can be said that the songs belonging to the third class have less "consistency" but more "freedom" and "diversity".

【0060】本発明によれば、ユーザの入力したメロデ
ィ(モチーフ)に忠実な作曲から、モチーフに対する忠
実性よりも自由性、多様性に重きを置いた作曲まで自由
にコントロールすることができる。パラメータC(P
C)の特性やパラメータCのさまざまな発生の仕方など
については、本件出願人に係る特許出願(出願日、昭和
62年4月8日、名称「自動作曲機」)において詳述し
てあるのでここでは詳細な説明はしない。パラメータC
の第1の性質は、曲の進行区間に依存するということで
ある。第2の性質はモチーフ特徴パラメータに依存する
ことである。第1の性質は曲の一貫性や多様性と係って
いる。第2の性質は作成される曲におけるモチーフの反
映の度合と係っている。
According to the present invention, it is possible to freely control from composition that is faithful to the melody (motif) input by the user to composition that emphasizes freedom and diversity rather than faithfulness to the motif. Parameter C (P
The characteristics of C) and various ways of generating the parameter C are described in detail in the patent application of the present applicant (filing date: April 8, 1987, name: "automatic bending machine"). Detailed description will not be given here. Parameter C
The first property of is that it depends on the progress section of the song. The second property is that it depends on the motif feature parameter. The first is related to the consistency and variety of songs. The second property is related to the degree of reflection of the motif in the created song.

【0061】本実施例では、曲の進行区間として、「小
節」を単位とする区間を使用し、小節ごとにパラメータ
Cが割り当てられるようにしている。また、パラメータ
Cは演算によってつくられ、演算のための成分パラメー
タとして、メロディの流れの一貫性と多様性をコントロ
ールするパラメータB(PBと書くこともある)と、モ
チーフ特徴パラメータ(PAと書くこともある)を使用
している。さらに、より高次な階層性を曲にもたせるた
め、楽式識別データ(楽式識別パラメータ)もパラメー
タCの演算における成分パラメータとして利用してい
る。上記パラメータBは図1のパラメータBメモリ7に
置かれており、楽式識別データは同図の楽式識別データ
メモリ8に置かれている。所望であれば、ユーザは入力
装置1により特定のパラメータBの使用を自動作曲機に
直接的または間接的に要求することができ、同様に、入
力装置1を通して曲の楽式を指定することにより、特定
の楽式識別データの使用を自動作曲機に要求することが
できる。ただし、これと関係するマンマシンインターフ
ェース(例えば、ユーザ用の概念空間と自動作曲機の内
部表現空間、例えばパラメータBとの間の変換、あるい
はパラメータBへのユーザーアクセスの仕方など)は本
発明の眼目ではないのでこれ以上の説明は省略する。
In this embodiment, a section in units of "measures" is used as the music progression section, and the parameter C is assigned to each measure. Further, the parameter C is created by calculation, and as a component parameter for the calculation, a parameter B (sometimes written as PB) that controls the consistency and diversity of the melody flow and a motif feature parameter (written as PA There is also). Furthermore, in order to impart a higher level of hierarchy to the music, the music expression identification data (music expression identification parameter) is also used as a component parameter in the calculation of the parameter C. The parameter B is stored in the parameter B memory 7 shown in FIG. 1, and the music identification data is stored in the music identification data memory 8 shown in FIG. If desired, the user can request the automatic composer to use a specific parameter B with the input device 1, directly or indirectly, and likewise by specifying the musical expression of the music through the input device 1. , It is possible to request the automatic composer to use specific music identification data. However, the man-machine interface related to this (for example, conversion between the concept space for the user and the internal representation space of the automatic composer, for example, the parameter B, or the way of the user access to the parameter B) is related to the invention. Since it is not an eye, further explanation is omitted.

【0062】<パラメータCの演算>図21はパラメー
タCの演算のフローを例示したものである。21−1で
はモチーフ特徴パラメータPAが読み出され、21−2
では一貫性多様性コントロールパラメータPBが読み出
され、21−3では楽式識別データがメモリ8より読み
出される。この3つのステップは小節のたびに行う必要
はなく、一括して行うことができる。つまり、生成する
メロディの小節番号とは処理的に無関係なステップであ
る。21−4、21−5、21−6は小節ごとに実行さ
れる(後述する図25におけるステップ25−9のPC
演算はこの21−4〜21−6に対応している)。21
−4は楽式識別データのデコードであり、21−5で生
成するメロディの小節番号に割り当てるパラメータPC
を演算している。図示のように、パラメータPCは、小
節番号とPA(モチーフ特徴パラメータ)と、PB(一
貫性多様性コントロールパラメータ)と、SB(楽式識
別パラメータ、高次階層制御パラメータ)とを変数ない
し成分パラメータとする関数として形式的に表現され
る。ただし、このことは、個々のパラメータPCのいず
れもが、小節番号、PA、PB、SBのいずれにも実際
に依存しなければならないという意味ではない。図5に
例示するように、パラメータCは数多くのパラメータの
集まりであり、そのうちのいくつかにDC特性(小節に
依存しない性質)をもたせてもかまわない。また、小節
番号とPAとPBとSBが与えられれば、「一義的」に
PCの値が決定されなければならないという意味でもな
い。一義的に得られた中間PC値に対して乱数発生手段
(図2のF24)によりランダム化を導入することがで
きる。好ましくは、ランダム化は「制御」されたランダ
ム化であり、中間PC値により制御された乱数を導入す
ることにより(例えば中間PC値を基準とするゆらぎを
導入することにより)、最終的なパラメータPCを求め
ることができる。上述した特許出願にはコントロールさ
れたランダム化の例が開示されている。
<Calculation of Parameter C> FIG. 21 exemplifies a flow of calculation of the parameter C. In 21-1, the motif feature parameter PA is read out and 21-2
Then, the consistency diversity control parameter PB is read out and the music identification data is read out from the memory 8 at 21-3. These three steps do not have to be performed for each bar, but can be performed collectively. In other words, it is a step that is processing unrelated to the bar number of the melody to be generated. 21-4, 21-5, 21-6 are executed for each measure (PC in step 25-9 in FIG. 25 described later).
The calculation corresponds to these 21-4 to 21-6). 21
-4 is a decoding of the musical identification data, which is a parameter PC assigned to the bar number of the melody generated in 21-5.
Is being calculated. As shown in the figure, the parameter PC is a variable or component parameter that includes a bar number, PA (motif feature parameter), PB (consistency diversity control parameter), and SB (comfort identification parameter, higher hierarchy control parameter). Formally expressed as a function. However, this does not mean that any of the individual parameters PC must actually depend on any of the bar numbers, PA, PB, SB. As illustrated in FIG. 5, the parameter C is a set of many parameters, and some of them may have a DC characteristic (a property that does not depend on the bar). Further, it does not mean that the value of PC must be determined "uniquely" if the measure number, PA, PB, and SB are given. Randomization can be introduced to the uniquely obtained intermediate PC value by the random number generation means (F24 in FIG. 2). Preferably, the randomization is a "controlled" randomization, by introducing a random number controlled by an intermediate PC value (eg by introducing fluctuations based on the intermediate PC value), the final parameter You can ask for a PC. Examples of controlled randomization are disclosed in the above mentioned patent applications.

【0063】21−6は学習によるパラメータの変更処
理である。ここでは、21−5で発生したパラメータC
よりもユーザが修正により設定したパラメータCを優先
させる処理が実行される。例えば、ある小節のあるパラ
メータCの値が自動作曲機の学習機能を通して、ユーザ
の好みの値に設定されているとすると、その小節のその
パラメータについては、ユーザの選んだ値が採用される
(詳細については後述する)。
21-6 is a parameter changing process by learning. Here, the parameter C generated in 21-5
The process of giving priority to the parameter C set by the user by correction is executed. For example, if the value of a certain parameter C at a certain measure is set to a value desired by the user through the learning function of the automatic composer, the value selected by the user is adopted as that parameter at that measure ( Details will be described later).

【0064】★楽式の制御★ 一般に曲の展開部に関しては、展開部(サビ)全体がサ
ビ以前と異なる様相を示す特徴と、サビに突入する区切
りのところの特徴とをもっている。例えば、サビの直前
の小節では終止感を伴うのが普通であり、これからサビ
に入るという予期的な心理効果をもたらす。また、サビ
全体にわたっては、音域や音数、リズムなどが変化して
異なる様相が示されるというのが通例である。このよう
なハイレベルの階層性をもたらすために、本実施例では
楽式識別データを発生させて楽式の制御を図っている
(上述した図21の21−3、21−4、21−5がこ
れと関係している)。
[Control of musical expression] In general, with regard to the developing portion of a music piece, the entire developing portion (rust) has a characteristic that it is different from that before the chorus, and a characteristic at a break point into the chorus. For example, the bar just before the chorus is usually accompanied by a feeling of end, which has an anticipatory psychological effect of entering the chorus. In addition, it is customary for the entire chorus to have different appearances due to changes in the range, number of notes, and rhythm. In order to provide such a high level hierarchy, the musical expression identification data is generated in the present embodiment to control the musical expression (21-3, 21-4, 21-5 in FIG. 21 described above). Is related to this).

【0065】図22は楽式識別データメモリ8(図1)
に記憶されるデータの例について示している。ここでは
データの型式は、上位桁のA1と下位桁のA2より成
り、A1のところは小節番号、すなわち、ある楽節が開
始する小節番号を示している。A2部はA1で示す小節
番号から始まる楽節のタイプを定義している。特に、A
2の値がゼロのときは反復型を表わし、非ゼロのときは
展開部であることを示し、その値が展開の型を表わす。
一例として、SB1=10、SB2=91、SB3=1
30のデータは、曲の楽式がA→B→Aであることを記
述しており、第1楽節Aは第1小節から第8小節までで
あり、型は反復型、第2楽節Bは第9小節から始まり第
12小節で終わる展開型の楽節、第3楽節Aは第13小
節から始まる反復型の楽節である。
FIG. 22 shows the music identification data memory 8 (FIG. 1).
2 shows an example of data stored in. Here, the data type is made up of A1 in the upper digit and A2 in the lower digit, where A1 indicates the bar number, that is, the bar number at which a certain passage starts. Part A2 defines the type of passage starting from the bar number indicated by A1. In particular, A
When the value of 2 is zero, it represents an iterative type, and when it is non-zero, it represents an expansion part, and its value represents the type of expansion.
As an example, SB1 = 10, SB2 = 91, SB3 = 1
The data of 30 describes that the music style of the song is A → B → A, the first verse A is from the first measure to the eighth measure, the type is repetitive, and the second verse B is The 3rd syllable A, which is a developmental syllable starting from the 9th bar and ending at the 12th bar, is a repetitive syllable starting from the 13th bar.

【0066】図23は図21の21−3の詳細なフロー
の一例である(ただし、読みやすくするために追加して
描いてある23−1は図21の21−2と同じものであ
る)。この図23のフローの記述と上述の図22の楽式
識別データ(オリジナルの楽式識別データ)から、本列
の楽式制御の態様が容易に理解できよう(図24も参照
されたい)。すなわち、本例の楽式制御では、展開部
(サビ)全体にわたってメロディを特徴づけるために、
ホールド型(SBH)を用意しており、区切れ(楽節間
の区切れ)を特徴づけるためにパルス型(SBPi)を
用意している。図23のフローに従って説明すると、メ
ロディを生成する小節の番号がIのとき、CPU9(図
1)は23−2に入り、パルス型の楽式識別パラメータ
のレジスタSBPjをリセットする。この例では、図2
4からもわかるように、パルス型パラメータはSB
1、SBP2、SBP3の合計3つ用意されており、S
BP3は展開部(図24では第9小節目より始まるも
の)の楽節が始まるより2小節前に付くパルスパラメー
タ、SBP2は展開部より1小節前に付くパルスパラメ
ータ、SBP1は展開部の開始小節に付くパルスパラメ
ータとなっている。また、ホールド型はSBHの1個だ
け用意されており、展開部の間(第9小節から第12小
節の間)付けられる。
FIG. 23 shows an example of the detailed flow of 21-3 in FIG. 21 (however, 23-1 additionally shown for readability is the same as 21-2 in FIG. 21). . From the description of the flow of FIG. 23 and the above-described music style identification data (original music style identification data) of FIG. 22, the manner of the music style control of this column can be easily understood (see also FIG. 24). That is, in the musical expression control of this example, in order to characterize the melody over the entire expansion section (chorus),
The hold type (SBH) is prepared, and the pulse type (SBPi) is prepared in order to characterize the break (break between verses). Explaining according to the flow of FIG. 23, when the number of the measure for generating the melody is I, the CPU 9 (FIG. 1) enters 23-2 and resets the pulse type musical expression identification parameter register SBPj. In this example, FIG.
As can be seen from 4, the pulse type parameter is SB
P 1, SBP 2, a total of three are prepared of SBP 3, S
BP 3 is a pulse parameter which is placed two measures before the beginning of the syllable of the expansion part (which starts from the ninth measure in FIG. 24), SBP 2 is a pulse parameter which is added one measure before the expansion part, and SBP 1 is the expansion parameter of the expansion part. It is a pulse parameter attached to the start measure. In addition, only one SBH is prepared for the hold type, and it is attached between the expansion portions (between the ninth bar and the twelfth bar).

【0067】図23の23−3から23−12までの処
理は上述の機能を実現するための処理である。23−3
で楽節番号カウンタjを初期化し、23−4では楽式識
別データフォーマットの上位桁、すなわち、jで示され
る楽節の開始小節番号をレジスタa1に入れ、下位の
桁、すなわちその楽節のタイプをレジスタa2に入れて
いる。メロディ生成のための小節番号Iが楽節の開始小
節番号a1より2小節前のとき変数a3を第3のパルス型
楽式識別パラメータSBP3として設定し(23−9、
23−10)、メロディ小節番号Iが楽節の開始小節よ
り1小節前を指しているとき、楽節のタイプの変数a2
を第2のパルス型楽式識別パラメータSBP2として設
定し(23−7、23−8)、メロディ小節番号と楽節
の開始小節番号とが一致するときはa2を第1のパルス
型パラメータSBP1にセットするとともにホールド型
パラメータSBHにセットしている(23−5、23−
6)。23−12のSBNは曲を構成する楽節の総数で
ある。つまり、このフローでは、生成するメロディの小
節番号をキーデータとし、曲を構成するすべての楽節の
なかでこの小節番号と一致するものをサーチし、対応す
る処理を行っている。そして、SBPiはメロディ小節
番号の更新ごとにリセットされるのでパルス型になる。
一方、SBHにはメロディ小節番号と一致する開始小節
番号をもつ楽節のタイプが一致の時点で入るだけであ
る。したがって、その楽節が展開型のときはその間、S
BHは非ゼロの値となり、反復型のときはゼロとなって
パラメータCには反映されない。解読した楽式識別デー
タ(楽式識別パラメータ)はパラメータCの演算(図2
1の21−5)において成分パラメータとして使用され
る。例えば、DC成分として使用される。
The processing from 23-3 to 23-12 in FIG. 23 is processing for realizing the above-mentioned function. 23-3
In 23-4, the phrase number counter j is initialized, and in 23-4, the upper digit of the musical expression identification data format, that is, the starting measure number of the phrase indicated by j is placed in the register a 1 , and the lower digit, that is, the type of the phrase is entered. It is stored in register a 2 . When the measure number I for melody generation is two measures before the start measure number a 1 of the passage, the variable a 3 is set as the third pulse type identification parameter SBP 3 (23-9,
23-10), when the melody measure number I points one measure before the start measure of the measure, the variable a 2 of the measure type
Is set as the second pulse type musical identification parameter SBP 2 (23-7, 23-8), and when the melody bar number and the starting bar number of the passage match, a 2 is set to the first pulse type parameter SBP 2. Set to 1 and hold type parameter SBH (23-5, 23-
6). The SBN of 23-12 is the total number of passages that compose the song. That is, in this flow, the measure number of the melody to be generated is used as the key data, and a search is made of all the phrases forming the song that match this measure number, and the corresponding processing is performed. Since the SBPi is reset every time the melody bar number is updated, it becomes a pulse type.
On the other hand, the SBH is only entered when the type of the phrase having the starting measure number that matches the melody measure number matches. Therefore, when the passage is an expansion type, S
BH has a non-zero value, and is zero in the repetitive type and is not reflected in the parameter C. The decrypted music expression identification data (music expression identification parameter) is calculated by the parameter C (see FIG. 2).
21-5) of 1 as a component parameter. For example, it is used as a DC component.

【0068】★メロディの生成★ 図25は連続的にメロディを生成するときの全体フロー
である。このフローの要部は25−9のPC演算(図2
1の21−4〜21−6)と25−10のメロディ発生
(メロディの具体的発生、詳細は後述する)である。残
りはメモリ間の転送等のため処理であり、図3でいえば
メロディコントローラの役目である。すなわち、25−
1から25−5までの処理は、モチーフメモリ6(図
1)にあるモチーフデータをメロディデータメモリ13
に転送する処理である。25−5に示すNoはモチーフに
含まれる音符数である。
* Generation of melody * FIG. 25 is an overall flow when continuously generating melody. The main part of this flow is 25-9 PC calculation (see FIG. 2).
21-4 to 21-6 of No. 1) and melody generation of 25-10 (specific generation of melody, details will be described later). The rest is processing for transfer between memories, etc., and is the function of the melody controller in FIG. That is, 25-
In the processing from 1 to 25-5, the motif data in the motif memory 6 (FIG. 1) is stored in the melody data memory 13
Is the process of transferring to. No. 25-5 is the number of notes included in the motif.

【0069】25−6や25−16に示すMN0は連続
的にメロディを作成するときの既に作られているメロデ
ィの音符の総数である。メロディの生成は小節単位で行
うので、モチーフの小節数を計算している(例えばモチ
ーフデータの音長データから計算できる)(25−
7)。なお、ここではモチーフが2小節以上でもよいこ
とを示してある。2小節以上のモチーフに対する取り扱
いは後述するとし、一応、最初の想定通り、1小節とし
ておく。計算されたモチーフ小節数の値に1を加算し
(25−8)、1小節のメロディが発生したら(25−
9、25−10)、そのデータをメロディデータメモリ
13に書き込む(25−1〜25−15)。25−15
のNoはもちろん25−10の処理で発生した1小節分の
メロディの音符数である。25−17に示すCN0はコ
ード進行で使用するコードの総数であり、本例ではコー
ド/小節であるので、小節番号がコード総数に達したと
ころでメロディの生成は完了する。さて、メロディの具
体的発生(図25の25−10)の詳細についてこの
後、説明しよう。
MN 0 shown in 25-6 and 25-16 is the total number of notes of the already created melody when continuously creating melody. Since the melody is generated in units of measures, the number of measures of the motif is calculated (for example, it can be calculated from the tone length data of the motif data) (25-
7). Here, it is shown that the motif may have two or more measures. The handling of motifs of two or more measures will be described later, but for the time being, it will be one measure as originally assumed. 1 is added to the calculated number of motif measures (25-8), and when a melody of one measure occurs (25-
9, 25-10) and write the data to the melody data memory 13 (25-1 to 25-15). 25-15
No. is, of course, the number of notes of the melody for one bar generated in the processing of 25-10. CN 0 shown in 25-17 is the total number of chords used in chord progression, and is chord / measure in this example, so that the generation of the melody is completed when the measure number reaches the total number of chords. Now, the details of the concrete generation of the melody (25-10 in FIG. 25) will be described later.

【0070】<メロディの具体的発生>メロディの具体
的な生成を実行する機能は大きく分けて、メロディの音
高列を生成する機能(メロディ音高列生成機能)とメロ
ディの音長列を生成する機能(メロディ音長列生成機
能)から成っている。いずれの機能も、上述したメロデ
ィ計画立案部より1小節ごとに送られてくるメロディ計
画情報(メロディ制御情報)に沿って動作し、それぞれ
のメロディ制御情報(包括的にパラメータCと呼ぶ)を
内部の生成規則のなかに組み込んだ形(例えば、制約条
件として組み込んだ形)でメロディノートを作成してい
く。メロディ音高列生成機能は分散和音の音高の列を生
成する分散和音部と、分散和音部により生成された分散
和音の音高の間または前後に非和声音を付加する非和声
音付加部を含む。さらに、メロディ音高列生成機能は、
上記分散和音部と非和声音付加部が使用する音階(ノー
トスケール)を決め、メロディノート候補の音高につい
ての有効性をチェックする使用音高制御部を備えてい
る。有効と認められた候補のみがメロディノートとして
採択される。
<Concrete Generation of Melody> The function of concrete generation of a melody is roughly divided into a function of generating a melody pitch sequence (a melody pitch sequence generating function) and a melody pitch sequence. It consists of a function (melody tone length sequence generation function) that Both functions operate in accordance with the melody plan information (melody control information) sent from the above-mentioned melody plan planning unit for each bar, and each melody control information (collectively referred to as parameter C) is internally stored. The melody note is created in a form incorporated in the production rule of (for example, a form incorporated as a constraint condition). The melody pitch sequence generation function is a non-harmonic sound addition unit that adds a non-harmonic sound between the pitches of the distributed chords generated by the distributed chord unit and the pitches of the distributed chords that are generated by the distributed chord unit. including. Furthermore, the melody pitch sequence generation function is
The pitch control section determines the scale (note scale) used by the distributed chord section and the non-harmonic sound addition section and checks the validity of the pitch of the melody note candidate. Only valid candidates are accepted as melody notes.

【0071】一方、メロディ音長列生成機能は分散和音
の音長列を生成する部分と、上記非和声音付加部による
非和声音の音高付加に伴う音長列調整部と、メロディ音
長列の仕上げとして休符の付加と特徴ミニパターンの組
み込みを行う部分から成っている。以下、例示する各フ
ローチャート上においては上記の各機能が適時アクティ
ブとなって動作するようになっている。プロセスの面か
ら述べると、まず、分散和音のみのメロディ(音長列と
音高列)が作成され、次に非和声音が付加されて分散和
音と非和声音を含むメロディ(音長列と音高列)が作成
され、最後にメロディの音長列について最終的な仕上げ
が行われる。
On the other hand, the melody tone length sequence generation function generates a tone length sequence of distributed chords, a tone length sequence adjustment unit associated with the addition of a pitch of a non-harmonic tone by the non-harmonic tone addition unit, and a melody tone length. It consists of parts that add rests and incorporate characteristic mini-patterns as finishing lines. In the flow charts illustrated below, the above-described functions are activated and operated in a timely manner. In terms of the process, first, a melody containing only distributed chords (a sequence of pitches and a pitch sequence) is created, and then a non-harmonic sound is added to include a melody containing a distributed chord and a non-harmonic sound (a sequence of note lengths). The pitch sequence) is created, and finally the final sequence of the musical length sequence of the melody is performed.

【0072】分散和音の発生 図26は分散和音の発生を含むフローの一例である。2
6−1から26−5までの処理は、基本的には、26−
6〜26−42までの分散和音の音高列の作成の下準備
である。26−1はこれから生成するメロディ小節に割
り当てられた和音の構成音の読み出しであり、26−5
は和音の構成音の転回である。26−3のPC1、12は転
回数を最適転回数にするか、通常の転回数(パラメータ
C演算部が与えるPC1、7が示す転回数)にするかのチ
ェックであり、PC1、12>0のときは26−4で最適転
回数が算出され、PC1、7はこの算出された値に変更、
更新される。コード構成音の転回は生成するメロディ小
節の音域を左右するものであり、本例の場合、転回回数
の多いほど使用音域は高くなる。最適転回の機能は前の
小節のメロディの流れと最適に連結するようなメロディ
が今回の小節で作成されるようにするためにある。特
に、前小節の音型と同様の音型を連結する場合に効果が
ある。
Generation of Distributed Chord FIG. 26 is an example of a flow including generation of dispersed chord. Two
The processing from 6-1 to 26-5 is basically 26-
This is a preparation for creating a pitch sequence of distributed chords of 6 to 26-42. Reference numeral 26-1 is a read-out of the constituent notes of the chord assigned to the melody measure to be generated from now on.
Is the inversion of the constituent sounds of a chord. The PCs 1 and 12 of 26-3 are for checking whether the number of turns is the optimum number of turns or the normal number of turns (the number of turns indicated by the PCs 1 and 7 given by the parameter C calculation unit) . When 12 > 0, the optimum number of turns is calculated at 26-4, and PCs 1 and 7 are changed to the calculated value.
Will be updated. The turn of the chord component sound influences the range of the generated melody bar, and in the present example, the larger the number of turns, the higher the range of use. The function of optimal turning is to create a melody in this measure that optimally connects with the melody flow of the previous measure. In particular, it is effective when connecting a sound pattern similar to the sound pattern of the previous bar.

【0073】26−2の音階の重み変更では、重み付け
られたノートスケールデータ{SCLi}が読み出さ
れ、読み出した各音高の重みが所定の条件(コード構成
音か否か、根音シフトが要求されているかどうかなどの
条件)により変更される。この変更後のノートスケール
データ{SCLi}は、分散和音のメロディノートの候
補を得たときに参照され、パラメータ演算部より送られ
てきたしきい値(PC1、1)以上であれば正式のメロデ
ィノートとして採択されるようになっている。変更後の
ノートスケールデータ{SCLi}は後述する非和声音
の付加のプロセスにおいても参照され、付加候補の音高
が各非和声音のしきい値以上の重みを持てば正式のメロ
ディノートとして採用される。図26の最後の処理26
−44は音長の決定すなわち分散和音の音長列の形成処
理である。以上で図26の概要説明を終える。以下、個
々についてより詳細な説明を行う。
In the scale weight change of 26-2, the weighted note scale data {SCLi} is read out, and the weight of each read out pitch is a predetermined condition (whether or not it is a chord component note, root shift is It is changed depending on the conditions such as whether it is required. The changed note scale data {SCLi} is referred to when the candidate of the melody note of the distributed chord is obtained, and is the official melody if it is equal to or more than the threshold value (PC 1, 1 ) sent from the parameter calculation unit. It has been adopted as a note. The changed note scale data {SCLi} is also referred to in the process of adding non-harmonic tones, which will be described later, and is adopted as a formal melody note if the pitch of the candidate for addition has a weight equal to or greater than the threshold value of each non-harmonic tone. To be done. The last process 26 in FIG. 26
Reference numeral -44 is a process for determining a tone length, that is, a process for forming a tone length sequence of distributed chords. This is the end of the description of the outline of FIG. Hereinafter, a more detailed description will be given for each individual.

【0074】★コード構成音の読み出し★ 分散和音を発生するためには、進行中のコード(和音)
が何であるかをまず知る必要がある。このコード進行情
報を与えるものが図1のコード構成音メモリ2とコード
進行メモリ3である。図27にコード進行メモリ3に格
納されたコード進行の例とコード構成音メモリ2に格納
された各コードの構成音データを例示してある。さらに
図27にはコードの根音データメモリ4の内容も示され
ている。図の例では、各コードは4つの構成音(独立の
4声タイプまたは2声がオクターブ関係にあるタイプ)
から成るとしてある関係上、コード構成音メモリ2の夫
々のコード構成音格納エリアは4つの連続アドレスにな
っており、若いアドレスからコード構成音の音高データ
が低い順番で入っている。例えば、コード構成音メモリ
2の1〜4のアドレスの内容は1(=ド)、5(=
ミ)、8(=ソ)、
★ Reading of chord constituent notes ★ To generate distributed chords, chords in progress (chords)
You first need to know what is. The chord progression sound memory 2 and the chord progression memory 3 in FIG. 1 give the chord progression information. FIG. 27 shows an example of the chord progression stored in the chord progression memory 3 and the constituent note data of each chord stored in the chord constituent note memory 2. Further, FIG. 27 also shows the contents of the chord root data memory 4. In the example in the figure, each chord has four constituent tones (independent four-voice type or two-voice octave type).
As a result, the chord component sound storage area of the chord component sound memory 2 has four consecutive addresses, and the pitch data of the chord component sounds are entered in ascending order from a young address. For example, the contents of the addresses 1 to 4 of the chord component sound memory 2 are 1 (= do) and 5 (=
Mi), 8 (= So),

【外19】 となっており、これらのデータはCmajの構成音を記述
している。
[Outside 19] And these data describe the constituent sounds of C maj .

【0075】一方、コード進行メモリ3には、連続する
各アドレスにコードネームまたはコードタイプを示すデ
ータが格納されている。このデータの列によりコード進
行が記述されているわけである。コード進行メモリ3の
各アドレスに格納されたデータ(コードタイプを表わ
す)からコード構成音メモリ2の対応するコードを記憶
するエリアの開始アドレスが計算できるようになってい
る。同様に、コード進行メモリ3の各アドレスに格納さ
れたデータから根音データメモリ4の対応するコードの
根音格納アドレスが得られるようになっている。図示の
例では、コードタイプを表わすデータの値を使って(デ
ータ−1)×4+1を計算することにより、そのコード
を格納するコード構成音メモリ2の開始アドレスが得ら
れる。コード構成音の読み出しは、コード進行メモリ3
より進行中のコードを読み出し、そのコードの値をポイ
ンタとして使って、そのコード構成音のデータをコード
構成音メモリ2から読み出すことによって実行できる。
On the other hand, the chord progression memory 3 stores data indicating a chord name or chord type at each successive address. This sequence of data describes the chord progression. From the data (representing the chord type) stored in each address of the chord progression memory 3, the start address of the area storing the corresponding chord in the chord component note memory 2 can be calculated. Similarly, the root note storage address of the corresponding chord in the root note data memory 4 can be obtained from the data stored in each address of the chord progression memory 3. In the illustrated example, the start address of the chord component note memory 2 for storing the chord is obtained by calculating (data-1) * 4 + 1 using the value of the data representing the chord type. To read chord constituent sounds, chord progression memory 3
This can be executed by reading out a more advanced chord and using the value of the chord as a pointer to read the data of the chord constituting sound from the chord constituting sound memory 2.

【0076】本例では1コード/小節を想定してあるの
で、I番目の小節のときには、コード進行メモリ(コー
ド進行のファイル)3のI番目のコードを読み出すこと
になる(I番目のアドレスを指定することにより)。コ
ード進行ファイルの末尾には、コード進行の完了を示す
EOF(エンドオブファイル)が記入されている。ただ
し、コード構成音の読み出しに関し、本例ではコード進
行ファイルのコードをすべて読み出し、読み出したすべ
てのコードの構成音をコード構成音のファイルから取り
出している(もちろん、図26の26−3以降では進行
中のコードの構成音に対して転回を行う)。すなわち、
図28に示すフローがコード構成音の一括読み出しであ
る(図26の26−1の詳細)。
Since one code / measure is assumed in this example, at the time of the I-th measure, the I-th code of the chord progression memory (chord progression file) 3 is read (the I-th address is By specifying). At the end of the chord progression file, EOF (End of File) indicating completion of chord progression is entered. However, regarding the reading of the chord component sound, in this example, all the chords of the chord progression file are read, and the constituent voices of all the read chords are taken out from the chord component sound file (of course, in 26-3 and later of FIG. 26, Turn around for the chord sounds that are in progress). That is,
The flow shown in FIG. 28 is the batch reading of chord constituent sounds (details of 26-1 in FIG. 26).

【0077】図28のコード構成音の読み出しフローに
おいて、28−1から28−4までの処理は、コード進
行メモリ3(図27参照)からコードナンバーデータ
(コードネーム)を順次、読み出しているところであ
る。28−2はiの値で示されるコード進行メモリ3の
アドレスの内容、すなわちi番目のコードネームをレジ
スタCNiに設定することを表わす。28−3のEOF
は最後のコードネームの次アドレスに格納されている終
了コードであり、終了コードを読んだところでコードネ
ームの読み出しは完了する。図28の28−5から28
−12までの処理は、読み出した各コードネームからコ
ード構成音メモリ2を参照し、各コードネームのコード
構成音の音高データを読み出しているところである。2
8−7のj=(CNi−1)×4+1は各コードの読み
出し開始アドレスの計算であり、28−8から28−1
0は、その開始アドレスから4つ分の音高データを読み
出し、レジスタKDijに設定しているところである。
In the flow of reading the chord component sound shown in FIG. 28, the processes from 28-1 to 28-4 are performed while the chord progression memory 3 (see FIG. 27) is reading out the chord number data (chord name) sequentially. is there. 28-2 represents setting the contents of the address of the chord progression memory 3 indicated by the value of i, that is, the i-th chord name in the register CN i . 28-3 EOF
Is the end code stored at the address next to the last code name, and the reading of the code name is completed when the end code is read. 28 to 28 in FIG. 28
In the processing up to -12, the pitch data of the chord constituent tone of each chord name is read by referring to the chord constituent tone memory 2 from each read chord name. Two
J = (CN i −1) × 4 + 1 in 8-7 is the calculation of the read start address of each code, and is 28-8 to 28-1.
At 0, four pitch data are read from the start address and are set in the register KD ij .

【0078】以下の説明では、KDi1、KDi2、K
i3、KDi4の代りに、単にKD1、KD2、KD3、K
4ということにする。KD1は和声音の一番低い音、K
2は次に低い和声音、KD3は次に低い和声音、KD4
は一番高い和声音のレジスタとして用いられる。いまの
段階では、KD1、KD2、KD3、KD4には、(i番目
の小節における)コード構成音の音高が基本形の形式
で、つまり、コード構成音メモリ2の通りに入っている
わけである。例えば、図9の楽譜の第3小節目のコード
はG7であり、これに対するKD1〜KD4は、KD1
3、KD2=6、KD3=8、KD4=12(レ、ファ、
ソ、シ)である。
In the following description, KD i1 , KD i2 , K
Instead of D i3 , KD i4 , simply KD 1 , KD 2 , KD 3 , K
Let's call it D 4 . KD 1 is the lowest note in the harmony, K
D 2 is the next lowest harmony, KD 3 is the next lowest harmony, KD 4
Is used as the highest harmonic register. At this stage, in KD 1 , KD 2 , KD 3 and KD 4 , the pitches of the chord constituent notes (in the i-th measure) are in the basic form, that is, they are stored in the chord constituent note memory 2 as shown. That is why. For example, the chord at the third bar of the musical score of FIG. 9 is G 7 , and KD 1 to KD 4 corresponding thereto are KD 1 =
3, KD 2 = 6, KD 3 = 8, KD 4 = 12 (Le, Fa,
So, Shi).

【0079】★音階の重み変更★ 後述するように、分散和音部や非和声音付加部のプロセ
スでメロディノートの候補が得られると、その候補の音
高が有効な音高(使用することのできる音高)かどうか
チェックされる。このようなチェックの基礎となる情報
は音階(ノートスケール)である。本実施例では図1の
音階の重みデータメモリ5に、重み付けられたノートス
ケールのセットが記憶されている。その一例を図29に
示す。ここでは、4種類のノートスケールのデータが例
示されている。ヨナ抜き短音階とヨナ抜き長音階と沖縄
音階と長音階(欧)である。例えば、長音階(欧)のノ
ートスケールには、ド、レ、ミ、ファ、ソ、ラ、シの音
高には75の値が付けられており、その他の音高には2
5の値(重み)が付けられている。各音高に割り当てら
れた重みはその音高が使用される可能性の尺度を表わし
ている。メモリの用語でいえば、この長音階(欧)のス
ケールデータは、音階の重みデータメモリ5の36〜4
7番地に格納されており、図30(A)のフローにおけ
るデータ読み出し30A−1において、この長音階
(欧)のデータを読み出したときには、配列{SCL
i}の1番目のレジスタすなわちSCL1に36番地の
データ、すなわちドの重み75がセットされ、同様にS
CL2には37番地のドのシャープの重み25がセット
され、以下、SCL3=75、SCL4=25、SCL
5=75、SCL6=75、SCL7=25、SCL8
=75、SCL9=25、SCL10=75、SCL1
1=25、SCL12=75となる。
[Modification of Scale Weights] As will be described later, when a melody note candidate is obtained in the process of the distributed chord section or the non-harmonic sound addition section, the pitch of the candidate is regarded as an effective pitch. It is checked whether it is possible pitch. The information that is the basis of such a check is the scale (note scale). In this embodiment, a set of weighted note scales is stored in the scale weight data memory 5 of FIG. An example thereof is shown in FIG. Here, four types of note scale data are illustrated. It is a minor scale without jonas, a major scale without jonas, an Okinawan scale and major scales (Europe). For example, in the major scale (European) note scale, the pitches of do, le, mi, fa, so, la, and si are assigned a value of 75, and other pitches are 2
A value (weight) of 5 is attached. The weight assigned to each pitch represents a measure of the likelihood that the pitch will be used. In terms of memory, the scale data of this major scale (Europe) is 36 to 4 of the scale weight data memory 5.
It is stored at address 7, and when the data of this major scale (Europe) is read in the data reading 30A-1 in the flow of FIG. 30 (A), the array {SCL
In the first register of i}, that is, SCL1, the data at address 36, that is, the weight of 75 is set, and S
CL2 is set to a sharp weight of 25 at address 37. Below, SCL3 = 75, SCL4 = 25, SCL
5 = 75, SCL6 = 75, SCL7 = 25, SCL8
= 75, SCL9 = 25, SCL10 = 75, SCL1
1 = 25 and SCL12 = 75.

【0080】図30(A)のデータ読み出し30A−1
の詳細を図30(B)に例示する。ユーザは入力装置1
により音階の種類を入力する(30B−1)。この入力
された情報をもとにCPU9は音階の重みデータメモリ
5上における指定音階データの開始アドレスを計算し
(30B−2)、この開始アドレスに続く12個のアド
レスのそれぞれのデータを配列{SCLi}に書き込
む。図30(A)の30A−2に示すPC1、14はパラメ
ータC演算部から与えられた根音のシフトの有無を示す
パラメータであり、PC1、14>0が成立するときは、3
0A−3以降の根音シフトのルーチンに進むが、不成立
のときはなにもせず、このフローを抜け、図31のフロ
ーに進む(図30(A)と図31を合わせたフローが図
26の26−2の詳細である)。
Data reading 30A-1 in FIG.
The details of the above are illustrated in FIG. User input device 1
The type of scale is input by (30B-1). Based on the input information, the CPU 9 calculates the start address of the designated scale data on the scale weight data memory 5 (30B-2), and arranges the respective data of 12 addresses following this start address. Write to SCLi}. PC 1 and 14 shown at 30A-2 in FIG. 30 (A) are parameters indicating whether or not the root sound is shifted, which is given from the parameter C calculation unit, and when PC 1 and 14 > 0 are satisfied, 3
The routine proceeds to the root shift routine from 0A-3 onward, but if it does not hold, nothing is done and this flow is exited and the flow proceeds to the flow of FIG. 31 (the flow of FIG. 30 (A) and FIG. 31 combined is shown in FIG. 26). 26-2 in detail).

【0081】図30(A)の30A−3以降は根音シフ
トのためのフローである。30A−3では現在のコード
ネーム(CNi)に対する根音データを根音データメモ
リ4より読み出している。読み出した根音データRが1
のときは音階の根音(基音またはトニック)とコードの
根音とが一致しているので、根音シフトは不要である。
一方、コードの根音と音階の根音が不一致のときはRは
1より大きな値、つまり1に不一致の分の音高差を加え
た値を示す。例えばコードの根音がGで音階の根音がC
(図29に示すスケールデータはいずれの音階の根音
(基音)もCであるように記述されている)のときはR
=7となる。この場合、30A−5から30A−13ま
での根音シフトの処理が実行される。上記の例(Gと
C)でいえば、SCL1にあった根音の重みが、Gの位
置を示すSCL8に移され、同様に、SCL2→SCL
9、……SCL5→SCL12、SCL6→SCL1、
SCL7→SCL2、……SCL12→SCL8に移さ
れる。ここでの根音シフトの機能は、例えば、ジャズの
モード(旋法)などに適用できる。
The flow from 30A-3 onward in FIG. 30A is for the root shift. In 30A-3, the root note data for the current chord name (CNi) is read from the root note data memory 4. The read root data R is 1
When, the root note of the scale (fundamental note or tonic) and the root note of the chord match, so root note shift is unnecessary.
On the other hand, when the root note of the chord and the root note of the scale do not match, R indicates a value larger than 1, that is, a value obtained by adding 1 to the pitch difference for the mismatch. For example, the root note of the chord is G and the root note of the scale is C.
R in the scale data shown in FIG. 29 is such that the root note (fundamental note) of any scale is C.
= 7. In this case, the root shift processing from 30A-5 to 30A-13 is executed. In the above example (G and C), the weight of the root note in SCL1 is moved to SCL8 indicating the position of G, and similarly, SCL2 → SCL
9, ... SCL5 → SCL12, SCL6 → SCL1,
SCL7 → SCL2, ... SCL12 → SCL8. The root shift function here can be applied to, for example, a jazz mode (mode).

【0082】なお、図9の動作例の場合は、いずれの小
節も長音階(欧)であり、また、PC1、14はゼロであ
り、根音シフトはなされない。説明の便宜上、以下の説
明では根音シフトはなかったものとする。すなわち、図
30(A)のフローによる音階の重み変更はなされず、
図31のフローに入る時点で、{SCLi}には音階の
重みデータメモリ5上の所定の音階データのままの値が
入っているとする。図31は根音シフトとは別の意味の
重み変更を行うフローである。ここで、再び図29を参
照すると、図示の各音階は、一番高い値(重み)は75
であり、一番低い値は25である。中間値として50を
含む音階もある。この最高値75が付けられた音を「音
階音」と呼ぶことにする。例えば、長音階(欧)は、
ド、レ、ミ、ファ、ソ、ラ、シのダイアトニックスケー
ル上の音に75点が付いており、その他は25点の低い
値になっている。一般に、西洋の長音階は、ド、レ、
ミ、ファ、ソ、ラ、シであり、この事実をシミュレート
したのが図29の(4)に示すスケールデータである。
In the case of the operation example of FIG. 9, all measures are in the long scale (Europe), PCs 1 and 14 are zero, and root shift is not performed. For convenience of explanation, it is assumed that there is no root shift in the following explanation. That is, the scale weights are not changed by the flow of FIG.
At the time of entering the flow of FIG. 31, it is assumed that the value of the predetermined scale data in the scale weight data memory 5 remains in {SCLi}. FIG. 31 is a flow of performing weight change having a meaning different from that of root note shift. Here, referring again to FIG. 29, the highest value (weight) of each scale shown is 75.
And the lowest value is 25. Some scales include 50 as an intermediate value. The sound with the highest value of 75 will be referred to as a “scale note”. For example, the major scale (Europe) is
Sounds on the diatonic scale of Do, Re, Mi, Fa, So, La, and Si have 75 points, and others have a low value of 25 points. In general, the western major scales are
The scale data shown in (4) of FIG. 29 simulates this fact.

【0083】上の説明から図31のフローの意味は明ら
かであろう。すなわち、図31の音階の重み変更処理
は、「音階音」であって、かつコード構成音でもある音
高については、100点の重みをつけ、単なる「音階
音」には75点のままにしておくというものである。3
1−7の((KDk−1) MOD 12)+1の計算
は、下からk番目のコード構成音が、音階(選択したノ
ートスケール)の何番目の音であるか)を求める処理で
あり、その番号の音の重み(SCLa1)が70以上(す
なわち音階音であることを示す)ならばその重みを10
0に増やしている(31−8、31−9)。なお、31
−1〜31−5までは新しい和音のための初期化処理で
あり、前の和音により100の値になっていた音階重み
レジスタSCLkを音階音の重みである75に戻してい
る。要するに、図30(A)のフローの方は、音階の基
準となる音の高さのシフト(配列{SCLi}のサイク
リックシフト)であるのに対し、図31の方はコード構
成音になった音階音の重みの格上げである。
The meaning of the flow of FIG. 31 will be clear from the above description. That is, in the scale weight changing process of FIG. 31, 100 points are weighted for pitches that are “scale notes” and are also chord constituent notes, and leave only 75 points for simple “scale notes”. It is to keep. Three
The calculation of ((KD k -1) MOD 12) +1 of 1-7 is a process for obtaining the k-th chord constituent note from the bottom is the note in the scale (selected note scale). , If the weight (SCL a1 ) of the note of that number is 70 or more (that is, it indicates a scale note), the weight is set to 10
It is increased to 0 (31-8, 31-9). 31
-1 to 31-5 are initialization processing for a new chord, and the scale weight register SCL k , which had a value of 100 due to the previous chord, is returned to the scale weight of 75. In short, the flow of FIG. 30 (A) is the pitch shift of the pitch that is the reference of the scale (cyclic shift of the array {SCLi}), while the flow of FIG. It is an upgrade of the weight of scaled notes.

【0084】★最適転回★ 一例として、ドミソドのメロディと最良に連結できるF
の分散和音を考えてみよう。
★ Optimum turn ★ As an example, F that can be best linked with Domisodo's melody
Consider the distributed chords of.

【外20】 の連結の場合、小節線の前後のドとファのつながり方が
不自然である(曲にもよるが)。最も自然なつながり
は、|ドミソド|ドファラド|であろう。本実施例で
は、このような音型同士の最適連結のために、最適転回
の機能が設けられている。すなわち、図26に示すよう
に、PC1、12>0が成立するときには最適転回数が算出
されるようになっている(26−3、26−4)。この
最適転回数算出の詳細なフローを図32に例示する。同
図において、PC1、10はパラメータ(演算部より渡され
た最適転回数の上乗せ分)である(32−18、32−
19参照)。PC1、11は同じくパラメータC演算部より
送られてきた最適転回数の上限である(32−22、3
2−23)。LL1は前小節の最初に現われる和声音の
位置情報(下から何番目の和声音かを示す情報)、LL
2は前小節の2番目に現われる和声音の位置情報である
(32−12、14参照)。PC1、13は音型を上下逆転
するか否かのパラメータである。また、KDiは今回の
小節における和音構成音の下からi番目の音高であり、
コード構成音メモリ2から読み出した通りの転回前の音
高を示している。
[Outside 20] In the case of the connection, it is unnatural how to connect Do and Fa before and after the bar line (depending on the song). The most natural connection would be | Domisodo | Dofarad |. In this embodiment, an optimal turning function is provided for optimal connection between such tone patterns. That is, as shown in FIG. 26, the optimum number of rotations is calculated when PC 1 , 12 > 0 holds (26-3, 26-4). A detailed flow of the calculation of the optimum number of turns is illustrated in FIG. In the figure, PCs 1 and 10 are parameters (additions to the optimum number of rotations passed from the calculation unit) (32-18, 32-
19). PCs 1 and 11 are the upper limits of the optimum number of revolutions sent from the parameter C arithmetic unit (32-22, 3).
2-23). LL 1 is the position information of the harmony sound appearing at the beginning of the previous bar (information indicating the number of the harmony sound from the bottom), LL
2 is position information of the harmony sound appearing second in the previous bar (see 32-12 and 14). PCs 1 and 13 are parameters as to whether or not the tone pattern is turned upside down. KDi is the i-th pitch from the bottom of the chord constituent tones in this measure,
The pitch before turning as read from the chord component sound memory 2 is shown.

【0085】図32の1列目(32−1〜32−11)
で、前小節の最後の音(休符でない最後の音)と今回の
小節のコードを構成する音(転回前の構成音)のうちで
どれが一番近いかを調べている。ただし、同等のものが
2つあるときは上側の音を優先している。この結果、前
小節の最後の音に最も近いコード構成音が下から何番目
の構成音であるかがレジスタa2にセットされる。図3
2の2列目の32−12〜32−17では、前小節の最
初の和声音(ここでは休符は含まれない)の位置情報
と、今回の小節の音型の逆転の有無に関する情報PC
1、13とから、今回の小節の最初の和声音の位置情報a1
を求め、この情報a1(コード転回後における位置情
報)と、コード転回前における最適な位置情報a2とか
ら、転回すべき数a6を求めている。33−18〜32
−24は、最適転回数に上乗せ分(PC1、10)がある場
合や、求めた最適転回数(a6)が負のときや、最適転
回数の上限(PC1、11)を超えている場合に、最適転回
数を補正しているところである。最終的に得られた最適
転回数a6がPC1、7に入れられる。すなわち、パラメー
タ演算部が直接、生成した転回パラメータPC1、7の値
が、ここで更新されるわけである。
The first column in FIG. 32 (32-1 to 32-11)
So, I'm looking at which is the closest of the last note of the previous bar (the last note that is not a rest) and the note that composes the chord of this bar (the note before the turn). However, when there are two equivalents, the upper sound is given priority. As a result, the number of the constituent sound from the bottom of the chord constituent sound closest to the last sound of the previous bar is set in the register a 2 . FIG.
In the second column 32-12 to 32-17 of No. 2, the position information of the first chord of the previous measure (rests are not included here) and the information PC regarding whether or not there is reversal of the note type of the current measure.
Position information a 1 of the first chord of this measure from 1 and 13
Then, the number a 6 to be turned is found from this information a 1 (position information after turning the code) and optimum position information a 2 before turning the code. 33-18 to 32
-24 exceeds the upper limit (PC 1, 11 ) of the optimum number of revolutions when the optimum number of revolutions (PC 1, 10 ) is added, when the obtained optimum number of revolutions (a 6 ) is negative. If so, the optimum number of turns is being corrected. The finally obtained optimum number of revolutions a 6 is put into PCs 1 and 7 . That is, the values of the inversion parameters PC 1 and 7 directly generated by the parameter calculator are updated here.

【0086】★コード構成音の転回★ 図33に図26の26−5に示すコード構成音の転回の
詳細なフローを例示する。コード構成音の転回機能は生
成するメロディの音域を時間の経過に従って(本例では
小節単位で)変更、調整をすることであり、これによ
り、曲の盛り上りをコントロールできる。
[Rotation of chord constituent tones] FIG. 33 illustrates a detailed flow of the chord constituent tones shown in 26-5 of FIG. The function of turning chord constituent sounds is to change and adjust the tone range of the generated melody over time (in this example, in units of measures), and thereby the excitement of the song can be controlled.

【0087】図33のフローでは、例えば、In the flow of FIG. 33, for example,

【外21】 なら、1回の転回で[Outside 21] Then in one turn

【外22】 2回の転回で[Outside 22] In two turns

【外23】 となり、レファソシなら、1回の転回で[Outside 23] In case of reference, in one turn

【外24】 2回の転回で[Outside 24] In two turns

【外25】 となるようにしている。[Outside 25] I am trying to become.

【外26】 のように両端がオクターブ関係になるコードと、レファ
ソシ(G7)のように両端がオクターブ関係にならない
コードとでは、転回の論理が異なる。すなわち、転回前
のコードの音高の並びを、KD1(旧)、KD2(旧)、
KD3(旧)、KD4(旧)(低い順)で表わすと、オク
ターブ関係にならないコードに対しては、転回後の並び
KD1(新)、KD2(新)、KD3(新)、KD4(新)
を、 KD1(新)=KD2(旧)……(ファ) KD2(新)=KD3(旧)……(ソ) KD3(新)=KD4(旧)……(シ) (M1)KD4(新)=KD1(旧)より
[Outside 26] The inversion logic is different between a chord whose both ends have an octave relation and a chord which does not have an octave relation such as Reference (G 7 ). That is, the pitch sequence of chords before turning is KD 1 (old), KD 2 (old),
When expressed by KD 3 (old) and KD 4 (old) (low order), for codes that do not have an octave relationship, the sequence after turning is KD 1 (new), KD 2 (new), KD 3 (new). , KD 4 (new)
KD 1 (new) = KD 2 (old) …… (fa) KD 2 (new) = KD 3 (old) …… (so) KD 3 (new) = KD 4 (old) …… (shi) From (M1) KD 4 (new) = KD 1 (old)

【外27】 にし、オクターブ関係になるコードに対しては、 KD1(新)=KD2(旧)……(ミ) KD2(新)=KD3(旧)……(ソ) KD3(新)=KD4(旧)……(ド) ここまでは同じだが、(M2)KD4(新)=KD2(旧)よ
[Outside 27] For octave-related codes, KD 1 (new) = KD 2 (old) …… (mi) KD 2 (new) = KD 3 (old) …… (so) KD 3 (new) = KD 4 (old) …… (do) Same as above, but from (M2) KD 4 (new) = KD 2 (old)

【外28】 にする必要がある。[Outside 28] Need to be

【0088】オクターブ関係かどうかは33−3で見て
おり、(M1)と(M2)の区別を33−4と35−5で行って
おり、33−6から33−10まではシフト、33−1
1で(M1)と(M2)の区別の仕上げである。図33のPC
1、7は転回を何回実行するかを示すパラメータであり、
パラメータC演算部から直接与えられた値か、最適転回
のために更新された値かをとる。
Whether it is an octave relation or not is seen in 33-3, the distinction between (M1) and (M2) is made in 33-4 and 35-5, shift from 33-6 to 33-10, 33 -1
1 is the finishing of the distinction between (M1) and (M2). PC of Figure 33
1 and 7 are parameters that indicate how many times to perform turning,
It takes a value directly given from the parameter C calculation unit or a value updated for optimum turning.

【0089】★分散和音の音高列発生★ 図26の26−1から26−5のところまでで分散和音
の音高列発生のための下準備完了である。例えば、これ
から発生させる分散和音の音域が決められており、この
音域の下の方から、4つのコード構成音の音高が処理2
6−5を通してKD1、KD2、KD3、KD4にセットさ
れている、この音域は、パラメータC演算部より直接与
えられたPC1、7か、音型の最適連結のために実行され
る最適転回数算出26−4を介して間接的に与えられた
PC1、7により、制御されている。さらに、処理26−
2を通して、今回のコード構成音には通常の「音階音」
より高い重みが付けられている。
[Generation of pitch string of distributed chords] [0125] Preparations for generation of pitch string of distributed chords are completed from 26-1 to 26-5 in FIG. For example, the range of the distributed chords to be generated is determined, and the pitches of the four chord constituent notes are processed from the bottom of this range.
6-5 KD 1, KD 2, KD 3, are set to KD 4 through this range, the parameter C computation unit PC 1, 7 or given directly from runs for optimal coupling of the sound type It is controlled by the PCs 1 and 7 indirectly given through the optimum number of rotations calculation 26-4. Further, process 26-
Through "2", the normal chord notes are used as the chord constituent sounds this time.
It is given a higher weight.

【0090】以上の下準備の後、26−6から26−4
2のところで分散和音の音高列を具体的に発生してい
る。理解を容易にするため、ここでの処理の簡略化フロ
ーを図35に示す。この処理のなかには、いくつかの特
徴が含まれている。まず、パラメータC演算部が発生す
るPCのなかには音型を維持すべきか否かの情報(PC
1、3)があり、維持すべきときには、どこから(P
1、4)からどこまで(PC1、3)の範囲で音型を維持す
べきかの範囲情報も与えられる。これに対し分散和音の
音高列生成部はその範囲で音型の維持を実行する。さら
に、音型を逆転すべき指示のあるとき(PC1、13>0の
とき)は、音型{LLi}を逆転する(前小節の音型に
対して)。例えば、前の小節が上行のパターンであれ
ば、下行のパターンをもつ{LLi}を発生する。
After the above preparation, 26-6 to 26-4
At 2, the pitch sequence of dispersed chords is specifically generated. For easy understanding, a simplified flow of the processing here is shown in FIG. Several features are included in this process. First, in the PC generated by the parameter C calculation unit, the information (PC
1 and 3 ), and from where (P
Range information of the range from (C 1,4 ) to where (PC 1,3 ) should be maintained is also given. On the other hand, the pitch string generator of the distributed chords maintains the tone pattern in that range. Further, when there is an instruction to reverse the tone type (when PC 1, 13 > 0), the tone type {LLi} is inverted (for the tone type of the previous bar). For example, if the previous bar is the upper row pattern, {LLi} having the lower row pattern is generated.

【0091】音型の維持を最初から計画しない場合、パ
ラメータC演算部は小節の頭の音を前小節の最終音から
決定する旨の指示情報(PC1、5>0)を与えることが
できる(そうしなくてもよいが)。これに対し、分散和
音の音高列生成部は小節の先頭の音を前音に対しなめら
かに連結する(この手段は、コードの最適転回による音
のなめらかな連結(音型の最適連結)の代りとして機能
し得る)。もちろん、小節間のなめらかな連結が必要で
ないときは、パラメータC演算部は関係するパラメータ
Cにそれを意味する値をつけて分散和音の音高列生成部
に渡す。
When the maintenance of the tone pattern is not planned from the beginning, the parameter C arithmetic unit can give the instruction information (PC 1, 5 > 0) that the sound at the beginning of the measure is determined from the last sound at the preceding measure. (You don't have to do that). On the other hand, the pitch string generator of the distributed chord smoothly connects the beginning sound of the bar to the preceding sound (this means the smooth connection of the sounds by the optimal turn of the chord (the optimum connection of the tone pattern)). Can act as an alternative). Of course, when smooth connection between measures is not required, the parameter C calculation unit attaches a value indicating that to the related parameter C and passes it to the pitch string generation unit of the distributed chord.

【0092】さらに、パラメータC演算部は分散和音の
跳躍進行を制御するパラメータ(PC1、9)を発行す
る。これに対し、分散和音の音高列生成部では、PC
1、9がゼロのときには跳躍の禁止であると解読し、1の
ときには1回だけ跳躍可能と解釈し、2のときには連続
の跳躍進行は不可と解釈し、3以上のときは跳躍進行の
制限なしと解釈する。音高列生成部はPC1、9による指
示を守るため、跳躍の有無を検査し、確認のためにフラ
グを使用する。パラメータC演算部は乱数による分散和
音の生成を許可することもある(音型を維持しない場合
など)。ただし、完全にランダムな分散和音がつくられ
ないようにいくつかの制約も与える(例えば、跳躍の上
限PC1、2、同音進行の可否PC1、6)。これに対し、分
散和音の音高列生成部はこの決められた制約を満たす音
高列、つまりPCによりコントロールされた音高列を生
成する。
Further, the parameter C arithmetic unit issues parameters (PC 1, 9 ) for controlling the jumping progress of the distributed chords. On the other hand, in the pitch string generation unit for distributed chords,
When 1 or 9 is zero, it is interpreted that jumping is prohibited, when 1 is interpreted as one jump is possible, when 2 is interpreted as continuous jumping is impossible, and when 3 or more, jumping is restricted Interpret as none. The pitch string generation unit inspects the presence or absence of jumping and uses the flag for confirmation in order to keep the instruction from the PCs 1 and 9 . The parameter C calculator may allow the generation of distributed chords by random numbers (when the tone pattern is not maintained). However, some restrictions are also given so that completely random distributed chords are not created (for example, jump upper limit PC 1 and PC 2 and homophone progression PC 1 and PC 6 ). On the other hand, the pitch string generation unit for the distributed chord generates a pitch string satisfying the predetermined constraint, that is, a pitch string controlled by the PC.

【0093】さらに、分散和音の音高列生成部は分散和
音の候補を得たときには、その音が有効な音かどうかを
検査するためにノートスケールデータ{SCLi}を参
照して、その音の重みを取り出す。パラメータC演算部
からは有効音高のしきい値のパラメータ(PC1、1)が
発行されており、取り出した重みがこのしきい値以上で
あるとき、その音は有効な音、つまり分散和音のメロデ
ィノートとして採択される。目標分散和音数(PC演算
部より与えられるPCの値)の数だけ、音高列を生成す
ることにより、分散和音の音高列生成部の仕事は完了す
る。
Further, when the pitch string generator for the distributed chords obtains the distributed chord candidates, it refers to the note scale data {SCLi} to check whether the sound is a valid sound, Take out the weight. The parameter C computing unit issues a parameter (PC 1, 1 ) for the threshold value of the effective pitch, and when the extracted weight is equal to or greater than this threshold value, that sound is a valid sound, that is, a distributed chord. Adopted as the melody note of. The work of the pitch string generation unit of the distributed chord is completed by generating the pitch string as many as the target distributed chord number (the value of PC given by the PC calculation unit).

【0094】以上の説明からもわかるように、パラメー
タC演算部は分散和音の発生のために、種々のパラメー
タCに計画した値をつけて分散和音の音高列生成部に引
き渡す。音高列生成部側では、パラメータC演算部より
渡された各種のパラメータCを「解読」し、解読結果に
従って分散和音を発生する。分散和音の音高列生成部
は、計画されたパラメータCに沿う音高列の生成のため
のルールをもっている(同様の関係が、パラメータC演
算部とその他のメロディ生成実行部との間にも存在す
る)。
As can be seen from the above description, the parameter C arithmetic unit assigns planned values to various parameters C and delivers them to the pitch string generator of the dispersed chords in order to generate the dispersed chords. On the pitch string generation unit side, various parameters C passed from the parameter C calculation unit are “decoded” and distributed chords are generated according to the decoding result. The distributed chord pitch sequence generation unit has a rule for generation of a pitch sequence along the planned parameter C (similar relationship is also established between the parameter C calculation unit and other melody generation execution units). Exist).

【0095】図26の26−6から26−42におい
て、iは音符番号、flとflbは跳躍進行を制御する
ためのフラグ、NFは、26−36でSLCa1<PC
1、1(無効な音高)であったことを示すためのフラグで
ある。PC1、9=2は跳躍の連続禁止を意味する(26
−8参照)。fl=flbは、前回は跳躍でなかったこ
とを示す(26−38、26−39参照)。26−16
から26−28はランダマイズによるLLiの決定処理
である。上記のフラグNFはこのランダマイズ処理を含
む無限ループ動作を避ける意味も有している(36−3
7、26−19、26−23、26−27参照)。ま
た、跳躍の制御パラメータPC1、9の各種が示す指示内
容よりも音高の有効/無効チェック(26−36)、つ
まり、重みコントロールパラメータPC1、1による制限
の方を優先させている(26−38参照)。これは、4
つのコード構成音{KDi}が1つ置きに音階の重みに
よる制限を受けるような場合(PC1、1より低い場
合)、跳躍進行の制限(PC1、9)と矛盾することを考
慮したものである。26−15の前の音より決定の処理
の詳細は図34に示す通りである。すなわち、コード構
成音{KDk}のうちで、有効な音高であって(36−
6のチェックが真)、前音MEDi-1との差が一番少な
い音(36−3、34−5、34−7、34−8参照)
が、コード構成音の下から何番目の和声音であるかがL
Li(実際にはLL1)にセットされる。
In 26-6 to 26-42 of FIG. 26, i is a note number, fl and flb are flags for controlling jumping progress, and NF is SLC a1 <PC at 26-36.
It is a flag to show that it was 1, 1 (invalid pitch). PC 1, 9 = 2 means continuous prohibition of jumping (26
-8). fl = flb indicates that the previous jump was not a jump (see 26-38 and 26-39). 26-16
26 to 28 are randomization LLI determination processing. The above flag NF also has the meaning of avoiding an infinite loop operation including this randomizing process (36-3).
7, 26-19, 26-23, 26-27). Further, the pitch valid / invalid check (26-36), that is, the limitation by the weight control parameters PC 1, 1 is prioritized over the instruction content indicated by various kinds of jump control parameters PC 1 , 9 . 26-38). This is 4
Considering that when one chord constituent sound {KDi} is limited by every other scale weight (PC 1 , lower than 1 ), it conflicts with the limitation of jumping progress (PC 1, 9 ). Is. The details of the process of determining from the sound before 26-15 are as shown in FIG. That is, of the chord component sounds {KDk}, the effective pitch is (36-
6 is true), the sound with the smallest difference from the previous sound MED i-1 (see 36-3, 34-5, 34-7, 34-8)
Is the chord sound from the bottom of the chord constituent sound
It is set to Li (actually LL 1 ).

【0096】以上の説明と、図26の26−6〜26−
42のフロー自体の明白な記述から、分散和音の音長列
の具体的発生についての動作は明らかである。よって、
これ以上の説明は省略する。
The above description and 26-6 to 26- in FIG.
From the explicit description of the flow itself of 42, the operation for the concrete generation of the note length sequence of the distributed chord is clear. Therefore,
Further description will be omitted.

【0097】★分散和音の音長列発生★ 本実施例では、メロディの音長列の生成プロセスは、メ
ロディの音高列の生成プロセスとは基本的に独立のプロ
セスで実行される。より一般化していえば、音符の数
と、それらの音符の全体の長さ(本例では1小節の長
さ)が与えられれば、何らかの音長列生成規則により、
その音符の数をもつ音長列を生成することができる。本
例の場合、それぞれの小節の分散和音の数はパラメータ
C演算部において計画され、発行される(図5のPCの
初期値)。また、上述したように、モチーフの分散和音
の音長パターン形成(図15)のところで、モチーフに
含まれる非和声音を除去し、その音長を和声音に吸収さ
せることにより、和声音のみの音長列を形成、抽出して
いる。この音長列を、モチーフ分散和音パターンと呼ぶ
ことにする。
[Generation of Sound Length Sequence of Distributed Chords] In this embodiment, the process of generating the tone length sequence of the melody is basically executed independently of the process of generating the pitch sequence of the melody. More generalized, given the number of notes and the total length of those notes (one bar in this example), some kind of note length generation rule
A note length sequence having the number of notes can be generated. In the case of this example, the number of distributed chords in each measure is planned and issued in the parameter C calculation unit (initial value of PC in FIG. 5). Further, as described above, at the time of forming the tone length pattern of the dispersed chords of the motif (FIG. 15), the non-harmonic sounds included in the motifs are removed, and the tone lengths are absorbed by the harmony sounds. A sequence of sound lengths is formed and extracted. This tone length sequence will be referred to as a motif distributed chord pattern.

【0098】パラメータC演算部が計画する分散和音の
数は曲の進行に依存する。したがって、あるメロディ小
節の分散和音の数は、モチーフ小節の分散和音の数と等
しいか、モチーフの分散和音数より多いか、少ないかの
いずれかである。メロディ小節の分散和音数とモチーフ
小節の分散和音数が等しい場合、どのような分散和音の
音長列がそのメロディ小節の分散和音パターンとして好
ましいであろうか。本実施例では、数が一致する場合の
メロディの分散和音パターンとして、モチーフ分散和音
パターンを使用している。これは、モチーフのリズム的
特徴をメロディに強力に反映させるためである。もちろ
ん、所望であれば、モチーフの分散和音パターンを修飾
もしくは変形したパターンをメロディの分散和音をパタ
ーンとしてもよい(その実現手段の一例は、別の項で説
明する)。本実施例では、モチーフのリズム的特徴を忠
実に維持する音長列について配慮しているのである。
The number of distributed chords planned by the parameter C calculator depends on the progression of the piece of music. Therefore, the number of dispersed chords in a certain melody bar is equal to the number of dispersed chords in the motif bar, or is larger or smaller than the number of dispersed chords in the motif. If the number of distributed chords in a melody bar is equal to the number of distributed chords in a motif bar, what sequence of dispersed chords is preferable as a distributed chord pattern for that melody bar? In this embodiment, the motif distributed chord pattern is used as the distributed chord pattern of the melody when the numbers match. This is to strongly reflect the rhythmic characteristics of the motif in the melody. Of course, if desired, a pattern obtained by modifying or transforming the distributed chord pattern of the motif may be used as the distributed chord of the melody (an example of a means for realizing this is described in another section). In this embodiment, consideration is given to the tone length sequence that faithfully maintains the rhythmic characteristics of the motif.

【0099】次に、メロディ小節の分散和音数とモチー
フ小節の分散和音数が不一致の場合が問題である。これ
に対し、本実施例では、最小回数の音長分割または音長
結合によりメロディ小節の分散和音パターンを作成して
いる。自由度よりも一貫性を重視したアプローチであ
る。すなわち、最小回数の分割、結合操作により、初期
パターンから最も変化の度合の少ないパターン(モチー
フ分散和音パターンを初期パターンとすればモチーフ分
散和音パターンに最も近いパターン)が得られる。さら
に、本実施例では、モチーフ分散和音パターンを得ると
きに使用したパルススケール(図16参照)と同一のパ
ルススケールにより音長の分割、結合を実行している。
これにより、パルススケールのもつ特徴が生み出されて
いくことになるが、不規則的に音長パターンが変化して
いくのではなく、パルススケールと関係するリズムの一
貫性が保たれた形でパターンが変化する。要するに、よ
くコントロールされた音長パターン変換が実行されるわ
けである。
Next, there is a problem in that the number of dispersed chords in the melody bar and the number of dispersed chords in the motif bar do not match. On the other hand, in this embodiment, the distributed chord pattern of the melody bar is created by the minimum number of times of sound length division or sound length combination. It is an approach that emphasizes consistency rather than freedom. That is, a pattern with the smallest degree of change from the initial pattern (a pattern that is closest to the motif distributed chord pattern if the motif distributed chord pattern is the initial pattern) is obtained by the minimum number of division and combination operations. Furthermore, in the present embodiment, note length division and combination are executed by the same pulse scale as the pulse scale (see FIG. 16) used when obtaining the motif distributed chord pattern.
As a result, the characteristics of the pulse scale will be generated, but the pattern of the rhythm related to the pulse scale will be maintained, rather than the length pattern changing irregularly. Changes. In short, well-controlled pitch pattern conversion is performed.

【0100】分散和音の音長列の発生は図26の26−
44で行っている(ほかの時点で行ってもよいが)。こ
の処理の詳細を図36から図41に例示する。図36に
おいて、iは小節内音符番号、RHiはモチーフのi番
目の和声音の長さ、MERiは生成途中のメロディのi
番目の音長(ここではi番目の和声音の音長を意味す
る)、PCは現在の小節に割り当てられた分散和音数
(パラメータ演算部にて計画された分散和音数)、PA
1、3はモチーフ小節に含まれる分散和音数、Sは両分散
和音数の差を示す。36−1〜36−4のところで、モ
チーフ分散和音パターン{RHi}をメロディ分散和音
パターン{MERi}の初期パターンとしている。S=
0、すなわち数が一致すれば、このモチーフ分散和音パ
ターンがメロディの分散和音パターンとなり、仕事は完
了する。
The generation of the tone length sequence of the distributed chord is indicated by 26- in FIG.
44 (although it may be done at other times). Details of this processing are illustrated in FIGS. 36 to 41. In FIG. 36, i is the note number within the bar, RHi is the length of the i-th harmonic sound of the motif, and MERi is the i of the melody being generated.
Th tone length (meaning the tone length of the i th chord here), PC is the number of distributed chords assigned to the current measure (the number of distributed chords planned in the parameter calculation unit), PA
Numbers 1 and 3 indicate the number of dispersed chords included in the motif bar, and S indicates the difference between the numbers of both dispersed chords. At 36-1 to 36-4, the motif distributed chord pattern {RHi} is used as the initial pattern of the melody distributed chord pattern {MERi}. S =
If 0, that is, if the numbers match, this motif distributed chord pattern becomes the distributed chord pattern of the melody, and the work is completed.

【0101】S>0のとき、すなわち、モチーフの分散
和音数よりメロディの分散和音数が少ないときは、最適
結合処理(図37)が実行され、S<0のとき、すなわ
ち、モチーフの分散和音数の方が少ないときは最適分割
処理(図38)が実行される。音符の最適結合では、 (イ)最小回数だけ音長を結合し、音符数が計画値PC
に達したら処理完了する。 (ロ)パルススケール(図16)上の低い値をもつパル
スポイントで開始する音符をその前の音符と優先的に結
合する。 という論理を採用している。
When S> 0, that is, when the number of distributed chords of the melody is smaller than the number of distributed chords of the motif, optimal combination processing (FIG. 37) is executed, and when S <0, that is, the distributed chord of motifs. When the number is smaller, the optimum division process (FIG. 38) is executed. In the optimal combination of notes, (a) the note length is combined a minimum number of times, and the number of notes is the planned value PC.
When it reaches, the process is completed. (B) A note starting with a pulse point having a low value on the pulse scale (FIG. 16) is preferentially combined with the preceding note. Is adopted.

【0102】例えば、図16でいって、位置0〜15の
うち、1、3、5、7、9、11、13、15の位置
(重みが1の位置)で次の音符が開始しているかどうか
が最初に調べられ、そのような次の音符があるときは、
その音符を1つ前の音符に結合する(あるかぎり結合す
る)。目標数PCに達しなければ、次に、重みが2の位
置で開始する音符があるかどうかをチェックし、あれ
ば、その音符を前の音符(現在着目している音符)と結
合する。なおも目標数PCに達しなければ重みが3の位
置で開始する音符の有無を検査し、その音符をその前の
音符と音長結合する。以下、同様なので説明を省略す
る。要するに、軽い重みをもつパルスポイントで開始す
る音符を優先的に、前の音符と結合するという論理であ
る。図37中、SUMは次の音符の開始位置(小節線か
らその音符までの長さ)を表わす。VTは配列{MER
j}の長さ、すなわち現在の分散和音数を表わす(正確
には、現在の分散和音数マイナス1であり、次に達成す
べき分散和音数)。37−9でi>4が成立するのは、
全音符の場合である。37−11が次の音符の音長ME
j+1と現在の音符の音長MERjとの結合処理であ
る。37−12から37−16は配列{MERj}のシ
フトである。37−5の意味は、例えば、j=1のとき
は、次の音符が図16のパルススケール上の重み1で開
始するかどうかの判別であり、成立すれば37−10以
下の音長結合の実行ルーチンに進む。j=2のときは次
の音符が重み2の位置(パルスポイント)で開始するか
どうかのチェックとなり、j=3のときは次の音符が重
み3の位置で開始するかどうかのチェック、j=4のと
きは次の音符が重み4の位置で開始するかどうかのチェ
ックである。分散和音数が目標数PCに達するとS=0
が成立し、完了である(37−17)。
For example, referring to FIG. 16, of the positions 0 to 15, the next note starts at positions 1, 3, 5, 7, 9, 11, 11, 13 and 15 (positions having a weight of 1). Is checked first, and if there is such a next note,
Combine that note with the previous note (unless there is one). If the target number PC is not reached, then it is checked whether or not there is a note starting at the position where the weight is 2, and if there is a note, the note is combined with the previous note (the note currently being focused on). If the target number PC is not reached, the presence or absence of a note starting at the position where the weight is 3 is checked, and the note is combined with the preceding note in the note length. Since the same applies to the following, description will be omitted. In short, the logic is to preferentially combine a note starting at a pulse point with a light weight with a previous note. In FIG. 37, SUM represents the start position of the next note (the length from the bar line to the note). VT is an array {MER
j}, that is, the current number of distributed chords (more precisely, the current number of distributed chords minus 1, the number of distributed chords to be achieved next). The reason i> 4 is satisfied in 37-9 is that
This is the case for whole notes. 37-11 is the note length ME of the next note
This is a process of combining R j + 1 and the note length MERj of the current note. 37-12 to 37-16 are shifts of the array {MERj}. The meaning of 37-5 is, for example, when j = 1, it is a judgment of whether or not the next note starts with a weight of 1 on the pulse scale of FIG. To the execution routine of. When j = 2, it is checked whether the next note starts at the position of weight 2 (pulse point). When j = 3, it is checked whether the next note starts at the position of weight 3, j. When = 4, it is a check whether the next note starts at the position of weight 4. When the number of distributed chords reaches the target number PC, S = 0
Is established and is completed (37-17).

【0103】一方、音符の最適分割では、 (イ)最小回数だけ音長を分割し、音符数が計画値PC
に達したら処理完了する。 (ロ)重いパルスポイントをクロスする音符をそのパル
スポイントを境として優先的に分割する。 という論理を採用している。
On the other hand, in the optimal division of notes, (a) the note length is divided by the minimum number of times and the number of notes is the planned value PC.
When it reaches, the process is completed. (B) A note crossing a heavy pulse point is preferentially divided with the pulse point as a boundary. Is adopted.

【0104】図38及び図39〜図41のフローに則し
ていえば、まず、パルススケール(図16)上の重み3
以上をもつパルスポイントをクロスする音符をサーチ
し、見つけたたびに、そのパルスポイントを分割線とし
て2個の音符を分割、生成する。上記のパルスポイント
をクロスする音符が1つもないとき、あるいは分割の結
果、上記パルスポイントをクロスする音符が1つもなく
なったがなおも計画数PCに達しないときは、重み2を
もつパルスポイントをクロスする音符をサーチし、同様
のしかたで分割を実行する。
According to the flow of FIGS. 38 and 39 to 41, first, the weight 3 on the pulse scale (FIG. 16) is set.
A note crossing the pulse points having the above is searched, and each time it is found, two notes are divided and generated using the pulse point as a dividing line. When there are no notes that cross the above pulse points, or when there are no notes that cross the above pulse points as a result of division, but the planned number PC is still not reached, a pulse point with a weight of 2 is selected. Search for the notes that cross, and perform the division in the same way.

【0105】図39のチェックのルーチンにおいて、問
題のパルスポイントをクロスする音符をサーチしてい
る。見つかった場合、その音符番号がフラグflに書き
留められ、その音符の開始位置情報がフラグffに記入
される(39−8から39−10参照)。39−1でf
lをゼロにリセットしているので、サーチの結果、問題
のパルスポイントをまたぐ音符が存在しないときは、メ
インフロー(図38)の38−4でfl=0が成立し、
より低い重みをもつパルスポイントをまたぐ音符のチェ
ックに移行する(なお、図示のメインフローではj=2
(重み2のパルスポイントのところ)までしか調べてい
ないが、厳密にいえば、目標の分散和音数PCの達成が
保証されるまで行う必要がある。パラメータC演算部が
極端に多い分散和音数を計画している場合を考慮して。
このためのフローの変形は非常に容易である。)。
In the check routine of FIG. 39, a note crossing the pulse point in question is searched. If found, the note number is written down in the flag fl, and the start position information of the note is written in the flag ff (see 39-8 to 39-10). 39-1 f
Since l is reset to zero, if there is no note that crosses the pulse point in question as a result of the search, fl = 0 holds in 38-4 of the main flow (FIG. 38),
It shifts to the check of the note that crosses the pulse point having a lower weight (note that j = 2 in the main flow shown in the figure).
Although only up to (at the pulse point of weight 2) is investigated, strictly speaking, it is necessary to perform until the achievement of the target number of dispersed chords PC is guaranteed. Consider the case where the parameter C calculation unit plans an extremely large number of distributed chords.
The modification of the flow for this is very easy. ).

【0106】チェック(図39)の結果、問題のパルス
ポイントをまたぐ音符が見つかった場合は、音長配列
{MERj}をシフトし、一音符分長くする(図4
0)。そして、図41に示すように分割を実行する。す
なわち、分割対象であるfl番目の音符を、その音符が
クロスしているパルスポイントを境として分割する。以
上の説明と図36から図41のフロー自体の明確な記述
から音長決定、すなわち分散和音の音長列の形成に関す
るフローの動作は明らかであるのでこれ以上の説明は省
略する。ここまで説明したところで、分散和音の音高列
と音長列が完成している。図9(イ)は生成例である。
As a result of the check (FIG. 39), if a note straddling the pulse point in question is found, the note length array {MERj} is shifted to lengthen one note (FIG. 4).
0). Then, the division is performed as shown in FIG. That is, the fl-th note to be divided is divided at the pulse point where the note crosses as a boundary. From the above description and the clear description of the flow itself in FIG. 36 to FIG. 41, the operation of the flow regarding the sound length determination, that is, the formation of the sound length sequence of the distributed chords is clear, and therefore further description will be omitted. With the explanation up to this point, the pitch string and the pitch string of the distributed chord are completed. FIG. 9A is an example of generation.

【0107】非和声音の付加 分散和音の発生完了後、非和声音の付加が行われる。非
和声音の付加に関しては、「付加すべきか否か」、付加
するとして「どこに」、「どの高さ」で「どの長さ」の
非和声音を付けたらよいか、といった問題がある。上述
したように、本実施例にあっては、パラメータC演算部
がメロディを計画する。したがって、非和声音に関する
パラメータもこのパラメータC演算部において、曲風、
モチーフの特徴抽出結果、曲の進行などを考慮して作成
される。作成された非和声音関係のパラメータは非和声
音の付加の実行部に渡される。非和声音付加実行部は、
送られてきたパラメータを解読してその計画に沿う非和
声音付加を行う論理ないし規則を備えている。この規則
とは、上述したような非和声音の付加に関する問題を解
決するためのルールのことである。本実施例における非
和声音付加のルールは、パラメータCの値(データ)に
よって、付加の結果を多様に変化させる。この意味で、
データ駆動型のルールである。しかし、パラメータCが
どのような値であっても、「違法な」非和声音の付加は
決して行わない。つまり、データ(パラメータ)はルー
ルを破壊する力は持っていない。
Addition of non-harmonic sound After non-harmonic sound is generated, non-harmonic sound is added. Regarding addition of non-harmonic sounds, there are problems such as "whether or not to add", "where" to add, and "what pitch" and "what length" of non-harmonic sound. As described above, in this embodiment, the parameter C calculation unit plans the melody. Therefore, the parameter regarding the non-harmonic sound is also calculated by
It is created in consideration of the feature extraction result of the motif and the progress of the song. The created non-harmonic sound related parameters are passed to the non-harmonic sound addition execution unit. The non-harmonic sound addition execution unit
It is equipped with logic or rules for decoding the sent parameters and adding non-harmonic sounds according to the plan. This rule is a rule for solving the above-mentioned problem regarding addition of non-harmonic sounds. The rule for adding non-harmonic sounds in this embodiment changes various addition results depending on the value (data) of the parameter C. In this sense
It is a data driven rule. However, whatever the value of the parameter C, the addition of "illegal" non-harmonic sounds is never done. In other words, the data (parameter) does not have the power to destroy the rule.

【0108】図示の例では、非和声音の付加は種類別に
行われる。倚音付加(図42)と経過音付加(図43)
と刺しゅう音付加(図44)と逸音付加(図45)であ
る。ここでも、「倚音」、「経過音」、「刺しゅう
音」、「逸音」の名称は便宜上のものである。例えば倚
音付加が行われるのは、パラメータCの制約のもとで所
定の条件が満足されたときである。換言すれば、各非和
声音不下部は推論を行って非和声音を付加しているとい
える。つまり、与えられた状況は、和声音のみのパター
ン(分散和音のみのメロディ)であり、付加実行部は、
「隠されている」非和声音を、和声音のみのパターンを
手がかりにして、かつパラメータC演算部からの計画に
沿って見つけ出していく。このような推論は、非和声音
を含むメロディから、非和声音を抽出して除去する場合
の推論と基本的に逆の関係にある(前者が、A→A+B
のタイプとすれば、後者は、A+B→Aのタイプであ
る)。
In the illustrated example, the addition of non-harmonic sounds is performed for each type. Addition of sound (Fig. 42) and addition of progress sound (Fig. 43)
And embroidery sound addition (FIG. 44) and missing sound addition (FIG. 45). Here again, the names of "sounding", "progressive sound", "embroidering sound", and "missing sound" are for convenience. For example, the sound addition is performed when a predetermined condition is satisfied under the constraint of the parameter C. In other words, it can be said that each non-harmonic sound lower part performs inference to add a non-harmonic sound. That is, the given situation is a pattern containing only chords (a melody containing only distributed chords), and the addition execution unit
The "hidden" non-harmonic sound is found using the pattern of only the harmony sound as a clue and according to the plan from the parameter C calculation unit. Such inference is basically the reverse of the inference when extracting and removing nonharmonic sounds from a melody containing nonharmonic sounds (the former is A → A + B).
The latter is the type of A + B → A).

【0109】これから説明する各非和声音の付加のルー
ルは例示にすぎず、当業者は本発明の説示するところに
従い、その他のルールを容易に発明することができる。
例えば、非和声音の付加が確定することにより、音符数
が増加することになる(ただし、本例では逸音は例外的
に扱っている)。これに対し、以下の非和声音の付加の
フローでは、付加すべき非和声音の前または後の音符
(和声音)の音長を削り、削りとった分を非和声音の音
長とすることにより、増加した音符数の音長列を形成し
ている。この代りに、上述したパルススケールによる分
割が可能である。各非和声音の付加のフロー説明を読む
前に、図9を見ることが理解の助けになる。
The rules for adding each non-harmonic sound to be described below are merely examples, and those skilled in the art can easily invent other rules according to the teaching of the present invention.
For example, the number of notes is increased by confirming the addition of the non-harmonic sound (however, in this example, the missing sound is treated as an exception). On the other hand, in the following non-harmonic sound addition flow, the sound length of the note (harmonic sound) before or after the non-harmonic sound to be added is cut, and the cut-off portion is set as the non-harmonic sound length. As a result, a note length sequence with an increased number of notes is formed. Alternatively, the pulse scale division described above is possible. Before reading the flow instructions for adding each non-harmonic note, it is helpful to look at FIG.

【0110】★倚音付加★ 図42に倚音付加のフローチャートを示す。このフロー
の場合、倚音が付加されるためには次の条件が成立しな
ければならない。 (i)パラメータC演算部からの倚音の重みのパラメータ
PC2、2が倚音の付加を許可していること(PC2、2>0
であること、42−1)。 (ii)倚音の次の音符が休符でないこと(42−5)。 (iii)次の音符が、パラメータPC2、7が示している最短
許容音長より長いこと(42−6)。 42−2から42−4は倚音が付加される音符番号を決
定しているところであり、その情報はレジスタa1にセ
ットされる。42−7〜42−11はメロディの音高列
{MEDi}と音長列{MERi}の配列シフトである
(倚音データのための場所の確保)。42−12から4
2−14は倚音を上に付けるか(a2=1)、下に付け
るか(a2=−1)を指示情報PC2、4に従って決めてい
るところである。42−15から42−21は倚音の音
高決定処理である。ここでは、次の音符(倚音の次の
音)の音高より4度(K=5)上または下の音から始
め、半音ずつ音程を狭くしていって、最後に見つかった
有効な音高(SCLa4>PC2、1が成立する音高)を倚
音の音高としてMEDa1にセットしている。42−2
2から42−16は次の音符から倚音の取り分の長さを
決めているところである。42−27で次の音符の音長
を倚音の取り分だけ減らしてMERa1、1にセットし、
42−28倚音の音長をMERa1 にセットし、最後の
42−29で音等数のカウンタPCをインクリメントし
ている。図9(ロ)に倚音付加の動作例を示す。
★ Addition of spells ★ FIG. 42 shows a flowchart of addition of spells. In the case of this flow, the following conditions must be satisfied in order to add the sound. (i) The parameter PC 2,2 of the weight of the sound from the parameter C calculation unit permits addition of the sound (PC 2, 2 > 0)
42-1). (ii) The note next to the onset is not a rest (42-5). (iii) The next note is longer than the shortest allowable note length indicated by the parameters PC 2 and 7 (42-6). 42-2 to 42-4 are determining the note numbers to which the notes are added, and the information thereof is set in the register a 1 . 42-7 to 42-11 are array shifts of the pitch sequence {MEDi} and the tone length sequence {MERi} of the melody (securing a place for the sound data). 42-12 to 4
2-14 is deciding whether to add the sound on the upper side (a 2 = 1) or on the lower side (a 2 = -1) according to the instruction information PCs 2 and 4 . 42-15 to 42-21 are pitch determination processing of the low sound. Here, the valid note found at the end, starting from the note 4 degrees (K = 5) above or below the pitch of the next note (the note following the note), and gradually narrowing the pitch by half steps. A high pitch (SCLa 4 > PC 2, 1 is satisfied) is set in MEDa 1 as the pitch of the low sound. 42-2
From 2 to 42-16, the length of the part of the sound from the next note is determined. At 42-27, reduce the note length of the next note by the amount of the onset, and set it to MERa 1 , 1 .
The tone length of the 42-28 sound is set in MERa 1, and the counter PC for the equal number of sounds is incremented at the last 42-29. FIG. 9B shows an operation example of adding a sound.

【0111】★経過音付加★ 図43は経過音付加のフローチャートである。本例で
は、跳躍進行の後、順次進行が生じやすいように工夫が
こらされている(43−2〜43−16、43−27、
43−30参照)。r1の値は経過音が付加されやすい
尺度を示す。43−2はPC3、2に基づくr1のランダム
算出である。前が跳躍進行であるときには(a1≧PC
3、4が成立するときには)、r1に強制的に高い値(ここ
では5)を入れている。
[Addition of Progressive Sound] FIG. 43 is a flowchart of addition of progress sound. In this example, after the jumping progress, the device is devised so that the progress is likely to occur sequentially (43-2 to 43-16, 43-27,
43-30). The value of r 1 indicates a scale to which the progress sound is easily added. 43-2 is a random calculation of r 1 based on PC 3 and 2 . When the front is jumping (a 1 ≧ PC
When 3 and 4 are satisfied), a high value (here, 5) is forcedly inserted into r 1 .

【0112】図示のフローにおいて、経過音が付加され
るための必要条件は次の通りである。 (i)経過音の前後における音の音高差がある程度以上あ
ること(43−7、ここでは全音より広いこと)。 (ii)前と後のいずれも休符でないこと(43−7、43
−8)。 (iii)前と後の音のいずれもある程度以上の音長をもっ
ていること(43−32、43−3)。 さらにその他の条件も必要であるが、こちら条件は、4
3−15から43−24で示す経過音の候補のサーチな
いしチェックの結果に依存する。その前の43−10〜
43−14はサーチのための下準備であり、例えば、前
音より後音の方が高ければ(上方進行なら)、前音より
半音上の音を経過音の最初の候補にし、下行進行なら前
音より半音下の音を最初の経過音候補としている。サー
チのところで、1回ループを回るたびに候補が半音ずつ
シフトされる(43−24)。43−10〜43−14
のサーチにおいて、SUMには有効音高をもつ候補の数
がカウントされる。ただし、前音から後音までの間に和
声音になっている音高が含まれる場合にはSUMに特別
の値を入れる(経過音付加を禁止するためである)。配
列{bSUM}には有効音高検査(43−15、43−1
6)に合格した各音高データが書き込まれる。サーチ
は、後音と半音差になるまでくり返される。
In the flow shown in the figure, the necessary conditions for the addition of the elapsed sound are as follows. (i) There is a certain pitch difference before and after the elapsed sound (43-7, which is wider than the whole sound here). (ii) Neither rest before nor after (43-7, 43
-8). (iii) Both the preceding and following sounds have a certain length or longer (43-32, 43-3). Other conditions are also required, but this condition is 4
3-15 to 43-24 depending on the result of the search or check of the candidates for the elapsed tone. 43-10 before that
Reference numeral 43-14 is a preparation for the search. For example, if the rear note is higher than the previous note (if it is traveling upward), the note that is one semitone above the previous note is the first candidate for the passage note, and if it is descending, A sound that is a semitone lower than the preceding sound is set as the first candidate for the passing sound. In the search, the candidate is shifted by a semitone each time the loop is rotated once (43-24). 43-10 to 43-14
In the search of, the number of candidates having effective pitch is counted in SUM. However, if a pitch that is a harmony sound is included between the preceding sound and the following sound, a special value is set in SUM (to prohibit addition of elapsed sounds). The effective pitch test (43-15, 43-1) is included in the array {b SUM }.
Each pitch data which passed 6) is written. The search is repeated until there is a semitone difference from the back tone.

【0113】ここで、経過音の付加がサーチの結果、禁
止される条件を例示する(不成立の条件)。 (イ)サーチにおいて、前音と後音との間の半音階スケー
ル上に、有効な音高が1つも見つからなかったこと。つ
まり、前音から後音までのクロマチックスケール上に有
効な音高が存在しないこと(43−25参照)。 (ロ)前音から後音までのクロマチックスケール上に和声
音が含まれること(43−21、43−22、43−2
5参照)。 (ハ)前音から後音までのクロマチックスケール上に多す
ぎる数(ここでは3つ以上)の有効な音高が含まれるこ
と(43−16、43−29より今回はスキップを示す
Here, an example of a condition in which the addition of the elapsed sound is prohibited as a result of the search will be illustrated (condition of failure). (B) In the search, no valid pitch was found on the chromatic scale between the front note and the back note. That is, there is no effective pitch on the chromatic scale from the front to the back (see 43-25). (B) Harmonic tones are included on the chromatic scale from front to back (43-21, 43-22, 43-2
5). (C) Too many (here, 3 or more) valid pitches are included on the chromatic scale from the front note to the back note (43-16, 43-29 indicates skip this time)

【外29】 へ抜ける)。肯定的条件、すなわち、経過音が付加され
るための残りの条件は、43−25から43−31に記
述されている。すなわち、前音から後音までのクロマチ
ックスケール上に、 (V)和声音が含まれていないこと。 (VI)1つか2つの有効音高存在すること。そして、 (a)1つのときには、付加のしやすさの尺度がある値
(ここではr1>1)より大きいこと、一方 (b)2つのときには、付加のしやすさの尺度がある値
(ここでr1>2)より大きいこと。 1つのときにはa2=1となり、前音と後音との間に挿
入する非和声音(経過音)が1つであることが示され、
2つのときにはa2=2となり、前音と後音との間に挿
入する経過音が2つであることが確定する。
[Outside 29] Exit). Positive conditions, i.e., the remaining conditions for the addition of elapsed sounds, are described in 43-25 to 43-31. That is, the (V) chord should not be included on the chromatic scale from the front to the back. (VI) There must be one or two effective pitches. Then, (a) one is larger than a certain value (here, r 1 > 1) of the measure of ease of addition, while (b) two is a certain value of the measure of ease of addition ( Here, r 1 > 2). When one, a 2 = 1 and it is shown that there is one non-harmonic sound (progressive sound) to be inserted between the preceding sound and the following sound,
When there are two, a 2 = 2, and it is determined that there are two elapsed sounds inserted between the front sound and the back sound.

【0114】第3列目の43−34から43−39は音
長の取り分の決定である。第3列目の43−40から4
3−43までは、経過音挿入のための配列{MED
i}、{MERi}のシフトである。a2=1(付加数
1)のときは、43−44で、経過音の音符のためのレ
ジスタMEDi+1、MERi+1に、すでに確定している音
高データと音長データを入れ、前の音符の音長レジスタ
MERiを書き換える。つまり、1つのときの経過音の
音長は前音の長さの一部をもらい受けることによって得
ている。43−44の後、43−45が不成立で、43
−47(音符数カウンタの処理等)に進む。a2=2
(付加数2)のときは、43−44で1番目の経過音の
音長、音高をセットした後、43−46で2番目の経過
音の音長、音高をセットする。2番目の経過音の音長は
後音からもらい受ける。
The third column, 43-34 to 43-39, is for determining the note length. 43-40 to 4 in the third row
Up to 3-43, an array {MED
i} and {MERi}. When a 2 = 1 (additional number 1), in 43-44, the already-determined pitch data and duration data are stored in the registers MED i + 1 and MER i + 1 for the notes of the elapsed tone. Insert and rewrite the note length register MERi of the previous note. That is, the sound length of the elapsed sound at one time is obtained by receiving a part of the length of the preceding sound. After 43-44, 43-45 fails and 43
Go to -47 (note number counter processing, etc.). a 2 = 2
In the case of (addition number 2), the sound length and pitch of the first elapsed sound are set at 43-44, and then the sound length and pitch of the second elapsed sound are set at 43-46. The length of the second elapsed note is received from the back note.

【0115】★刺しゅう音付加★ 図44に刺しゅう音の付加のフローチャートを示す。前
の経過音付加のところで念入りにフロー(図43)の説
明をしたので、フロー中の記号の意味等は例外的なもの
を除いて説明不要であろう。ここでは、簡単に説明す
る。刺しゅう音が付加され得るためには、前音と後音の
高さが同じでなければならない(44−2〜44−
4)。また、刺しゅう音の音長は前音からもらい受ける
ことにしてある(44−6〜44−8、44−31、4
4−32)ので、前音はある程度以上の長さがなければ
ならない(44−5)。パラメータC演算部は刺しゅう
音の付加に対し、PC4、4というパラメータを送り出し
ている。PC4、4がゼロのときは、刺しゅう音の付加の
禁止を意味し、1のときは1回だけの付加を許し、2の
ときは、複数の付加は許すものの連続して付加すること
は禁止する。3以上であれば自由に付加できる。このよ
うなパラメータC演算部からの要求を満たすため、44
−9から44−14に示す処理が用意されている。さら
に、パラメータC演算部は刺しゅう音を上に付けるか下
に付けるかの指示をPC4、2の値によって発行する。こ
れに対する措置は44−21から43−23で行ってい
る。44−16から44−20は刺しゅう音付加のため
の配列{MEDi}、{MERi}シフトである。ま
た、44−24から44−30は刺しゅう音の音高決定
処理である(上述した42−15から42−21と同様
の処理)。
* Embroidering sound addition * FIG. 44 shows a flowchart for adding an embroidering sound. Since the flow (FIG. 43) has been carefully described in the preceding addition of the elapsed sound, the meanings of the symbols in the flow may be unnecessary except for exceptional ones. Here, a brief description will be given. In order for the embroidery to be added, the pitches of the front and back notes must be the same (44-2 to 44-).
4). The length of the embroidery sound is to be received from the preceding sound (44-6 to 44-8, 44-31, 4).
4-32), the preceding sound must have a certain length or longer (44-5). The parameter C calculator sends out parameters PC 4 and 4 for the addition of embroidery sounds. When PC 4 and 4 are zero, it means that embroidery sounds cannot be added. When 1, PCs 4 and 4 can be added only once. Ban. If it is 3 or more, it can be added freely. In order to satisfy the request from the parameter C calculation unit,
The processes shown in -9 to 44-14 are prepared. Further, the parameter C calculation unit issues an instruction to put the embroidery sound up or down according to the values of PC 4 and 2 . Measures against this are taken from 44-21 to 43-23. 44-16 to 44-20 are arrays {MEDi} and {MERi} shifts for embroidering sound addition. Also, 44-24 to 44-30 are pitch embroidery sound pitch determination processing (processing similar to 42-15 to 42-21 described above).

【0116】★逸音付加★ 図45に逸音付加のフローチャートを示す。本例のフロ
ーでは、逸音の場合は、音符数が変化しないルールを採
用しており、連続する3つの音の音程進行に着目してい
る。また、逸音は小節の最後の音ということにしてあ
る。したがって前小節の最後から2番目の音と次小節の
先頭の音との音高差に基づいて、適合する逸音の音高を
求め、その音高ですでに生成されている小節の最後の音
を変更している(音高の差替)。パラメータC演算部よ
り逸音付加の禁止が指示されているとき(PC3、2≦0
のとき)はこの指示に従う(45−1)。また、逸音付
加は3つの連続音(休符でない音)に対する処理である
ので、前、後の音符が休符のときには付加は行わない
(45−2、45−3)。3つの音の音程進行の違いか
ら、逸音は3つのタイプに分かれる。フローチャートの
下方に図示してある。(i)刺しゅう型は、前小節の最後
から2番目の音MED-1と次小節の先頭のMED1とが
同音のときに発生する。(ii)経過型はMED-1とMED
1との間のクロマチックスケール上に有効音高(音高有
効検査45−11、45−12で合格した音)がある場
合、特に図示のフローでは1つのみ存在するときに発生
する。(iii)倚音型はMED-1からMED1までを半音き
ざみで進めてみた場合において、有効音高がまったく存
在しないときに発生する。
* Addition of Missing Sound * FIG. 45 shows a flowchart of adding the missing sound. In the flow of this example, the rule that the number of notes does not change is adopted in the case of a missing note, and attention is paid to the pitch progression of three consecutive notes. Also, the missing sound is supposed to be the last sound in the bar. Therefore, based on the pitch difference between the penultimate sound of the previous measure and the beginning sound of the next measure, the pitch of the matching missing sound is calculated, and the last of the measures already generated at that pitch is calculated. The sound is being changed (pitch replacement). When the prohibition of the addition of noise is instructed by the parameter C calculation unit (PC 3, 2 ≤ 0
In case of), follow this instruction (45-1). Further, since the missing note addition is a process for three consecutive notes (notes that are not rests), addition is not performed when the preceding and following notes are rests (45-2, 45-3). Due to the difference in the pitch progression of the three sounds, the missing sounds are divided into three types. It is shown below the flow chart. (i) embroidery type, the end of the previous measure and second sound MED -1 and MED 1 beginning of the next measure is generated when the homophone. (ii) Progressive types are MED -1 and MED
This occurs when there is an effective pitch (a sound that has passed the pitch effective inspection 45-11, 45-12) on the chromatic scale between 1 and 1 , especially when there is only one in the illustrated flow. (iii) The low tone type occurs when there is no effective pitch at all when MED -1 to MED 1 are advanced in semitone steps.

【0117】2つの音MED-1、MED1の間に有効音
高がいくつあるかは45−4から45−15、(特に4
5−9〜45−15)で検査している。flに見つかっ
た有効音高の数が計数される。有効音高数が2以上のと
きは付加しない(45−16)。上記の3つの型のいず
れも、上と下の型がある。例えば、刺しゅう型の場合に
は、逸音を前後の同音MED-1、MED1より高く(上
に)するか低く(下に)するかで2つに分かれる。これ
に関連する処理は45−17から45−19である(P
5、3の値により決まる)。経過型の場合は、MED-1
からMED1への音程進行が上向か下向かで2つに分か
れる。倚音型の場合も同様である。ただし、倚音型の場
合は、MED-1からMED1までのクロマチックスケー
ル上に有効な音(使用できる音)が存在しないので、エ
スケープさせている。すなわち、MED-1からMED1
への進行が上行すなわち
The number of effective pitches between the two tones MED -1 and MED 1 is 45-4 to 45-15, (especially 4
5-9 to 45-15). The number of effective pitches found in fl is counted. When the number of effective pitches is 2 or more, it is not added (45-16). All of the above three molds have an upper mold and a lower mold. For example, in the case of the embroidery type, the anomalous sound is divided into two, depending on whether it is higher (upper) or lower (lower) than the homonyms MED -1 and MED 1 before and after. The processes related to this are 45-17 to 45-19 (P
Determined by the values of C 5 and 3. ) MED -1 for transitional type
From MED 1 to MED 1 is divided into two depending on whether the pitch progresses upward or downward. The same is true in the case of the low noise type. However, in the case of the low-pitched sound type, there is no effective sound (usable sound) on the chromatic scale from MED -1 to MED 1, so it is escaped. That is, MED -1 to MED 1
Progress to

【外30】 なら、両方の音より高い音が選ばれ、MED-1からME
1への進行が下行すなわち
[Outside 30] If so, a sound higher than both sounds is selected, and MED -1 to ME
Progress toward D 1

【外31】 なら両方の音より低い音が選ばれるようにしている(4
5−4〜45−7と45−23とから、
[Outside 31] In that case, a sound lower than both sounds is selected (4
From 5-4-45-7 and 45-23,

【外30】のときはa7=1、When [outside 30], a 7 = 1,

【外31】のときa7=−1である。さらに45−24
以降で、(MED1+5×a7)で示す音高から半音きざ
みで有効音高をサーチしている。)。
When [outer 31], a 7 = −1. Further 45-24
After that, the effective pitch is searched in semitone steps from the pitch shown by (MED 1 + 5 × a 7 ). ).

【0118】この45−24から45−30までは図4
4の44−24〜44−30と同様の処理である。ここ
では、次小節の先頭の音MED1より4度上か4度下の
音高から始めて(上か下かはa7で決まる)、半音ずつ
先頭の音高MED1へ近づけていきながら有効音を捜し
出す。最後に見つかった有効音、すなわち、次小節の先
頭の音の高さに最も近い有効な音が逸音として確定す
る。デクリメント方式(ある音の高さ、ここでは先頭の
音に近づける方式)で有効音をサーチしているが、イン
クリメント方式で有効音をサーチしてもよい。この場
合、最初に見つけた有効な音が付加される音として確定
する(もっとも何らかの理由で、有効音が全く存在しな
い状況が発生することを考慮すると、あるところまで離
れたら、強制的にループを抜けるようにする必要があ
る)。
These 45-24 to 45-30 are shown in FIG.
The same processing as 44-24 to 44-30 of No. 4 is performed. Here, it is effective while starting from the pitch 4 degrees above or 4 degrees below the beginning pitch MED 1 of the next bar (determined by a 7 whether it is above or below) and moving closer to the beginning pitch MED 1 by a semitone. Search for sound. The last valid sound found, that is, the valid sound closest to the pitch of the beginning of the next measure is determined as the lost sound. Although the effective sound is searched by the decrement method (pitch of a certain sound, here, a method of approaching the first sound), the effective sound may be searched by the increment method. In this case, the first valid sound found is determined as the sound to be added. I need to get out).

【0119】休符の付加 図46は休符(ブレス)の付加のフローチャートであ
る。この例では、16分休符が付加可能な場合に付加し
ている(46−2〜46−4)。46−1のPC9、1
パラメータC演算部より与えられた休符付加の可否のパ
ラメータである。代表的には、パラメータC演算部は楽
節の最終小節のときに、PC9、1を許可値にする。
Adding Rests FIG. 46 is a flowchart of adding rests (breaths). In this example, 16-minute rests are added when possible (46-2 to 46-4). PC 9-1 of 46-1 is a parameter of whether or not rests can be added, which is given by the parameter C calculation unit. Typically, the parameter C calculation unit sets PC9, 1 to the permissible value at the last measure of the passage.

【0120】特徴リズム生成 既に述べたように、本実施例の自動作曲機は、リズム評
価部において、モチーフにどのようなミニリズムパター
ンがどの程度、含まれているかを抽出し、特徴的リズム
パラメータの抽出部において、どのミニパターンがモチ
ーフを特徴づけるミニパターンであるかを評価してい
る。そして、この評価結果を基にしてパラメータC演算
部がメロディの各小節を特徴づけるミニパターンの尺度
(メロディリズム制御情報)を計画的に発生する。この
パラメータC演算部より与えられるメロディリズム制御
情報に従って、メロディの音長列にミニパターンを注入
する部分が特徴リズム生成部(特徴パターン組込部)で
ある。特徴リズム生成部に必要な機能は、パラメータC
演算部より送られてくるメロディリズム制御情報が示す
計画を解読し、その計画に沿ってメロディの音長列を変
更させ得る能力である。図47は特徴リズム生成部が実
行するフローの一例を示している。このフローでは、メ
ロディリズム制御情報として1つのパラメータPC6、1
だけを使用している。これは、説明の便宜上であり、パ
ラメータC演算部から複数のメロディリズム制御用のパ
ラメータが特徴リズム生成部に渡されるようにしてもよ
く、特徴リズム生成部の方はそれらのパラメータを解読
し、解読結果に沿うリズム生成を行うようにその機能を
複合化してもよい。
Generation of Characteristic Rhythm As described above, in the automatic composer of the present embodiment, the rhythm evaluation section extracts what kind of mini rhythm pattern and to what extent the motif includes, and the characteristic rhythm parameter. In the extraction section of, which mini-pattern is the mini-pattern that characterizes the motif is evaluated. Then, based on this evaluation result, the parameter C calculation unit systematically generates a mini-pattern scale (melody rhythm control information) that characterizes each measure of the melody. According to the melody rhythm control information given by the parameter C calculation section, a section for injecting a mini pattern into the tone length sequence of the melody is a characteristic rhythm generation section (feature pattern incorporation section). The function required for the characteristic rhythm generator is the parameter C.
It is the ability to decipher the plan indicated by the melody rhythm control information sent from the arithmetic unit and change the tone length sequence of the melody in accordance with the plan. FIG. 47 shows an example of the flow executed by the characteristic rhythm generation unit. In this flow, one parameter PC 6, 1 is used as the melody rhythm control information.
I'm just using This is for convenience of description, and a plurality of parameters for controlling the melody rhythm may be passed from the parameter C calculation unit to the characteristic rhythm generation unit, and the characteristic rhythm generation unit decodes those parameters, The functions may be combined so as to generate a rhythm according to the decoding result.

【0121】図47におけるパラメータPC6、1(47
−1参照)の意味は次の通りである。まず、PC6、1
負またはゼロのときはミニパターンの注入は禁止され
る。PC6、1が1のときは1回だけは注入が許される。
2のときは連続の注入は禁止される。3のときはミニパ
ターンを自由に注入することが許される。さらに、パラ
メータPC6、1はこれまで説明してきたリズム関係の処
理(例えば、図19、PA6、1など)との関係において
次の意味をもっている。それは、3対1の音長比をもっ
ミニパターンと関係しているということである。すなわ
ち、システマチックの意味において、パラメータPC
6、1の大きさは、メロディの小節において3対1の音長
比のミニパターンが出現する度合を示している。したが
って、図47のフローは、PC6、1の値に依存して、3
対1の音長比をもつミニパターンを生成するアルゴリズ
ムをもっている。
Parameters PC 6, 1 (47 in FIG. 47)
The meaning of (see -1) is as follows. First, when PC 6,1 is negative or zero, mini-pattern injection is prohibited. When PC 6, 1 is 1, injection is allowed only once.
When 2, continuous injection is prohibited. When it is 3, it is allowed to inject the mini pattern freely. Further, the parameter PC 6,1 has the following meaning in relation to the rhythm-related processing described above (for example, FIG. 19, PA 6 , 1 ). That is, it is related to the mini pattern with a tone length ratio of 3: 1. That is, in the systematic sense, the parameter PC
The sizes of 6 and 1 indicate the degree of appearance of a mini pattern having a note length ratio of 3: 1 in a melody bar. Therefore, the flow of FIG. 47 depends on the value of PC 6,1 and is 3
It has an algorithm to generate mini patterns with a tone length ratio of 1: 1.

【0122】さらに、図47に示す特徴リズムの生成プ
ロセスは、メロディの生成の最後のプロセスになってお
り、このプロセスに入る前に、分散和音の発生プロセ
ス、非和声音付加のプロセスが完了している。すなわ
ち、分散和音の発生プロセスにおいては、分散和音の音
長列(メロディ分散和音パターン)がモチーフから非和
声音を消去したモチーフ分散和音パターンを基にして作
成され、非和声音付加のプロセスでは隠されている非和
声音を推論して決定し、前または後にある和声音の音長
の一部を削り、その削った分を非和声音の音長とする音
長列の最小変更を行っている。そして、非和声音を含む
モチーフから非和声音が省略されたモチーフ分和和音パ
ターンを形成するまでの変換プロセスと、非和声音が省
略されたメロディ分散和声音パターンから非和声音を含
むメロディを形成するまでの変換プロセスとは、形式
上、逆の推論関係にある。したがって、本例の特徴リズ
ムの生成プロセスに入る段階で、メロディの音高列につ
いてはすでに完成している。またメロディの音長列につ
いてもほとんど完成している場合が少なくない。したが
って、この最後のプロセスは慎重に行う方がよい。別の
いいかたをすると、仮に、いくつかの音符の音長をデタ
ラメに削ったり増やしたりすることにより、3対1の音
長パターンを強制的に作成したとすると、この強力な音
長パターンの形成のために、とんでもない音長パターン
が副産物として発生したりする可能性が高い。つまり、
本来、あってはならないようなリズムが生まれてくるわ
けである。このような点に鑑み、本例の特徴リズム生成
では、既に出来上っている音長列がもつリズムをできる
だけ損なわないようにしつつ、パラメータC演算部の計
画に沿うミニパターンを注入するようにしている。ひと
ことでいえば、与えられた音長列の最小変形のルールを
もたせている。
Furthermore, the characteristic rhythm generation process shown in FIG. 47 is the final process of melody generation. Before entering this process, the distributed chord generation process and the non-harmonic sound addition process are completed. ing. In other words, in the process of generating distributed chords, a sequence of tone lengths of distributed chords (melody distributed chord pattern) is created based on a motif distributed chord pattern in which non-harmonic sounds are eliminated from motifs, and hidden in the process of adding non-harmonic sounds. The non-harmonic sound that has been recorded is inferred and determined, part of the preceding or following harmony sound is trimmed, and the length of the trimmed portion is used as the non-harmonic tone length to make a minimum change. There is. Then, a conversion process from a motif containing a non-harmonic sound to a motif chord pattern in which the non-harmonic sound is omitted, and a melody containing a non-harmonic sound from the melody distributed chord pattern in which the non-harmonic sound is omitted are performed. The conversion process up to formation is formally in a reverse inference relationship. Therefore, at the stage of entering the process of generating the characteristic rhythm of this example, the pitch sequence of the melody is already completed. In addition, there are many cases where the sequence of melody lengths is almost complete. Therefore, this last process should be done carefully. In other words, if you forcibly create a 3-to-1 note length pattern by shaving or increasing the note lengths of some notes, this powerful note length pattern It is highly possible that a ridiculous length pattern is generated as a by-product due to the formation of the. That is,
Originally, a rhythm that should not exist is born. In consideration of such a point, in the characteristic rhythm generation of this example, the mini-pattern according to the plan of the parameter C calculation unit is injected while the rhythm of the already-completed tone length sequence is not impaired as much as possible. ing. In a word, it has the rule of the minimum transformation of the given sound length sequence.

【0123】より具体的に述べると、図47の特徴リズ
ム生成にあっては、限定された条件を満足する音長対に
対してのみ、音長変換、すなわち、3対1の音長比への
変換を行っている。この条件は次の通りである。 (i)連続する2つの音符の音長が等しいこと(47−
9) (ii)その音長が8分以上であること(47−10) (iii)その音長が8分の整数倍であること(47−1
1) (iv)連続する2つの音符が(正確にはそのうちの前音
が)4の倍数(0も含む) の位置から開始している
こと(47−12)。 以上の条件が成立し、かつPC6、1の値と関係する条件
(PC6、1の計画条件)が成立するときに、上記の連続
する2つの音符の音長比が3対1の音長比に変換される
(47−13〜47−19)。なお(iv)の条件はシンコ
ペーションが入らないようにしたものである(それ以外
に特に意味はない)。
More specifically, in the characteristic rhythm generation of FIG. 47, tone length conversion, that is, a tone length ratio of 3: 1 is achieved only for tone length pairs that satisfy the limited conditions. Is being converted. This condition is as follows. (i) The duration of two consecutive notes is equal (47-
9) (ii) The note length is 8 minutes or longer (47-10) (iii) The note length is an integral multiple of 8 minutes (47-1)
1) (iv) Two consecutive notes (to be exact, the preceding note) starts at a position that is a multiple of 4 (including 0) (47-12). Satisfied the above conditions, and PC values and related conditions 6,1 when (planning conditions PC 6,1) is satisfied, the above-mentioned two consecutive notes tone length ratio of 3: 1 of the sound It is converted to a long ratio (47-13 to 47-19). The condition (iv) is such that syncopation does not occur (other than that, it has no special meaning).

【0124】47−5から47−8までの処理は、PC
6、1各値が示す制約を守るための処理である。フラグf
lはPC6、1が1のとき(1回のみ注入可のとき)と2
のとき(連続注入は禁止のとき)のために用いられる。
注入の際、フラグflは0から1になる(47−1
4)。PC6、1=1のときは、1回注入されてflにな
った後は47−5より47−6、47−7を経て、完了
を示す
The processing from 47-5 to 47-8 is performed by the PC.
6 and 1 This is a process to keep the constraint indicated by each value. Flag f
l is when PC 6, 1 is 1 (when injection is possible only once) and 2
It is used for (when continuous injection is prohibited).
At the time of injection, the flag fl changes from 0 to 1 (47-1
4). When PC 6, 1 = 1, after injection of 1 time and it becomes fl, it shows completion after going from 47-5 to 47-6 and 47-7.

【外32】 にてフローを抜ける。PC6、2のときは、注入によりf
l=1になると、その次のパスで47−7より47−8
を経、
[Outside 32] Exit the flow at. In case of PC 6 and 2 , f by injection
When l = 1, 47-8 from 47-7 on the next pass
Through,

【外29】で示すように次の音処理へジャンプすること
で、fl=1の次のパスでの注入を禁止している。図示
のフローは例示にすぎず、当業者は他のルールに従っ
て、メロディを特徴づけるミニパターンを音長列に組み
込むことができる。ちなみに、図9の動作例では、特徴
リズムの生成動作はNOPで終っている。図25に示す
メロディ生成の場合は、これまで述べてきた、分散和音
の発生、非和声音の付加、休符の付加、特徴リズムの生
成の処理が小節単位で実行される。図9に例示するよう
に、モチーフが1小節で、自動生成すべきメロディが7
小節の場合、7回分これらの処理が実行されたところで
曲が完成する。
By jumping to the next sound processing as indicated by [Ex. 29], the injection in the next pass of fl = 1 is prohibited. The illustrated flow is merely an example, and those skilled in the art can incorporate a mini pattern characterizing a melody into a note length sequence according to other rules. By the way, in the operation example of FIG. 9, the operation of generating the characteristic rhythm ends with NOP. In the case of the melody generation shown in FIG. 25, the above-described processes of generating distributed chords, adding non-harmonic sounds, adding rests, and generating characteristic rhythms are executed in bar units. As illustrated in FIG. 9, the motif is 1 bar and the melody to be automatically generated is 7
In the case of a bar, the music is completed when these processes are executed 7 times.

【0125】<修正学習>本実施例においては、完成さ
れた曲に対して、使用者サイドよりはモニターを通じて
自動作曲機に修正を要求することができる(図2には示
さず)。以下、修正学習について説明する。本実施例で
は、修正は小節別に行われる。図48は修正学習のフロ
ーである。まず、最初に、上述したのと同様にして、モ
チーフから特徴パラメータPAを抽出する(48−
1)。ここで、生成するメロディのすべての小節につい
て、パラメータCなどを発生させ、記憶させておいても
よいが(出来上るメロディは前と同様になる)、記憶容
量の面では、好ましくない。どの小節を修正したいかを
使用者に入力してもらう(48−2)。これに対し、自
動作曲機は内部のパラメータC演算機能を起動して、修
正要求のあった小節のパラメータC(PCx)をすべて
演算する(48−3)。
<Modification Learning> In the present embodiment, the user can request the modification of the completed music piece from the automatic composer through the monitor (not shown in FIG. 2). The correction learning will be described below. In this embodiment, the correction is made for each bar. FIG. 48 is a flow of correction learning. First, in the same manner as described above, the characteristic parameter PA is extracted from the motif (48-
1). Here, the parameter C or the like may be generated and stored for all measures of the generated melody (the finished melody is the same as before), but this is not preferable in terms of storage capacity. The user is asked to input which bar should be modified (48-2). On the other hand, the automatic composer activates the internal parameter C calculation function to calculate all the parameter C (PC x ) of the bar for which correction has been requested (48-3).

【0126】次は客観データもしくは内部表現データ
(パラメータC)から主観データもしくは使用者向け概
念データへのパラメータへのパラメータ変換である(4
8−4)。このパラメータ変換の目的は、使用者にとっ
て理解しやすく、判断しやすい情報を与えることであ
る。例えば、転回のパラメータPC1、7は主に盛り上が
りを制御するものであるため、PC1、7=2であると
き、「盛り上がりの度合がこの小節では90%になって
います」のように、知らせてあげた方が主観的に判断し
やすくユーザにとって修正の作業がしやすくなる。パラ
メータ変換の結果(メッセージ)はCRT12(図1)
などに表示させる(48−5)。これに対し、ユーザは
パラメータの種類EDBを入力し、修正値EDC′を入
力する(48−6、7)。例えば、盛り上りを90%か
ら50%に変更したいのであれば、ユーザは、修正のパ
ラメータの種類が盛り上りであることを48−6で入力
し、修正値の50%(EDC′)を48−7で入力する
わけである。
Next, there is a parameter conversion from objective data or internal expression data (parameter C) to subjective data or conceptual data for users (4).
8-4). The purpose of this parameter conversion is to provide information that is easy for the user to understand and judge. For example, since the turning parameters PC 1 and 7 mainly control the swell, when PC 1 and 7 = 2, the degree of swell is 90% in this measure, It is easier for the user to make a subjective judgment, and it becomes easier for the user to make a correction. The result (message) of parameter conversion is CRT12 (Fig. 1)
Etc. (48-5). On the other hand, the user inputs the parameter type EDB and the correction value EDC '(48-6, 7). For example, if the user wants to change the excitement from 90% to 50%, the user inputs that the type of the correction parameter is excitement with 48-6, and sets 50% (EDC ') of the correction value to 48. It is input with -7.

【0127】これに対し、自動作曲機は主観パラメータ
の値(EDC′)を客観パラメータの値に逆変換する
(48−8)。上の例でいえば、盛り上りを50%にす
る要求に対し、逆変換を実行し、転回のパラメータPC
1、7の値(EDC)を1にする。続いて、48−8から
48−9に示すように学習データメモリ9に、修正内容
を書き込んでいく。ここでのPは、学習メモリ12のポ
インタである。ポインタPをインクリメントして次々に
修正データを書き込んでいるわけである。修正したい小
節や、修正したいパラメータの種類、値がなくなったと
ころでユーザは修正完了を入力し、これにより修正学習
の処理は終了する(48−12)。以上の修正学習はユ
ーザの好みを生成するメロディに反映させるように働
く。このことは図49に例示する学習によるパラメータ
変更の動作からさらに明らかになる。
On the other hand, the automatic composer inversely converts the subjective parameter value (EDC ') into the objective parameter value (48-8). In the case of the above example, the inverse conversion is executed for the request to increase the excitement to 50%, and the turnover parameter PC
Set the value of 1 and 7 (EDC) to 1. Then, as shown in 48-8 to 48-9, the correction contents are written in the learning data memory 9. Here, P is a pointer of the learning memory 12. The pointer P is incremented and the correction data is written one after another. When the bar to be modified, the type of the parameter to be modified, and the value are no longer present, the user inputs the completion of modification, and the modification learning process ends (48-12). The above-mentioned correction learning works so as to reflect the user's preference in the melody that is generated. This will be further clarified from the operation of parameter change by learning illustrated in FIG. 49.

【0128】すなわち、学習によるパラメータ変更のと
ころでは、パラメータC演算部により通常、生成される
パラメータCよりも修正学習により学習したところのパ
ラメータCを優先させる。図49の49−3のところ
は、通常のパラメータCの計算である。49−4から4
9−13の部分で、学習メモリ12をサーチし、メロデ
ィ発生に使用するパラメータCを学習したもので置き換
えている。すなわち、現在の小節(iの値)と一致する
修正小節が見つけ出され(i=*Pa)、着目している
パラメータの種類と一致するパラメータの種類が見つけ
出される(j=*(Pa+1))と、修正データEDC
が、その小節におけるそのパラメータPCjの値になる
(PCj=EDC)。要するに、いったん学習メモリ1
2に記憶された学習データは、使用者からの作曲の要求
の都度、読み出され、学習したところがパラメータCに
直接的に反映され、このパラメータCによってメロディ
の生成が制御されるわけである。したがって、作曲され
たメロディは、各使用者の好みを反映するところとな
り、ここに学習の成果が現われることになる。
That is, at the parameter change by learning, the parameter C that has been learned by the correction learning is given priority over the parameter C that is normally generated by the parameter C calculation unit. 49 is a normal calculation of the parameter C at 49-3. 49-4 to 4
In the portion 9-13, the learning memory 12 is searched and the parameter C used for melody generation is replaced with the learned one. That is, a modified measure that matches the current measure (value of i) is found (i = * Pa), and a parameter type that matches the focused parameter type is found (j = * (Pa + 1)). And the correction data EDC
Becomes the value of that parameter PCj in that measure (PCj = EDC). In short, once learning memory 1
The learning data stored in No. 2 is read out every time the user requests a composition, and the learned data is directly reflected in the parameter C. The parameter C controls the generation of the melody. Therefore, the composed melody reflects the taste of each user, and the learning result appears here.

【0129】<実施例の特徴>以上の詳細な説明から本
実施例に係る自動作曲機の特徴は明白である。そのいく
つかを以下に挙げる。 (イ)モチーフを評価して得たモチーフ特徴パラメータと
コード進行情報に基づいてメロディを生成しているの
で、モチーフがもつ曲のエッセンスやコンセプトが曲自
体にわたって反映されるとともにコード進行に沿ってコ
ントロールされ、かつ多様に変化可能なメロディがつく
られる。 (ロ)メロディ生成手段内に、生成するメロディを制御す
るためのパラメータC(メロディ特徴パラメータ、メロ
ディ制御情報)を発生する手段を設けており、進行区間
(小節)を単位として、小節別にパラメータCを決めて
いる。この小節別に割り当てられたパラメータCの値に
よって、それぞれの小節のメロディを発生制御してい
る。したがって、メロディの流れにおける統一性と多様
性を表現することができる。 (ハ)上記パラメータCの発生手段は、圧縮されたデータ
(パラメータB)とモチーフ特徴パラメータを使用し、
演算によってパラメータCを発生している。したがっ
て、多種多様なパラメータCの値を比較的少ない記憶容
量で得ることができる。 (ニ)さらにパラメータCの発生手段(メロディ制御情報
発生手段)は楽式識別データ発生手段を含んでおり、こ
れにより、より高次の階層性を曲にもたせることができ
る。 (ホ)非和声音と和声音とを区別して取り扱っているの
で、曲の流れが非常に音楽的になる。 (ヘ)モチーフはユーザから入力されるようになってお
り、そのモチーフが反映されたかたちで曲ができるの
で、ユーザは作曲への参加意識とともに作曲された曲に
対する満足感を同時に得ることができる。 (ト)モチーフの特徴のメロディへの反映に関し、モチー
フの特徴要素別にコントロールされるようになってお
り、作曲可能な空間がすこぶる広い。 (チ)リズム面に関しては、モチーフに含まれる特徴的な
ミニパターンが抽出され、その結果に基づいて特徴ミニ
パターンが計画的にメロディに組み込まれるようになっ
ている。したがって、モチーフのリズム的な特徴を任意
の度合でメロディに反映させることができる。 (リ)さらに、分散和音の音長列の形成に関し、パルスス
ケールによる最小回数の音長分割と音長結合の手段が設
けられている。パルススケールの影響によりモチーフに
はないリズム的特徴がメロディに表われる可能性はある
が、その変化は一貫性があり、よくコントロールされた
音長パターン変換を達成する。 (ヌ)メロディノートの候補の有効性に関して使用音高制
御手段が使用されている。メモリに用意される音階の種
類をはるかに超える有効ノートスケールを得ることがで
きる。例えば、しきい値をコントロールすることにより
達成可能である。 (ル)また、パラメータの設定次第により分散和音(アル
ペジオ)作成装置になる。 (ヲ)人工知能的機能が盛り込まれており、前向き推論や
後向き推論により、モチーフの評価、分析(モチーフか
らパラメータへの変換)やパラメータからメロディへの
変換が行われる。 (ワ)さらに、専門的な音楽知識は不要であり、わずかな
モチーフさえ想いつけば、後は自動作曲機の方でそれに
合わせて作曲してくれる。 (カ)修正学習機能が組み込まれており、ユーザの好みを
この機能が学習する。自動作曲機は、この学習機能が習
得した学習データを優先させて以降の作曲を行う。した
がって、作曲された曲はユーザの好みを反映するところ
となり、ユーザはますます興味をひかれることになる。
<Characteristics of Embodiment> From the above detailed description, the characteristics of the automatic bending machine according to this embodiment are clear. Some of them are listed below. (B) Since the melody is generated based on the motif feature parameters obtained by evaluating the motif and chord progression information, the essence and concept of the song's motif are reflected throughout the song itself and controlled along the chord progression. And a melody that can be changed in various ways is created. (B) A means for generating a parameter C (melody characteristic parameter, melody control information) for controlling the melody to be generated is provided in the melody generating means, and the parameter C for each measure is set in units of the progress section (measure). Have decided. The melody of each measure is controlled by the value of the parameter C assigned to each measure. Therefore, it is possible to express unity and variety in the flow of the melody. (C) The means for generating the parameter C uses the compressed data (parameter B) and the motif feature parameter,
The parameter C is generated by the calculation. Therefore, various values of the parameter C can be obtained with a relatively small storage capacity. (D) Further, the generating means (melody control information generating means) for the parameter C includes a musical expression identification data generating means, whereby a higher-order hierarchy can be imparted to the music. (E) Since the non-harmonic sound and the harmonic sound are treated separately, the flow of the music becomes very musical. (F) Motif is designed to be input by the user, and the song can be created in a way that reflects that motif, so the user can get a sense of participation in the composition and a sense of satisfaction at the same time. . (G) Regarding the reflection of the characteristics of the motif in the melody, it is controlled according to the characteristic elements of the motif, and the space for composing is very wide. (H) In terms of rhythm, characteristic mini-patterns included in the motif are extracted, and characteristic mini-patterns are systematically incorporated into the melody based on the result. Therefore, the rhythmic feature of the motif can be reflected in the melody to any degree. (I) Further, regarding the formation of the sound length sequence of the distributed chords, means for dividing the sound length by the pulse scale a minimum number of times and combining the sound lengths is provided. The rhythmic features not present in the motif may appear in the melody due to the influence of the pulse scale, but the changes are consistent and achieve well-controlled length pattern conversion. (Nu) A pitch control means is used for the effectiveness of the melody note candidates. It is possible to obtain an effective note scale that far exceeds the types of scales provided in memory. For example, it can be achieved by controlling the threshold value. (L) Also, depending on the parameter settings, it becomes a distributed chord (arpeggio) creation device. (Wo) An artificial intelligence function is included, and evaluation and analysis of motifs (conversion from motif to parameter) and conversion from parameter to melody are performed by forward inference and backward inference. (W) Furthermore, no specialized musical knowledge is required, and if you can think of even a few motifs, the automatic composer will compose accordingly. (F) A correction learning function is built in, and this function learns the user's preference. The automatic composer prioritizes the learning data acquired by this learning function and performs subsequent composition. Therefore, the composed song will reflect the user's preference and the user will be more and more interested.

【0130】〈変形、展開、応用〉上記実施例は本発明
の一態様にすぎない。以下、変形、展開、応用について
説明する。
<Modification, Development, Application> The above embodiment is only one aspect of the present invention. The modification, development, and application will be described below.

【0131】区 間 まず、上記実施例では小節の長さをどの小節も同じ長さ
にしているが、可変長の小節であってもよい。これは例
えば、小節カウンタを設け、その計数値(小節番号)に
割り当てられた小節の長さを使用することによって実現
できる。また、モチーフの小節は上記実施例では、曲の
冒頭として与えられることを想定してあったが、何番目
の小節をモチーフの入力小節にしてもよい。このための
変形は容易である。また、上記実施例では、入力される
モチーフの長さは1小節を想定してあったが、複数小節
であってもよい。このためには、例えば、2小節の場合
には、第1小節目のモチーフから第1のモチーフ特徴パ
ラメータ(例えば音型のパラメータLLi)を抽出し、
第2小節目のモチーフから第2のモチーフ特徴パラメー
タを抽出し、2種類のパラメータBの一方と第1のモチ
ーフ特徴パラメータとから第1のパラメータCを演算
し、もう片方のパラメータBの第2のモチーフ特徴パラ
メータから第2のパラメータCを演算する。そして、第
1のパラメータCは例えば奇数番号の小節のメロディ生
成を制御するために使用し、第2のパラメータCは偶数
番号の小節(モジュロ2がゼロの小節)のメロディ生成
を制御するのに使用する(小節番号のカウンタの値を2
でわれば、どちらのパラメータCを発生させればよいか
ただちに判別できる)。ただし、楽曲によっては、例え
ばA、B、Aの形式をとり、Aが8小節の楽節、Bが7
小節の楽節、最後のAが8小節の楽節、といったような
ケースでは、例えば、各楽節の値(8、7、8)=(第
1楽節の小節数、第2楽節の小節数、第3楽節の小節
数)と小節番号のカウンタの値とを比較し、小節番号が
9となり曲の冒頭から第9小節目になったこと、つまり
第2楽節の開始が検出された時点で、小節番号のカウン
タをリセットすればよい。要するに各楽節内の奇数番目
の小節で第1のパラメータCを発生させ、偶数番目の小
節で第2のパラメータCを発生させればよい。
[0131] Ward During First, in the above embodiment are any measures same length the length of the bar, but may also be a variable length bar. This can be realized, for example, by providing a bar counter and using the bar length assigned to the count value (bar number). Further, in the above-mentioned embodiment, it is assumed that the bar of the motif is given as the beginning of the music, but any bar may be used as the input bar of the motif. Modification for this is easy. Further, in the above embodiment, the length of the input motif was assumed to be one bar, but it may be a plurality of bars. For this purpose, for example, in the case of two measures, a first motif feature parameter (for example, a phonetic parameter LLi) is extracted from the motif of the first measure,
A second motif characteristic parameter is extracted from the motif of the second measure, the first parameter C is calculated from one of the two types of parameters B and the first motif characteristic parameter, and the second parameter of the other parameter B is calculated. The second parameter C is calculated from the motif feature parameter of. The first parameter C is used, for example, to control the melody generation of odd-numbered measures, and the second parameter C is used to control the melody generation of even-numbered measures (measures where modulo 2 is zero). Use (Set the bar number counter value to 2
If so, it is possible to immediately determine which parameter C should be generated). However, depending on the music, for example, the format is A, B, A, where A is 8 measures and B is 7
In the case where the measure is a measure, the last A is a measure of 8 measures, for example, the value of each measure (8, 7, 8) = (the number of measures of the first measure, the number of measures of the second measure, the third) The number of measures in the measure) is compared with the value of the measure number counter, and when the measure number becomes 9 and it is the ninth measure from the beginning of the song, that is, when the start of the second measure is detected, the measure number You can reset the counter. In short, it suffices to generate the first parameter C in the odd-numbered bars and generate the second parameter C in the even-numbered bars in each phrase.

【0132】また、上記実施例では、1小節当りのコー
ド数は1個(1コード/小節)を想定してあるが、1小
節当りのコード数は2つ以上にすることも可能である。
例えば、最初の2拍が第1のコード(例えばC)で後の
2拍が第2のコード(例えばF)となる小節を仮定して
みよう。第1の構成例では、パラメータC発生機能(メ
ロディ制御情報発生部)は小節単位でパラメータCを発
生する。一方、分散和音発生機能は、第1コードの区間
ではこの第1コードに従って分散和音を発生し、第2コ
ードの区間ではこの第2コードに従って分散和音を発生
させる。ただしパラメータCは小節区間で使用する。残
る非和声音付加機能は小節区間単位で非和声音を付加す
る。第2の構成例では、非和声音付加機能も2拍単位
(コード単位)で非和声音を付加する。その他の構成例
も考えられる。また、所望であれば、音長修正機能を変
更し、コード単位のメロディの各音長合計をコードの長
さ(またはそれに近い長さ)に修正する機能を盛り込ん
でもよい。
In the above embodiment, the number of chords per one bar is assumed to be one (one chord / bar), but the number of chords per one bar can be two or more.
For example, assume a bar where the first two beats are the first chord (eg C) and the second two beats are the second chord (eg F). In the first configuration example, the parameter C generation function (melody control information generation unit) generates the parameter C in units of bars. On the other hand, the distributed chord generating function generates a distributed chord according to the first chord in the section of the first chord, and generates a dispersed chord according to the second chord in the section of the second chord. However, the parameter C is used in the bar section. The remaining non-harmonic sound addition function adds non-harmonic sounds in units of measure sections. In the second configuration example, the non-harmonic sound adding function also adds the non-harmonic sound in units of two beats (chord unit). Other configuration examples are possible. If desired, the note length correction function may be changed to include a function of correcting the total note length of the melody in chord units to the chord length (or a length close thereto).

【0133】さらに、曲風などの選択機能を付加しても
よい。例えばパラメータBの全体のデータを分類する。
すなわちパラメータBメモリのデータ構造を分類化され
た構造にする。そして入力装置からの選択入力により、
パラメータBメモリより読み出すデータを決め、これら
の選択されたパラメータBによりパラメータCを発生さ
せる。上述したように、パラメータCはパラメータBに
依存しており、パラメータBの値が変わればパラメータ
Cの値も変わり、結果として、生成される曲のメロディ
が変化する。また、コード進行と関係するコード構成音
メモリ2のデータ構造についても曲風などに基づいて分
類化された構造にすることができる。選択されたコード
構成音のセットのなかから、コード進行メモリ上のコー
ド進行を示すコードネーム列に従って、各コード構成音
を読み出す。これにより、分散和音発生機能が発生する
分散和音が、別のコード構成音のセットに基づく場合と
は異なってくる。この結果、メロディの特徴も変化す
る。
Furthermore, a function for selecting a musical style may be added. For example, the entire data of the parameter B is classified.
That is, the data structure of the parameter B memory is made into a classified structure. And by selection input from the input device,
The data to be read from the parameter B memory is determined, and the parameter C is generated by these selected parameters B. As described above, the parameter C depends on the parameter B, and if the value of the parameter B changes, the value of the parameter C also changes, and as a result, the melody of the generated song changes. Moreover, the data structure of the chord component sound memory 2 related to the chord progression can be a structure classified based on the wind style. From the selected set of chord component sounds, each chord component sound is read according to the chord name sequence indicating the chord progression on the chord progression memory. As a result, the dispersed chord generated by the dispersed chord generating function is different from the case where the dispersed chord is based on another set of chord constituent tones. As a result, the characteristics of the melody also change.

【0134】音階関係(使用音高制御) 次に、メロディ音高列の生成に関与する使用音高制御機
能の変形について述べる。実施例で述べたように、使用
音高制御機能はノートスケール発生手段(ノートスケー
ル付与手段)と有効音高検査ないし決定手段から成って
いる(図2参照)。実施例の動作を示すフローチャート
によれば、ノートスケール発生手段は音階の重みデータ
メモリ5(図29参照)より音階の重みデータ(重み付
けられたノートスケール)を読み出す手段と、読み出し
たノートスケールの重みをコードの根音や、コード構成
音により変更する手段から構成されている。また、有効
音高検査手段は、分散和音の発生過程や非和声音の付加
過程において中間的につくり出されるメロディノートの
候補に対し、その候補に割り当てたノートスケール上の
重みを検査し、詳しくいえば、その重みをパラメータC
演算部(メロディ制御情報発生部)の計画したしきい値
(例えば、PC2、1)と比較し、候補の重みがしきい値
以上のときに、その候補を有効なノートと決定するよう
になっている。
Scale Relation (Used Pitch Control) Next, a modification of the used pitch control function relating to the generation of the melody pitch sequence will be described. As described in the embodiment, the used pitch control function is composed of note scale generating means (note scale giving means) and effective pitch checking or determining means (see FIG. 2). According to the flowchart showing the operation of the embodiment, the note scale generation means reads the scale weight data (weighted note scale) from the scale weight data memory 5 (see FIG. 29), and the read note scale weight. It is composed of means for changing the root note of chords and chord constituent sounds. Further, the effective pitch inspecting means inspects the weight on the note scale assigned to the candidate for the melody note candidates that are intermediately created in the process of generating the distributed chord and the process of adding the non-harmonic tone, Speaking of which, the weight is the parameter C
Compared with a threshold value (for example, PC 2 , 1 ) planned by the operation unit (melody control information generation unit), and when the weight of the candidate is equal to or greater than the threshold value, the candidate is determined as a valid note. Has become.

【0135】図29の例では、ある音階は2種類の重み
をもっており、ある音階は3種類の重みをもっている。
また、図30(B)の音階の重みデータ(スケールデー
タ)の読み出しが示すように、どのノートスケールを使
用するかはユーザーが入力装置1より決めることができ
るようになっている。ただし、この例では、説明の便宜
上、メモリより読み出されるノートスケールはコードな
どの情報とは独立であることを想定してある。図50、
図70、図51に示すものは、メモリから読み出される
ノートスケールがコードの種類に依存する例である。こ
こではアベイラブルノートスケールの概念を使用してい
る。あるコードに対して使用できるアベイラブルノート
スケールは1以上存在する。特定のコードに対しどのア
ベイラブルノートスケールを使用するかは、ユーザーサ
イドより選択することも可能であるが、ここでは自動的
に行っている(図51参照)。
In the example of FIG. 29, a certain scale has two kinds of weights and a certain scale has three kinds of weights.
As shown in the reading of scale weight data (scale data) in FIG. 30B, the user can determine which note scale to use from the input device 1. However, in this example, for convenience of explanation, it is assumed that the note scale read from the memory is independent of information such as chords. Figure 50,
The examples shown in FIGS. 70 and 51 are examples in which the note scale read from the memory depends on the type of chord. The concept of the available note scale is used here. There is more than one available note scale that can be used for a given chord. The user can select which available note scale to use for a particular chord, but this is done automatically here (see FIG. 51).

【0136】詳細に述べると、図50と図70におい
て、メモリ1はコード進行情報を記憶するメモリであ
り、連続するアドレスに、コードタイプを表わす数値
(コードナンバー)が並べられている((ロ)参照)。
このコードナンバーの配列{CNi}によりコード進行
が表現されている。メモリ2は、各コード(CNi)に
対するアベイラブルノートスケールの数を記述したテー
ブルである。一方、メモリ3は、夫々のコードに対する
アベイラブルノートスケール(ANS)の名前が数値で
表現されている。このアベイラブルノートスケールの名
前情報から、メモリ4に入っているスケールデータ(ア
ベイラブルノートスケールを重みパターンで示したデー
タ)を特定することができる。すなわち、メモリ3のA
NSの欄における“0”はナチュラルモードを“1”は
ペンタトニックスケールを、“2”はブルーノートスケ
ールを“3”はホールトーンスケールを、“4”はオル
タードスケールを意味している。このANSの値からメ
モリ4上のスケールデータの開始アドレスが計算でき
る。一方、メモリ2とメモリ3の間では、メモリ2の内
容から、メモリ3の特定のANSを指定できるようにな
っており、メモリ1とメモリ2の間では、メモリ1の内
容(コードタイプ)からそのコードタイプに対するアベ
イラブルノートスケールの数をメモリ2から読み出せる
ように構成されている。例えば、CNiがV7を示す
“7”の値のときは、その値から1を引いた値(ここで
は6)でメモリ2をアクセスすることにより、3、つま
りV7のアベイラブルノートスケールは3つあることが
わかる。このV7の3つのアベイラブルノートスケール
を具体的に知りたければ、すなわち重みづけられたスケ
ールデータの形式で知りたければ、次のようにする。ま
ず(CNi−1)ここでは6のところまでアベイラブル
ノートスケールの数を累算する(メモリ2を使って)。
この累算値(ここでは10)はメモリ3上において、コ
ードタイプV7についてのアベイラブルノートスケール
(ANS)の名前のリストの開始アドレスを指してい
る。既にV7のANSの数は3つあることがわかってい
る。したがって、この開始アドレスと、次のアドレスと
その次のアドレスを個々に計算して、メモリ4より読み
出すべき各アベイラブルノートスケールの開始アドレス
を計算する。メモリ4上の各ノートスケールデータの長
さは12アドレスである。この結果、V7のアベイラブ
ルノートスケールであるナチュラルモードとペンタトニ
ックスケールとブルーノートスケールのデータがメモリ
4より読み出されることになる。
More specifically, in FIGS. 50 and 70, the memory 1 is a memory for storing chord progress information, and numerical values (code numbers) representing chord types are arranged at consecutive addresses (((b) )reference).
The chord progression is represented by this array of chord numbers {CNi}. The memory 2 is a table describing the number of available note scales for each chord (CNi). On the other hand, in the memory 3, the names of the available note scales (ANS) for the respective chords are expressed numerically. From the name information of the available note scale, the scale data (data in which the available note scale is shown by a weight pattern) stored in the memory 4 can be specified. That is, A of the memory 3
In the NS column, "0" means natural mode, "1" means pentatonic scale, "2" means blue note scale, "3" means whole tone scale, and "4" means alternate scale. From this ANS value, the start address of the scale data on the memory 4 can be calculated. On the other hand, between the memory 2 and the memory 3, a specific ANS of the memory 3 can be designated based on the content of the memory 2, and between the memory 1 and the memory 2, the content (code type) of the memory 1 can be specified. The number of available note scales for the chord type can be read from the memory 2. For example, when CNi has a value of "7" indicating V7, the value obtained by subtracting 1 from that value (6 in this case) is used to access the memory 2, so that there are three available note scales of V7. I understand. If it is desired to specifically know the three available note scales of V7, that is, in the form of weighted scale data, the following is performed. First (CNi-1) Here, the number of available note scales is accumulated up to 6 (using the memory 2).
This accumulated value (10 in this case) indicates the start address of the list of available note scale (ANS) names for the chord type V7 on the memory 3. It is already known that there are three V7 ANS. Therefore, this start address, the next address and the next address are individually calculated to calculate the start address of each available note scale to be read from the memory 4. The length of each note scale data on the memory 4 is 12 addresses. As a result, the data of the natural mode, the pentatonic scale, and the blue note scale, which are the available note scales of V7, are read from the memory 4.

【0137】したがって、図50と図70に例示するメ
モリはアベイラブルノートスケールのデータベースとし
て使用でき、所望であれば、目的のコードに対するアベ
イラブルノートスケールのデータもしくは名前のリスト
をCRT等により表示することも容易である。このよう
なモニターを使って、ユーザー側から曲の進行にマッチ
したアベイラブルノートスケールを選択することも容易
である。さらに、図50と図70に例示するアベイラブ
ルノートスケールのデータベースは拡張も容易である。
例えばコードのリスト((ロ)参照)に入っていないコ
ードをリストに加えることができる。新しいコードタイ
プには、例えば、現在の最大値をもつCNiより1つ大
きな値を付ける。新しいコードタイプの各アベイラブル
ノートスケールの名前が与えられれば、メモリ2を拡張
して、そのコードタイプ(コードナンバー)とそのアベ
イラブルノートスケール数を次アドレスに書き込むとと
もに、メモリ3も拡張して名前を書き込む。いままでに
ないアベイラブルノートスケールのデータが与えられた
ときは、新しい名前(図の例では5)が付けられ、メモ
リ4が拡張される。したがって、ユーザより、新しいコ
ードの登録、そのコードに対するアベイラブルノートス
ケールの数、名前、重みパターン(スケールデータ)の
登録も容易にできる。その他、登録済のコードに対する
アベイラブルノートスケールのリストの変更(追加、削
除、訂正)なども容易である。
Therefore, the memory illustrated in FIGS. 50 and 70 can be used as an available note scale database, and if desired, a list of available note scale data or names for a target chord can be displayed by a CRT or the like. It's easy. With such a monitor, it is easy for the user to select an available note scale that matches the progression of the song. Further, the available note scale database illustrated in FIGS. 50 and 70 is easily expanded.
For example, a code not included in the code list (see (b)) can be added to the list. For example, the new code type is given a value larger than CNi having the current maximum value. Given the name of each available note scale of the new chord type, expand memory 2 and write that chord type (chord number) and its number of available note scales to the next address. Write. When the available note scale data that has never existed is given, a new name (5 in the example of the figure) is given and the memory 4 is expanded. Therefore, the user can easily register a new chord, the number of available note scales for the chord, the name, and the weight pattern (scale data). In addition, it is easy to change (add, delete, correct) the list of available note scales for registered chords.

【0138】さて、図51に示すフローにおいては、与
えられたコード(CNi)に対するアベイラブルノート
スケールの選択は乱数を使って実行している(51−
5、51−6参照)。その他の点については上述した特
定のコードに対するアベイラブルノートスケールの名前
またはスケールデータの読み出しに関する方法と同様で
ある。図51のフローの右側には注釈を入れており、こ
れ以上の説明は不要であろう。
Now, in the flow shown in FIG. 51, selection of the available note scale for a given code (CNi) is executed using random numbers (51-
5, 51-6). In other respects, it is the same as the method for reading the name or scale data of the available note scale for the specific code described above. The right side of the flow in FIG. 51 is annotated, and no further explanation is necessary.

【0139】★ノートスケールの合成★ 重み付けられたノートスケールのセットは音階の重みデ
ータメモリ(図1のメモリ5、図70のメモリ4)に記
憶させることができる。ここでの問題は、ノートスケー
ル(音階の重みデータ)の合成に関する。いま、クロマ
チックスケールのスケールデータ{SCLi}を次のよ
うに表わしてみよう。 次にペンタトニックスケールのスケールデータ{SCL
i}を次のようなものにしてみる。 欧長音階のスケールデータ{SCLi}は次のようにす
る。 上記の3つのスケールデータを加算すると、 が得られる。この(ニ)は図29の(2)ヨナ抜き長音
階のデータと完全に一致している。また、(ハ)の各デ
ータの2倍に(イ)の各データを加えると図29の
(4)長音階欧のデータと一致する。
* Synthesis of Note Scales * A set of weighted note scales can be stored in the scale weight data memory (memory 5 in FIG. 1, memory 4 in FIG. 70). The problem here concerns the synthesis of note scales (scale weight data). Now, let's express the scale data {SCLi} of the chromatic scale as follows. Next, the scale data of the pentatonic scale {SCL
Let i} be as follows. European scale scale data {SCLi} is as follows. Adding the above three scale data, Is obtained. This (d) is completely in agreement with the data of the major scale without the distortion of (2) in FIG. Further, when the data of (a) is added to twice the data of (c), the data agrees with the data of (4) major scale Europe in FIG.

【0140】以上の例示は、ある音階のデータは2つ以
上の音階のスケールデータを一次結合などによって組み
合わせることにより合成できることを示すためである。
このことは、2つの意味をもつ。第1は、既知の音階を
表わすスケールデータを別の複数の既知の音階を表現す
るスケールデータを合成することによって得ることがで
きるという点である。第2はいままでに存在しないタイ
プの音階を表わすスケールデータを既知の2つ以上の音
階を表現するスケールデータを合成することによって得
られるという点である。したがって、実験的なスケール
による自動作曲の可能性をもっている。
The above example is to show that data of a certain scale can be synthesized by combining scale data of two or more scales by linear combination or the like.
This has two meanings. First, the scale data representing a known scale can be obtained by synthesizing another scale data representing a plurality of known scales. The second point is that scale data representing a scale of a type that does not exist until now can be obtained by synthesizing scale data representing two or more known scales. Therefore, it has the possibility of being an automatic tune on an experimental scale.

【0141】記憶容量の面からいえば、音階重みデータ
メモリに収めるスケールデータのセットを小さくするこ
とができ、有利である。必要なときに、一次結合により
所望のスケールデータを自動的に発生させればよい。こ
の種の一次結合は、一次結合される各スケール名と各ス
ケールについての係数が決まれば容易に実行できる。S
CLijをi番目(iという名の)スケールのj番目の
音の重みデータとし、合成後のスケールのデータをSC
i、NEWで表わすと、SCLi、NEWは、SCLi、NEW=Σ
jSCLij(ajは係数)を演算することにより、容
易に得られる。
In terms of storage capacity, the set of scale data stored in the scale weight data memory can be made small, which is advantageous. The desired scale data may be automatically generated by the linear combination when necessary. This kind of linear combination can be easily executed if the scale names to be linearly combined and the coefficient for each scale are determined. S
Let CLij be the weight data of the j-th sound on the i-th (named i) scale, and the scale data after synthesis is SC.
Expressed as L i, NEW , SCL i, NEW is SCL i, NEW = Σ
It can be easily obtained by calculating a j SCLij (a j is a coefficient).

【0142】★しきい値★ 有効音高検査のためのしきい値(例えばPC2、1)は、
実施例の場合、メロディ制御情報発生部において作成さ
れる。有効音高決定手段は、候補の音高に対して割り当
てられている重み(ノートスケール発生手段より与えら
れた重み)としきい値とを比較し、所定の条件が成立す
るとき、実施例の場合では、その重みがしきい値以上の
重みをもつときに、候補をメロディノートとして採択し
ている。有効音高の条件を、 候補の重み≧しきい値 とする場合において、しきい値による候補への作用は次
のようになる。まず、ノートスケール発生手段により与
えられるノートスケールが2種類の重みしかない場合を
考えてみる。この場合、しきい値がいずれの重みより重
いときは、有効音高は発生しない。しきい値が両方の重
みの中間にあるときは、重い方の音高は有効として扱わ
れ、他方は無効である。しきい値が、いずれの重みより
低いときは、ノートスケール上のすべての音高が有効と
して扱われる(クロマチック的になる)。ノートスケー
ルの重みが3種類以上ある場合も同様にしてしきい値の
作用を理解することができる。
Threshold Threshold for valid pitch test (eg PC 2, 1 ) is
In the case of the embodiment, it is created in the melody control information generating section. The effective pitch determination means compares the weight assigned to the candidate pitch (weight given by the note scale generation means) with a threshold value, and when a predetermined condition is satisfied, in the case of the embodiment Then, when the weight has a weight equal to or greater than the threshold, the candidate is adopted as a melody note. When the condition of effective pitch is that the weight of the candidate ≧ the threshold, the action of the threshold on the candidate is as follows. First, consider the case where the note scale given by the note scale generating means has only two types of weights. In this case, when the threshold is heavier than any weight, the effective pitch does not occur. When the threshold is in the middle of both weights, the heavier pitch is treated as valid and the other is invalid. When the threshold is lower than any of the weights, all pitches on the note scale are treated as valid (becoming chromatic). Even when there are three or more kinds of note scale weights, the action of the threshold value can be similarly understood.

【0143】実施例の場合、コード構成音でもある音階
音は、通常の音階音より格上げされ、高い値をもつ。し
たがって、 重み(音階音)<しきい値<重み(コード構成音かつ音
階音) になるように、しきい値を選択すれば、実施例の自動作
曲機は分散和音発生機となる。実施例の場合、ノートス
ケール発生手段内には変動またはゆらぎを導入する手段
は含まれていない。このような変動導入手段は容易に実
現できる。その結果は、ある音高を確率的に有効音とす
る。例えば、ノートスケールデータの配列{SCLi}
の各要素に対し、各要素の大きさにより制御される変動
(例えば上乗せ)を乱数により導入する。あるいは、し
きい値との差がある程度以上小さい要素に対して、乱数
で発生させた比較的小さな値を加算する。このような制
御された変動導入手段を用いることにより、常に有効音
となる音高、たまに有効音となる音高、決して有効音と
ならない音高が規定されることになる。
In the case of the embodiment, the scale notes which are also the chord constituent notes are promoted and have a higher value than the normal scale notes. Therefore, if the threshold value is selected so that weight (scale note) <threshold value <weight (chord constituent note and scale note), the automatic composer of the embodiment becomes a distributed chord generator. In the case of the embodiment, the note scale generating means does not include means for introducing fluctuations or fluctuations. Such variation introducing means can be easily realized. As a result, a certain pitch is stochastically defined as an effective sound. For example, array of note scale data {SCLi}
For each element of, a variation (for example, addition) controlled by the size of each element is introduced by a random number. Alternatively, a relatively small value generated by a random number is added to an element whose difference from the threshold value is small to some extent. By using such controlled variation introducing means, the pitch that is always an effective sound, the pitch that is sometimes an effective sound, and the pitch that is never an effective sound are defined.

【0144】ノートスケールの一次結合手段とは別の意
味において、発生可能なノートスケールの豊富化がもた
らされる。ノートスケールデータをユーザプログラマブ
ルにできることはすでに説明した。所望であれば、しき
い値についても、入力装置よりその値を自由に設定する
ことができる(この実現は非常に容易である)。
In a sense other than the primary combination of the note scales, the enrichment of the note scales that can occur is brought about. It has already been explained that note scale data can be made user programmable. If desired, the threshold value can be freely set by the input device (this is very easy to realize).

【0145】リズム関係 <実施例のレビューと展開>上記実施例においては、メ
ロディのリズムに関して次のような手段を構じてきた。
第1はミニパターンの抽出と注入であり、第2はパルス
スケールによる音長の結合と分割である。もう少し、詳
しく述べると、モチーフの評価において、非和声音込み
のモチーフに含まれる支配的な小音長列を特徴ミニリズ
ムパターンとして評価、抽出し、その抽出結果を基に、
メロディの生成の最終過程において特徴ミニリズムパタ
ーンをメロディの音長列に組み込んでいる。一方、パル
ススケールによる音長の結合と分割は、モチーフから非
和声音を省略したモチーフ分散和声音パターン(モチー
フの分散和声音の音長列)を形成する手段として、ま
た、メロディの分散和音パターン(分散和声音のみのメ
ロディから成るものの音長列)を形成する手段として用
いている。ミニパターンによる手段は、直接的であり、
ごく皮相的にいえば、自然言語における「単語」と共通
する面をもっている。一方、パルススケールによる手段
は、ミニパターンによる手段よりは間接的なアプローチ
である。
Rhythm Relationship <Review and Development of Embodiments> In the above embodiments, the following means have been provided for the melody rhythm.
The first is the extraction and injection of mini-patterns, and the second is the combination and division of sound lengths by the pulse scale. More specifically, in the evaluation of the motif, the dominant small note length sequence included in the motif including non-harmonic sounds is evaluated and extracted as a characteristic minirhythm pattern, and based on the extraction result,
In the final process of melody generation, the characteristic mini rhythm pattern is incorporated into the melody tone length sequence. On the other hand, the combination and division of the note lengths by the pulse scale is used as a means of forming a motif distributed chord sound pattern (sound length sequence of the distributed chord sounds of the motif) in which the non-harmonic sounds are omitted from the motifs. It is used as a means for forming (a sequence of tone lengths consisting of a melody consisting only of distributed harmony tones). The means by mini-pattern is direct,
In a superficial way, it shares some aspects with "words" in natural language. On the other hand, the pulse scale method is an indirect approach rather than the mini pattern method.

【0146】上記実施例にあっては、音高列の分析と合
成のために、「分散和音」という概念をメロディの基礎
とするアプローチを採用しており、この「分散和音」の
抽出(モチーフに関して)と生成を(メロディに関し
て)行うのに、パルススケールによる音長結合と分割の
手段が有効に機能している。そして、パルススケールに
よる手段とミニパターンによる手段との両者により、リ
ズムもしくは音長列をきめ細かく調整、制御している。
しかしながら、このことは、両方の手段が必ず必要であ
るということを意味しない。すなわち、本発明によれ
ば、ミニパターンによる手段だけでも、あるいはパルス
スケールによる手段だけでもリズムの調整、制御の手段
として機能し得る。また、パルススケールによる手段を
「分散和音」のためにしか利用できないと解してはなら
ない。「分散和音」とは無関係にパルススケールによる
手段、ミニパターンによる手段を使用することが可能で
ある。パルススケールによる手段と分散和音との関係
は、分散和音の音長列形成の1つの有効な手段がパルス
スケールによる手段であるという関係であり、他の手段
による分散和音の音長列の形成を否定するものではな
い。逆にいえば、パルススケール手段という、分散和音
の音長列形成に有効な一手段がその他の音長列(一般の
メロディの音長列など)の形成にも利用可能である。そ
の具体例等については後で詳述する。
In the above-mentioned embodiment, an approach based on the concept of "distributed chords" as the basis of the melody is adopted for the analysis and synthesis of pitch sequences. With respect to (for melody) and for generation (for melody), the means of duration combination and division by the pulse scale works effectively. The rhythm or the tone length sequence is finely adjusted and controlled by both the means using the pulse scale and the means using the mini pattern.
However, this does not mean that both measures are absolutely necessary. That is, according to the present invention, only the means by the mini pattern or only the means by the pulse scale can function as the means for adjusting and controlling the rhythm. Also, it should not be understood that the pulse scale means can only be used for "distributed chords". It is possible to use the means by the pulse scale and the means by the mini pattern, independently of the "dispersed chord". The relationship between the means by the pulse scale and the distributed chord is that one effective means of forming the sound length sequence of the dispersed chord is the means by the pulse scale, and the formation of the sound length sequence of the dispersed chord by other means. I do not deny it. Conversely speaking, one means effective for forming the tone length sequence of the distributed chord, that is, the pulse scale means, can be used for forming other tone length sequences (such as the tone length sequence of a general melody). Specific examples thereof will be described later in detail.

【0147】<テーブル参照による音符の結合と分割>
上記実施例においては、音符を結合、分割するために各
パルス点が重み付けられたパルススケールを使用してい
る。ただし、パルススケールはプログラムのなかに内在
する形式になっている(図15と図16参照)。これと
は別のパルススケール発生手段では、パルススケールの
データをテーブル(メモリ)に持たせる。テーブルでパ
ルススケールを実現する利点は、様々なパルススケール
のデータを用意し、選択的に音符結合・分割手段に送り
込むことにより、音符結合・分割手段のルールは同一で
も、異なる分割、結合結果、つまり様々な音長列変更が
可能になる点である。逆にいえば様々なパルススケール
を内在する複雑で複合的なルールが不要になる。
<Concatenation and division of notes by table reference>
In the above embodiment, a pulse scale in which each pulse point is weighted is used to combine and divide the notes. However, the pulse scale is in the form inherent in the program (see FIGS. 15 and 16). In another pulse scale generating means, pulse scale data is stored in a table (memory). The advantage of realizing the pulse scale in the table is that by preparing data of various pulse scales and selectively sending them to the note combining / dividing means, even if the rule of the note combining / dividing means is the same, different division, combining results, That is, various tone length sequences can be changed. Conversely, complicated and complex rules inherent in various pulse scales are unnecessary.

【0148】以下、テーブル参照型の音長結合と分割の
手段について具体的に例示する。まず、図52に、モチ
ーフの分散和音パターンを得るのに使用されるテーブル
参照型パターン抽出のフローを例示する。明記していな
いところは、図15のフローと同様である。52−1に
おいて、TSUMBは着目している音符の開始位置(SUM
B)における重みであり、パルススケールのテーブル
{Ti}のSUMB番目のデータである。TSUMは次の
音符の開始位置(SUM)におけるパルススケール{T
i}上の重みである。したがって、52−1から52−
4までの処理の意味は次のようになる。すなわち、 (i)次の音符の開始位置の方が重い重みをもつときは、
着目している音符(上記の次の音符より1つ前の音符)
の音長MRiを、その前の音符(前にある和声音)の音
長RHNに加える。 (ii)着目している音符の開始位置の方が重い重みをもつ
ときは、その音長MRiを次の音符(後にある和声音)
の音長RHN+1に加える(ただし、重みが同じときは、
一応、次音符に吸収させている)。 したがって、テーブルが、図示のフローの右上に示すよ
うなパルススケール、すなわち図16と同一のパルスス
ケールである場合、図52のフロー実行による和声音の
音長パターン抽出結果と、図15による和声音の音長パ
ターン抽出の結果は同一となる。注目すべき点は、図1
5のフローは図16に例示するような重みの順序付け
(T0>T8>T4=T12>T2……=T14>T1=……T
15)がなされたパルススケールでしか抽出できないのに
対し、図52のフローは任意のパルススケールを使用で
きることであり、どのパルススケールを用いるかで結果
も様々に変化する、ということである。
The table reference type sound length combination and division means will be specifically described below. First, FIG. 52 illustrates a flow of table reference type pattern extraction used to obtain a distributed chord pattern of a motif. The points not specified are the same as those in the flow of FIG. 52-1, T SUMB is the start position of the note of interest (SUM
It is the weight in B) and is the SUMB-th data in the pulse scale table {Ti}. T SUM is the pulse scale at the start position (SUM) of the next note {T
i} is a weight on. Therefore, 52-1 to 52-
The meanings of the processes up to 4 are as follows. That is, (i) when the start position of the next note has a heavier weight,
The note of interest (one note before the next note above)
Is added to the note length RH N of the preceding note (preceding chord note). (ii) When the starting position of the note of interest has a heavier weight, the note length MRi is set to the next note (harmonic sound after).
To the note length RH N + 1 (However, if the weights are the same,
For the time being, it is absorbed in the next note). Therefore, if the table has a pulse scale as shown in the upper right of the flow shown in the figure, that is, the same pulse scale as that in FIG. The result of the sound length pattern extraction is the same. The point that should be noted is Figure 1
The flow of No. 5 is the ordering of weights (T 0 > T 8 > T 4 = T 12 > T 2 ...... = T 14 > T 1 = ... T as illustrated in FIG.
15 ) can be extracted only with the pulse scale that has been performed, the flow of FIG. 52 is that any pulse scale can be used, and the result changes variously depending on which pulse scale is used.

【0149】図53は図37の変形であり、テーブル参
照による音符の最適結合のフローを例示したものであ
る。53−1で、パルススケールの各値(T1〜T16
を小さい順に並び替えてSORTiに代入しているのは
後の処理を速くするためである。53−2では次の音符
の開始位置SUMにおけるパルススケール上の重みをS
ORTiの値と比較している。最初SORTiはSOR
T1であり、パルススケール上の一番軽い重みをもつ。
この一番軽い重みと同じ重みの点で開始する次の音符
(MERj+1)が優先的に、前の音符(MERj)と結
合される。以下、同様にして、軽い順に音長結合が行わ
れる。図54と図55はテーブル参照による音長結合の
フロー例である。図54のフローは図55におけるチェ
ック55−2の詳細である。図55は上述した実施例の
図38の代りとして使用できる。図55のシフト55−
3と実行55−4の詳細はそれぞれ図40と図41に示
す通りである。
FIG. 53 is a modification of FIG. 37 and exemplifies the flow of optimal note combination by table reference. 53-1, each value of the pulse scale (T 1 to T 16 )
Is rearranged in ascending order and substituted into SORTi in order to speed up the subsequent processing. In 53-2, the weight on the pulse scale at the start position SUM of the next note is S
It is compared with the value of ORTi. First SORTi is SOR
T1 and has the lightest weight on the pulse scale.
The next note (MER j + 1 ) starting at the point of the same weight as this lightest weight is preferentially combined with the previous note (MER j ). Hereinafter, similarly, the sound lengths are combined in order from the lightest. 54 and 55 show an example of the flow of sound length combination by table reference. The flow of FIG. 54 shows details of the check 55-2 in FIG. FIG. 55 can be used as an alternative to FIG. 38 of the above-described embodiment. Shift 55- in FIG.
3 and execution 55-4 are as shown in FIGS. 40 and 41, respectively.

【0150】図54において、SUMは次の音符の開始
位置(現在の音符の終了位置)をSUMBは現在の音符
の開始位置を表わす。54−3では現在の音符がクロス
しているパルス点のなかで最も重いパルス点の値を求め
ている。54−2から54−8のループを、K>PCが
成立するまで(全ての音符についてのチェックが完了す
るまで)繰り返すことにより、全ての音符のなかで最も
重いパルス点をまたぐ音符の開始位置がフラグffにセ
ットされ、その音符の番号がフラグflにセットされ、
クロスしているパルス点の最大の重みがレジスタMAX
に書き込まれる。図55の実行55−4において、チェ
ック55−2の結果、見つけ出された音符が、最大の重
みのパルス点を境として2つに音長分割される。音符数
が目標数に達するとi>|S|が成立し、分割作業は完
了する。
In FIG. 54, SUM represents the start position of the next note (end position of the current note) and SUM represents the start position of the current note. In 54-3, the value of the heaviest pulse point among the pulse points at which the current note crosses is obtained. By repeating the loop from 54-2 to 54-8 until K> PC is satisfied (until all the notes have been checked), the start position of the note that straddles the heaviest pulse point of all the notes. Is set to the flag ff, the note number is set to the flag fl,
The maximum weight of the crossing pulse points is the register MAX
Is written to. In the execution 55-4 of FIG. 55, the note found as a result of the check 55-2 is divided into two note lengths with the maximum weight pulse point as a boundary. When the number of notes reaches the target number, i> | S | is established, and the division work is completed.

【0151】上述したテーブル参照型による音符の分割
と結合の具体的動作例を図56と図57に示す。いずれ
も、オリジナルの音長パターンとして
56 and 57 show concrete operation examples of the division and connection of notes by the above-mentioned table reference type. Both of them are original length patterns

【外33】 を使用している。図56の方は、パルススケールとし
て、図示のスケール(正論理スケールと呼ぶことにす
る)を用いて、分割、結合したものであり、図57の方
は図56に示すパルススケールとは対照的(相補な)ス
ケール(逆論理スケールと呼ぶことにする)を用いて分
割、結合を行った例である。
[Outside 33] Are using. 56 is a pulse scale that is divided and combined using the illustrated scale (to be referred to as a positive logic scale), and FIG. 57 is in contrast to the pulse scale shown in FIG. This is an example of division and combination using a (complementary) scale (which will be referred to as an inverse logic scale).

【0152】★正論理、逆論理、評価値★ ここで、パルススケールを{Ti}(i=0〜15)で
表わす。したがってTiはパルススケール上のi番目の
ポイントにおける重みである。また、リズムパターンを
{Ri}とする。ここにRiはゼロか1であり、Ri=
1は、i番目のポイントに音符の開始位置があることを
示し、Ri=0はi番目のポイントでは音符は開始して
いないことを表わす。したがって音符の数Nは
Positive logic, inverse logic, evaluation value ★ Here, the pulse scale is represented by {Ti} (i = 0 to 15). Therefore Ti is the weight at the i-th point on the pulse scale. Also, the rhythm pattern is {Ri}. Ri is zero or 1, and Ri =
1 indicates that the note start position is at the i-th point, and Ri = 0 indicates that the note does not start at the i-th point. Therefore, the number N of notes is

【数1】 で表わされる。次に、[Equation 1] Is represented by next,

【数2】 で表わされる関数(評価値)を考えてみる。[Equation 2] Consider the function (evaluation value) represented by.

【0153】ここで、この関数を目安として、上述した
音符の分割と結合の論理を復習してみよう。上述の音符
分割手段の基本ルールは、与えられている音符のうちで
「最大」の重みをもつパルスポイントをクロスする音符
を、そのパルスポイントを境として、2つに音長分割す
るというものである。したがって、分割前の評価値V
(BD)と分割後の評価値V(AD)との差は、上記の
「最大」の重みと関係する。つまり、上記の音符分割の
論理は、分割することによって、関数Vを最大変化(増
加)させる。一方、上記の音符結合手段の基本ルール
は、与えられている音符のうちで「最小」の重みをもつ
パルスポイントで開始している音符を(そのパルスポイ
ントを結合線として)前の音符と音長結合するというも
のである。したがって、結合前の評価値V(BT)と結
合後の評価値V(AT)との差は上記「最小」の重みと
関係する。上記の2つの基本ルールを「正論理」のルー
ルまたは単に「正論理」と呼んでみよう。
Now, let us review the logic of note division and connection described above, using this function as a guide. The basic rule of the above note division means is that a note that crosses a pulse point having a "maximum" weight among the given notes is divided into two notes with the pulse point as a boundary. is there. Therefore, the evaluation value V before division
The difference between (BD) and the evaluation value V (AD) after division is related to the above-mentioned “maximum” weight. That is, the above note division logic causes the function V to change (increase) to the maximum by dividing. On the other hand, the basic rule of the above note combination means is that the note starting from the pulse point with the "minimum" weight among the given notes (with that pulse point as the connecting line) It is a long bond. Therefore, the difference between the evaluation value V (BT) before combining and the evaluation value V (AT) after combining is related to the above-mentioned "minimum" weight. Let's call the above two basic rules "positive logic" or simply "positive logic".

【0154】この意味における「正論理」は、使用され
るパルススケールの重みのパターンによって破壊される
ことのないルールである。しかし、あるパルススケール
と、それと相補な(対照的な)パルススケールを考えて
みると、ルールの実行は逆の結果を生み出す。互に相補
なパルススケールとは、片方のパルススケール上の最大
の重みをもつ点が、他方のパルススケールでは最小の重
みをもつような2つのパルススケールのことである。例
えば、図56に示すパルススケールと、図57に示すパ
ルススケールとは相補である。図56に示すパルススケ
ールを「正論理」のルールで分割するときには、そのパ
ルススケール上のうちで音符がクロスする「最大」の重
みのポイントが音符の分割線となり、同パルススケール
を「正論理」のルールで結合するときには、リズムパタ
ーンと同パルススケールを重ね合わせた場合に、リズム
パターン中の音符のうちで「最小」の重みのポイントが
注目され、この最小値のポイントが音符の結合線とな
る。これに対し、図56のパルススケールとは相補なパ
ルススケール(図57)を使用した場合には、「図5
6」のパルススケール上のうちで音符がクロスする「最
小」の重みのポイントが音符分割線となり、「図56」
のパルススケール上のうちで音符が開始する「最大」の
重みのポイントが音符結合線となる。同一のルールで実
行しても、相補なパルススケール同士は逆の結果をもた
らす。したがって、図56に示すパルススケールを「正
論理」スケールと呼ぶのに対し、図57に示すパルスス
ケールは「逆論理」のスケールと呼んでいる。
"Positive logic" in this sense is a rule that is not destroyed by the pattern of pulse scale weights used. However, given a pulse scale and its complementary (contrast) pulse scale, rule execution produces the opposite result. The mutually complementary pulse scales are two pulse scales in which the point having the maximum weight on one pulse scale has the minimum weight on the other pulse scale. For example, the pulse scale shown in FIG. 56 and the pulse scale shown in FIG. 57 are complementary. When the pulse scale shown in FIG. 56 is divided according to the rule of "positive logic", the point of the "maximum" weight where the notes cross on the pulse scale becomes the dividing line of the note, and the pulse scale is divided into "positive logic". When combining with the rule of “”, when the rhythm pattern and the same pulse scale are overlapped, the point with the “minimum” weight among the notes in the rhythm pattern is noted, and this minimum value point is the connecting line of the notes. Becomes On the other hand, when a pulse scale (FIG. 57) complementary to the pulse scale of FIG. 56 is used, “FIG.
On the pulse scale of "6", the point of the "minimum" weight at which the notes cross becomes the note dividing line, and "Fig. 56"
The point of the "maximum" weight at which the note starts on the pulse scale of is the note connecting line. Even with the same rules, complementary pulse scales produce opposite results. Therefore, the pulse scale shown in FIG. 56 is called a “positive logic” scale, while the pulse scale shown in FIG. 57 is called a “reverse logic” scale.

【0155】音長分割、結合手段の使用するルールを
「正論理」の代え、「逆論理」にすることができる。あ
るいは、選択的に「正論理」と「逆論理」とにより音長
の分割、結合を行うように構成することも容易である。
「逆論理」のルールでは、分割のとき、パルススケール
上のうちで音符がクロスする「最小」の重みのポイント
が音符の分割線となる。したがって、評価値Vの変動
(増加)は最小になる。結合のときはパルススケール上
のうちで音符が開始する「最大」の重みのポイントが音
符の結合線となる。したがって、評価値Vの変動(減
少)は最大になる。
The rule used by the tone length division / coupling means can be changed to "inverse logic" instead of "positive logic". Alternatively, it is easy to selectively divide and combine the sound lengths by "forward logic" and "reverse logic".
According to the "inverse logic" rule, at the time of division, the point of the "minimum" weight on the pulse scale where the notes cross each other becomes the note dividing line. Therefore, the fluctuation (increase) of the evaluation value V is minimized. In the case of connection, the point of the "maximum" weight on the pulse scale where the note starts is the note connection line. Therefore, the fluctuation (decrease) of the evaluation value V becomes maximum.

【0156】したがって、分割と結合に関し、可能な論
理の組み合わせは次のようになる。 (i)分割、結合とも正論理 (ii)分割は正論理で、結合は逆論理 (iii)分割は逆論理で、結合は逆論理 (iv)分割、結合とも逆論理 この論理の組み合わせについては後で再び別の角度から
説明する。
Therefore, possible combinations of logics regarding division and combination are as follows. (i) Partition and join are positive logic (ii) Partition is positive logic, join is inverse logic (iii) Partition is inverse logic, join is inverse logic (iv) Partition and join are inverse logic I will explain again from another angle later.

【0157】★パルススケールの合成、分解★ パルススケールはいくつかのパルススケールから合成で
きる性質と、逆にいくつかの単純なパルススケールに分
解できる性質をもっている。図58には、いくつかのリ
ズムパターンやリズのノリが例示されている。(A)に
示すのはサンバのリズムの一例である。ここでは3つ
(あるいは括弧で示すように4つ)の楽器で演奏されて
いる。各楽器の演奏による音の個数を単純加算したもの
を(A)の下に示している。すなわち、 2122 3212 1213 3111 である。高い値がついているところは発生音圧の高いと
ころでもある。この数値表現されたパターンをパルスス
ケールとして活用することができる。ここでのパターン
は、全体としてサンバらしさをもつポリリズム(複合リ
ズム)の数値表現でもある。図58の(B)に示すのは
16ビートの一例である。この複合リズムの数値表現
は、 3010 4010 3111 4020 で示されている(ここでも単純加算である)。
[Synthesis and Decomposition of Pulse Scale] A pulse scale has a property that it can be composed from several pulse scales and, conversely, a property that it can be decomposed into some simple pulse scales. In FIG. 58, some rhythm patterns and rhythms of liz are illustrated. Shown in (A) is an example of a samba rhythm. It is played on three (or four, as shown in brackets) instruments here. A simple addition of the number of sounds played by each musical instrument is shown below (A). That is, 2122 3212 1213 3111. The place with a high value is also the place where the generated sound pressure is high. This numerically expressed pattern can be used as a pulse scale. The pattern here is also a numerical expression of polyrhythm (composite rhythm) that has a samba-like character as a whole. FIG. 58B shows an example of 16 beats. The numerical expression of this composite rhythm is shown as 3010 4010 3111 4020 (again, it is a simple addition).

【0158】図58の(C)〜(G)は、モノリズム
(ノリ)の例である。純粋なリズムの特徴を直接的に示
すものである。よく見ると、16ビートの複合リズムは
4拍子らしさ、ロックぽさ、8ビートらしさなどを含ん
でいることがわかる。換言すれば、(C)や(D)や
(E)、(F)などで示すノリのパターンを数値的に一
次結合すると、(B)に示す16ビート(複合化された
リズム)の数値表現であるパターンとそっくりになる。
ある側面からいえば、3種類以上の重みのパターンで表
現されるパルススケールは複合リズムを表わしている。
そして、いま例示したように、既知の複合リズムはより
純粋なモノリズムの組合せである(いくつかの楽器の演
奏により形成されたリズムである)。このモノリズムを
1と0の重みパターン(パルススケール)で表わせば、
いくつかのパルススケールを一次結合等で組み合わせる
ことにより、特定のポリリズムを特徴づけるパターンが
得られる。
58 (C) to (G) are examples of monorhythms. It is a direct indication of the characteristics of pure rhythm. If you look closely, you can see that the 16-beat complex rhythm includes 4-beat-like, rock-like, 8-beat-like, and so on. In other words, numerically linearly combining the paste patterns shown in (C), (D), (E), (F), etc., the numerical expression of 16 beats (composite rhythm) shown in (B). It looks exactly like the pattern.
From a certain aspect, a pulse scale represented by a pattern of three or more weights represents a complex rhythm.
And, as just illustrated, the known complex rhythm is a more pure monorhythmic combination (a rhythm formed by the performance of several musical instruments). If this monorhythm is expressed by the weight pattern of 1 and 0 (pulse scale),
By combining several pulse scales, such as a linear combination, one obtains a pattern that characterizes a particular polyrhythm.

【0159】さらに、新規なポリリズムを特徴づけるパ
ルススケールも容易に得られる。例えば(A)で示すサ
ンバの2列目のリズムパターン
Further, a pulse scale characterizing a novel polyrhythm can be easily obtained. For example, the rhythm pattern of the second row of the samba shown in (A)

【外33】を表わすパルススケール 1010 1101 0101 1000 と、ロックのノリを表わすパルススケール 0000 1000 0000 1000 とを一次結合することにより、サンバ・ロックの複合リ
ズムを特徴づけるパルススケールを得ることができる。
A pulse scale characterizing the complex rhythm of samba rock can be obtained by linearly combining the pulse scale 1010 1101 0101 1000 representing ## EQU33 ## and the pulse scale 0000 1000 0000 1000 representing rock nori.

【0160】1つの実現例では、パルススケールTij
のセットがメモリに記憶される。2つ以上のパルススケ
ールのデータを使って Ti(合成)=Σa jTij(a jは係数) を演算することにより、一次結合されたパルススケール
Ti(合成)が合成される。このような構成は、限られ
た数のパルススケールから非常に数多くのパルススケー
ルを生み出す。記憶容量を最大限に節約するには、1と
0の2つの重みしか持たない独立なパルススケールti
jのセットを用意するのがよい。
In one implementation, the pulse scale Tij
Are stored in memory. The linearly combined pulse scale Ti (synthesis) is synthesized by calculating Ti (synthesis) = Σ a j Tij (where a j is a coefficient) using data of two or more pulse scales. Such an arrangement produces a very large number of pulse scales from a limited number of pulse scales. In order to save the storage capacity to the maximum, an independent pulse scale ti having only two weights 1 and 0 is used.
It is better to prepare a set of j.

【0161】★パルススケールの曲進行依存性★ 例えば、フィルイン、サビ(尾開部)、4Barバリエ
ーションのところなどではメロディのリズムの特徴が変
化するのが普通である。この目的のため、パルススケー
ルを曲の進行によって変化させることができる。例え
ば、パラメータC演算部により、パルススケールを計画
的に発生または選択する。また、ごく小さな変動ないし
ゆらぎをパルススケールに導入する手段も使用できる。
例えば、
* Dependence of pulse scale on song progression * For example, the characteristics of the rhythm of the melody usually change at fill-in, chorus (tail opening), and 4 Bar variations. For this purpose, the pulse scale can be changed as the song progresses. For example, the parameter C calculation unit systematically generates or selects the pulse scale. It is also possible to use means for introducing very small fluctuations or fluctuations into the pulse scale.
For example,

【外34】 の小節の次に、[Outside 34] Next to the measure

【外35】 というリズム(音長列)が得られるように、パルススケ
ールを小変動させることができる。
[Outside 35] The pulse scale can be slightly changed so as to obtain the rhythm (sound length sequence).

【0162】<PSによるモチーフ評価とメロディ生成
>いま、モチーフが与えられているとする。上述したよ
うに、モチーフは本実施例にあっては音高列のデータと
音長列のデータとで表現される。ここで、モチーフの音
長列のデータ{MRi}あるいは、各音長の開始位置の
データ{Ri}を上述したようなパルススケールにより
評価することが可能である。評価関数としていろいろな
ものが使用できるが、ここでは、説明の便宜上、
<Evaluation of motif and generation of melody by PS> It is assumed that a motif is given. As described above, the motif is represented by the pitch string data and the pitch string data in this embodiment. Here, the data {MRi} of the tone length sequence of the motif or the data {Ri} of the start position of each tone length can be evaluated by the pulse scale as described above. Although various evaluation functions can be used, here, for convenience of explanation,

【数2】を評価関数として選択してみる。ここで、{T
i}は3つ以上の重みをもつパルススケールを表わすも
のとする。i番目のパルスポイントがTiの重みをもっ
ている。Nはモチーフの音符数である。また、説明の便
宜上、パルススケール{Ti}は特定の複合リズムの数
値表現と考えることにする。
Let's select [Equation 2] as the evaluation function. Where {T
Let i} represent a pulse scale with three or more weights. The i-th pulse point has a weight of Ti. N is the number of notes in the motif. Further, for convenience of explanation, the pulse scale {Ti} will be considered as a numerical expression of a specific composite rhythm.

【0163】さて、モチーフを入力する者、すなわちユ
ーザはモチーフの後何を期待しているか。これは難問で
ある。この問題は後で検討しよう。あるパルススケール
{Ti}を適用して、モチーフの評価値Vが算出でき
る。評価値はモチーフの音長列に依存する。ある場合に
は比較的大きな値となり、ある場合には小さな値となろ
う。パルススケール{Ti}が複合リズムの数値表現で
あるという想定において、評価値Vが大きな値を示した
という事実は、適用されたモチーフのリズムパターン
が、使用したパルススケールのなかで値の大きな位置に
多くの音符開始点Riをもつ可能性が高い、ということ
を示唆している。つまり、複合されている要素(例えば
ロックらしさ、8ビートらしさ)の性格や印象が強く出
ているリズムパターンとみることができる。逆に、評価
値Vの値が小さいということは、複合されている要素の
なかの一番弱い性格を目立たせるような音符が多くな
る、といったことを示唆する。
Now, what does the person who inputs the motif, that is, the user, expect after the motif? This is a difficult problem. We will consider this issue later. The evaluation value V of the motif can be calculated by applying a certain pulse scale {Ti}. The evaluation value depends on the tone length sequence of the motif. In some cases it will be relatively large and in others it will be small. On the assumption that the pulse scale {Ti} is a numerical expression of a complex rhythm, the fact that the evaluation value V showed a large value means that the rhythm pattern of the applied motif has a large value in the position used in the pulse scale used. It is highly possible that there are many note start points Ri. In other words, it can be regarded as a rhythm pattern in which the character and impression of the combined elements (for example, rock-like, 8-beat like) are strongly expressed. On the contrary, the small value of the evaluation value V suggests that there are many notes that make the weakest personality among the combined elements stand out.

【0164】ここで、メロディのリズムパターン(ここ
では音長列の意味)を生成するための音符分割、結合手
段が使用できる論理もしくはルールのいくつかについて
提示する。第1のアプローチでは、分割と結合の両方を
「正論理」で実行する。すなわち、評価関数Vの値が、
最小の分割回数で一番増えるポイントを音符分割線と
し、最小の結合回数で最小の減少を与えるポイントを音
符結合線とする。このアプローチによれば、パルススケ
ールにおいて複合されている性格が維持されるように作
用する。第2のアプローチでは、評価関数Vが、分割に
より最小の増加を示し、結合により最大の減少を示すポ
イントをそれぞれ音符分割線、音符結合線とする(逆論
理アプローチ)。このアプローチによれば、パルススケ
ールの特徴から独立した新たな特徴が生み出される傾向
になる。
Here, some of the logics or rules that can be used by the note division and combination means for generating the melody rhythm pattern (here, the meaning of the note length sequence) will be presented. In the first approach, both splitting and joining are performed in "positive logic". That is, the value of the evaluation function V is
The point that increases the most with the minimum number of divisions is the note dividing line, and the point that gives the minimum decrease with the minimum number of couplings is the note connecting line. This approach acts to maintain a compounded character on the pulse scale. In the second approach, the points at which the evaluation function V shows the minimum increase by division and the maximum decrease by connection are the note division line and the note connection line, respectively (inverse logic approach). This approach tends to create new features that are independent of pulse scale features.

【0165】第3のアプローチでは、分割、結合とも評
価関数Vが最小変動するようなポイントを分割、結合線
とする。第4のアプローチでは評価関数Vの値が大きい
ときは正論理を使用し、評価関数Vの値が小さいときは
負論理を使用する。第1のアプローチはパルススケール
に内在する複合リズムの性格に合わせてモチーフからメ
ロディへのリズム展開を意図するユーザに適する。第2
のアプローチは、複合リズムは意識しているが、複合リ
ズムとは別の特徴をメロディリズムに表現することを意
図するユーザに適する。第3のアプローチは複合リズム
を意識していないユーザに適する。分割、結合によって
意図しない複合リズムの特徴が表面化することはユーザ
の期待に反するからである。
In the third approach, the points at which the evaluation function V has the smallest variation in both division and connection are set as division and connection lines. In the fourth approach, positive logic is used when the value of the evaluation function V is large, and negative logic is used when the value of the evaluation function V is small. The first approach is suitable for a user who intends to develop a rhythm from a motif to a melody in accordance with the character of the complex rhythm inherent in the pulse scale. Second
This approach is suitable for the user who is aware of the complex rhythm but intends to express a characteristic different from the complex rhythm in the melody rhythm. The third approach is suitable for users who are not aware of complex rhythms. This is because it is against the user's expectation that unintended characteristics of the composite rhythm are exposed due to division and combination.

【0166】上記のアプローチは、各々のユーザに対し
て有効なアプローチである。ただし、ユーザが「何を」
意図してモチーフを作ったのかは、モチーフのみからは
知ることができないことがらである。これを解決するに
は、自動作曲機とユーザとの間で交流(インターアクシ
ョン)を図る必要がある。(インターアクションの形式
はいろいと考えられるが(例えば、ロックパターンをユ
ーザが欲しているなら、ユーザに「ロック風」の要求を
入力装置を介して行わせるなど)。にもかかわらず、モ
チーフのリズムと最も良くマッチするパルススケールは
存在する。そして、このパルススケールをメロディのリ
ズムの生成のための基準とすることは有意義である、と
考えられる。
The above approach is effective for each user. However, when the user asks "what"
Whether or not the motif was created intentionally cannot be known from the motif alone. In order to solve this, it is necessary to promote interaction (interaction) between the automatic composer and the user. (Although the form of the interaction is considered to be various (for example, if the user wants a lock pattern, the user can make a “rock-like” request via an input device).) There exists a pulse scale that best matches the rhythm, and it is considered meaningful to use this pulse scale as the basis for the creation of the melody rhythm.

【0167】★シンコペーションの度合の評価★ ここでは、モチーフのリズムの評価例として、シンコペ
ーションの度合を測定する例を挙げてみる。一般にシン
コペーションはパッセージ(楽句)におけるアクセント
の通常位置からの移動である。シンコペーションの度合
測定用のパルススケール(4拍子系)として、第1拍目
(T0)が最大の重みをもち、第3拍目(T8)が次に重
く、第2拍目(T4)と第4拍目(T12)がさらに軽い
パルススケールを使用する。さらに、一拍を4等分し、
その第1パルスがそのなかで最も重く、第3のパルスが
次に重く、第2パルスと第4パルスが一番軽くなるよう
にしてみる(重みパターンの階層構造)。このようなタ
イプのパルススケールの一例を図59のフローの下方に
示してある。ここでは、 T0T1T2T3T4T5T6T7T8T9T10T11T12T13T14T15 5 1 2 1 3 1 2 1 4 1 2 1 3 1 2 1 である。
Evaluation of degree of syncopation * Here, as an example of evaluation of the rhythm of a motif, an example of measuring the degree of syncopation will be given. In general, syncopation is the movement of accents in passages from the normal position. As a pulse scale (4-beat system) for measuring the degree of syncopation, the first beat (T 0 ) has the maximum weight, the third beat (T 8 ) has the next highest weight, and the second beat (T 4). ) And the fourth pulse (T 12 ) is lighter. Furthermore, divide one beat into four equal parts,
The first pulse is the heaviest of them, the third pulse is the heaviest next, and the second and fourth pulses are the lightest (hierarchical structure of weighting pattern). An example of this type of pulse scale is shown below the flow in FIG. Here, T 0 T 1 T 2 T 3 T 4 T 5 T 6 T 7 T 8 T 9 T 10 T 11 T 12 T 13 T 14 T 15 5 1 2 1 3 1 2 1 4 1 2 1 3 1 2 It is 1.

【0168】図59のフローにおいて、iは音符番号、
SUMは59−4の計算時は、(i+1)番目の音符の
開始位置(小節の先頭からi番目までの音符の各音長の
合計)、Sは、59−5からループを抜けるとき、各音
符の開始位置の列{SUM}についての重みの累算値、
すなわち、 S=ΣTSUM(SUM=0から最後のSUMの値まで) である。これは、上述のRi、Tiを使用すると、
In the flow of FIG. 59, i is a note number,
SUM is the start position of the (i + 1) th note (the total length of each note from the beginning of the measure to the i-th note) when calculating 59-4, and S is The cumulative value of the weights for the note start position sequence {SUM},
That is, S = ΣT SUM (SUM = 0 to the last SUM value). This is because when Ri and Ti described above are used,

【数3】 と等価である。したがって、59−6の計算によるV
は、
(Equation 3) Is equivalent to Therefore, V calculated by 59-6
Is

【数2】となり(Nは音符数)、上で挙げた評価関数と
同一形式である。ここでは、Vはモチーフのリズム(音
長列{MRi})のシンコペーションの尺度を表わす。
図60は各種のリズムパターンに対し、図59に示すパ
ルススケールとフローにより算出したシンコペーション
評価値を示すものである。
(2) (N is the number of notes), which has the same format as the evaluation function described above. Here, V represents the measure of syncopation of the rhythm of the motif (note length sequence {MRi}).
FIG. 60 shows syncopation evaluation values calculated by the pulse scale and flow shown in FIG. 59 for various rhythm patterns.

【0169】★コントロールされた音長パターンの発生
★ 上述のように、与えられたモチーフのリズムに対して
は、パルススケールを使用することにより、リズムの評
価値を算出することができる。いまから述べる事項は、
このようにして得たモチーフのリズム評価値を基にし
て、コントロールされた音長パターン(メロディの音長
パターンとして使用できる)を発生する技術である。評
価関数Vは、評価対象である音長列により値が変化す
る。したがって、一般に評価関数Vは評価対象の音長列
の音符数nにも依存する。いま、音符数Nのオリジナル
(モチーフ)音長列の評価関数Vの値がV(N)であっ
たとする。任意の音符数nに対し、オリジナルの音長列
の展開を考える。この場合、評価関数VはNのときV
(N)の点を通る曲線となり得る。この評価曲線はいろ
いろな仕方で得ることができる(例えば、上述した分
割、結合手段により得た音長列の評価値をすべての音符
数について計算することにより)。
Generation of Controlled Duration Pattern * As described above, for the rhythm of the given motif, the rhythm evaluation value can be calculated by using the pulse scale. From now on
This is a technique for generating a controlled note length pattern (which can be used as a melody note length pattern) based on the rhythm evaluation value of the motif thus obtained. The value of the evaluation function V changes depending on the tone length sequence to be evaluated. Therefore, generally, the evaluation function V also depends on the number of notes n of the note length string to be evaluated. Now, it is assumed that the value of the evaluation function V of the original (motif) tone length sequence having the number of notes N is V (N). Consider the expansion of the original note length sequence for an arbitrary number of notes n. In this case, the evaluation function V is V when N
It can be a curve that passes through the point (N). This evaluation curve can be obtained in various ways (for example, by calculating the evaluation value of the note length sequence obtained by the above-mentioned dividing and combining means for all the note numbers).

【0170】乱数発生手段によりランダムな音長列を発
生させる。このランダムな音長列が上記の評価曲線とよ
く一致しているかどうかを検査する。検査の結果が合格
であれば、その音長列を採択する(メロディの音長列と
して、あるいは中間的なメロディの音長列として)。こ
れによって、評価関数により制御された音長列を得るこ
とができる。図61はコントロールされた音長パターン
を発生するフローの一例である。61−2において、
A random tone length sequence is generated by the random number generation means. It is checked whether or not this random tone length sequence is in good agreement with the above evaluation curve. If the result of the inspection is acceptable, the tone length sequence is adopted (as the tone length sequence of the melody or as the tone length sequence of the intermediate melody). This makes it possible to obtain a tone length sequence controlled by the evaluation function. FIG. 61 is an example of a flow for generating a controlled tone length pattern. At 61-2,

【数4】 (TRiはRi番目のパルスポイントの重み)を計算して
いるが、この演算式は一例にすぎない。例えば、パルス
スケール{Ti}とランダムな音発生ポイントの列{R
i}との一致度を評価する一致度関数(最もよく一致す
るとき例えば1となり、最も不一致のとき0となるよう
な関数)を使用してもよい。例えば、
[Equation 4] (T Ri is the weight of the Ri-th pulse point) is calculated, but this arithmetic expression is only an example. For example, a pulse scale {Ti} and a sequence of random sound generation points {R
It is also possible to use a coincidence function that evaluates the degree of coincidence with i} (a function that becomes 1 for the best match and 0 for the most disagreement). For example,

【数5】 あるいは、パルススケール{Ti}を1と0の重みしか
もたない複数(M個としてみる)のサブパルススケール
{tij}に分解し、このM個のサブパルススケールを
使って、
(Equation 5) Alternatively, the pulse scale {Ti} is decomposed into a plurality of sub-pulse scales {tij} having only weights of 1 and 0 (as M), and the M sub-pulse scales are used to

【数6】 なども使用できる。(Equation 6) Etc. can also be used.

【0171】フローに従って述べると、図61の61−
1の詳細は図62に示されている。図62のフロー自体
の明白な記述から動作は明らかであるので詳しい説明は
省略する。要するに、図61に記載するように、乱数に
より1から15までの異なる数値をN−1個(音発生ポ
イントRiを表わす)を発生させている。62−7のR
0=1は小節の先頭には常に音符が開始することを示唆
している(必ずしも、こうする必要はない)。図63は
図61の61−2の詳細である。説明は不要であろう。
図64は図61の61−4の詳細である。図64のフロ
ー自体の明白な記述と、フロー上方に示す動作例(ME
Riはi番目の音符の音長データを表わす)から説明は
不要である。図61の61−3に示すPCxとPCyは
例えば、メロディ制御情報発生手段より与えられるパラ
メータである。許容される評価値Vの下限と上限をそれ
ぞれ表わしている。61−3のテストに合格したものが
61−4でメロディの音長列のデータに変換されてい
る。
According to the flow, 61-in FIG.
The details of 1 are shown in FIG. Since the operation is clear from the clear description of the flow itself in FIG. 62, detailed description will be omitted. In short, as shown in FIG. 61, N−1 different numerical values (representing the sound generation point Ri) are generated by random numbers from 1 to 15. 62-7 R
0 = 1 suggests that a note always starts at the beginning of a bar (not necessarily required). FIG. 63 shows the details of 61-2 in FIG. No explanation is necessary.
FIG. 64 shows details of 61-4 in FIG. A clear description of the flow itself in FIG. 64 and an operation example (ME
Ri represents the tone length data of the i-th note), so that no explanation is necessary. PCx and PCy shown at 61-3 in FIG. 61 are, for example, parameters given by the melody control information generating means. The lower limit and the upper limit of the allowable evaluation value V are shown respectively. Those passing the test of 61-3 are converted into data of the tone length sequence of the melody in 61-4.

【0172】★モチーフリズムに対する最適PS推定★ モチーフのリズムに対し最も良く適合するパルススケー
ルを推定もしくは連想することは、後のメロディ生成の
ために有効である。一例として、図65に、サンバらし
いパターン
Optimal PS Estimation for Motif Rhythm Estimating or associating a pulse scale that best fits the rhythm of a motif is effective for later melody generation. As an example, FIG. 65 shows a samba-like pattern.

【外33】を素材として、3つの異なるパルススケー
ル、すなわち、正論理スケール、逆論理スケール、サン
バスケールを用いて音符の分割、結合を行った場合の評
価値の特性を示している。図66は、正規化した評価例
である(負論理による特性を両端が他の特性と一致する
ように正規化している)。評価関数としては、
The characteristics of the evaluation value when the notes are divided and combined using three different pulse scales, that is, a positive logic scale, an inverse logic scale, and a samba scale, are shown. FIG. 66 is a normalized evaluation example (a characteristic based on negative logic is normalized so that both ends match other characteristics). As an evaluation function,

【数7】 を使用している。(Equation 7) Are using.

【0173】図66からわかるように、サンバスケール
によって分割、結合した場合が、一番「なめらか」に評
価値が変化している(なめらかさの計算はここでは省略
する)。したがって、
As can be seen from FIG. 66, the evaluation value changes to the most “smoothness” in the case of division and connection by the samba scale (calculation of smoothness is omitted here). Therefore,

【外33】のオリジナル音長列に最も良く適合する最適
パルススケールはサンバスケールであると評価すること
ができる。次に、対象であるモチーフのリズムパターン
に対し、ピーク値(最大値あるいは最小値)の評価を与
えるパルススケールを最適のパルススケールと推定する
技術について説明する。
The optimum pulse scale that best fits the original tone length sequence of [Ex. 33] can be evaluated as the samba scale. Next, a technique for estimating a pulse scale that gives an evaluation of a peak value (maximum value or minimum value) as an optimum pulse scale for a rhythm pattern of a target motif will be described.

【0174】上述したように、パルススケールを複合リ
ズムの数値表現と想定する場合において、パルススケー
ルはいくつかのより純粋なパルススケール(サブパルス
スケールと呼ぶことにする)の一次結合で表わすことが
できる。ここでは、サブパルススケールは2つの重みし
かもたない重みパターンであるとする。そうすると、一
般性を失うことなく、サブパルススケールは“1”と
“0”の値しか(“1”だけの場合も含まれる)とらな
いパターンデータとして表現できる。なお、0のみのパ
ターンは適用外である。
As mentioned above, in the case where the pulse scale is assumed to be a numerical representation of a complex rhythm, the pulse scale may be represented by a linear combination of several purer pulse scales (which we shall call subpulse scales). it can. Here, it is assumed that the sub-pulse scale is a weight pattern having only two weights. Then, without loss of generality, the sub-pulse scale can be expressed as pattern data having only values of "1" and "0" (including the case of only "1"). The pattern of only 0 is not applicable.

【0175】いま、複数のパルススケールが用意されて
いるとし、あるモチーフのリズムパターン(音長列)に
対し、所定の評価関数(パルススケールのデータを変数
として含む関数)を適用する。評価関数の値はパルスス
ケールの種類と評価対象であるリズムパターンによって
変化する。あるリズムパターンのときにはあるパルスス
ケールによる評価値がピークを示し、別のリズムパター
ンのときには別のパルススケールによる評価値がピーク
を示す。パルススケールの種類が非常に豊富な場合や、
リズムパターンの特徴が2つ(あるいはそれ以上)のパ
ルススケールに対し、同様の関係(類似関係)をもつ場
合、ピークを与えるパルススケールは2つ(あるいはそ
れ以上)存在し得る。この場合、いずれのパルススケー
ルも、適用されたパルススケールのセットのなかでは最
適のパルススケールと推定される。
Now, assuming that a plurality of pulse scales are prepared, a predetermined evaluation function (function including pulse scale data as a variable) is applied to a rhythm pattern (sound length sequence) of a certain motif. The value of the evaluation function changes depending on the type of pulse scale and the rhythm pattern to be evaluated. The evaluation value on a certain pulse scale shows a peak for a certain rhythm pattern, and the evaluation value on another pulse scale shows a peak for another rhythm pattern. When there are a wide variety of pulse scale types,
If the characteristics of the rhythm pattern have a similar relationship (similarity) to two (or more) pulse scales, there may be two (or more) pulse scales giving peaks. In this case, either pulse scale is estimated to be the optimum pulse scale within the set of applied pulse scales.

【0176】以下の説明ではピークを最大の意味で使用
する(説明の便宜上)。また、評価関数として2つの評
価関数を例示する。第1の評価関数は次のように表わさ
れる。
In the following description, the peak is used in the maximum meaning (for convenience of description). Two evaluation functions are illustrated as the evaluation function. The first evaluation function is expressed as follows.

【数8】 ここに、{Ri}は1、0の重みで示されるリズムパタ
ーン(音長列)を表わし、{tij}はj番目のサブパ
ルススケールを表わす。一方、上述したように、パルス
スケール(複合化されたもの)は、複数(N個)のサブ
パルススケール{tij}で表わされる。すなわち、パ
ルススケール{Ti}の各要素Tiについて、
(Equation 8) Here, {Ri} represents a rhythm pattern (sound length sequence) represented by weights of 1 and 0, and {tij} represents the j-th sub-pulse scale. On the other hand, as described above, the pulse scale (composite one) is represented by a plurality (N) of sub-pulse scales {tij}. That is, for each element Ti of the pulse scale {Ti},

【数9】 が成立する。[Equation 9] Is established.

【0177】上記のV(mean)は、対象であるリズ
ムパターン{Ri}を、パルススケール{Ti}の各成
分スケール{tij}によって評価したものの平均を表
わす。この評価関数V(mean)の取り得る値は0か
ら1までである。〔 〕内の値も0から1までの値をと
る。1になるのは、すべてのiについて、 tij=Ri が成立するときである。すなわち、発生ポイントがリズ
ムパターン{Ri}とサブパルススケール{tij}と
で一致するときである。この意味で、V(mean)は
一致度関数である。
The above V (mean) represents the average of the subject rhythm pattern {Ri} evaluated by each component scale {tij} of the pulse scale {Ti}. The possible value of this evaluation function V (mean) is from 0 to 1. The value in [] also takes a value from 0 to 1. It becomes 1 when tij = Ri holds for all i. That is, when the generation point matches the rhythm pattern {Ri} and the sub-pulse scale {tij}. In this sense, V (mean) is a matching degree function.

【0178】第2の評価関数は次のように表わされる。The second evaluation function is expressed as follows.

【数10】 これは、〔 〕内の評価値の最大値である。つまり、N
個のサブパルススケールのうちで最大の値を与えるサブ
パルススケールがこの評価関数V(max)を支配す
る。以下の説明では、第1の評価関数V(mean)を
単に「平均」、第2の評価関数V(max)を単に「最
大」と呼ぶこともある。
[Equation 10] This is the maximum evaluation value within []. That is, N
The sub-pulse scale that gives the maximum value among the sub-pulse scales dominates this evaluation function V (max). In the following description, the first evaluation function V (mean) may be simply referred to as “average”, and the second evaluation function V (max) may be simply referred to as “maximum”.

【0179】図67に、評価対象のリズムパターン(モ
チーフ音長別)として5つのパターンが例示されてい
る。「サンバ」とあるのはサンバの特徴をもつパターン
である。「演歌」とあるのは演歌らしいパターンであ
る。「ナウ」で示すのは最近流行のシンコペーションが
かったパターンである。「4」は4分音符4つのパター
ン、「2」は2分音符2つのパターンである。さらに、
図67には、4種類のパルススケールがサブパルススケ
ールの一次結合として示されている。第1は正論理(ノ
ーマル)のパルススケールであり、5つのサブパルスス
ケールが複合したものである。第2は第1の逆のパルス
スケール(逆論理パルススケール)であり、5つのサブ
パルススケールより構成される。第3はサンバスケール
であり、4つのサブパルススケールを成分とする。第4
は16ビートのパルススケールであり、5つのサブパル
ススケールを合成したものである。
FIG. 67 exemplifies five patterns as the rhythm patterns to be evaluated (for each motif tone length). “Samba” is a pattern that has the characteristics of samba. "Enka" is a pattern that seems to be Enka. "Now" is a recent trend of syncopated pattern. “4” is a pattern of four quarter notes, and “2” is a pattern of two half notes. further,
In FIG. 67, four types of pulse scales are shown as a linear combination of sub-pulse scales. The first is a positive logic (normal) pulse scale, which is a composite of five sub-pulse scales. The second is the first inverse pulse scale (inverse logic pulse scale) and is composed of five sub-pulse scales. The third is the samba scale, which has four sub-pulse scales as components. Fourth
Is a 16-beat pulse scale, which is a composite of five sub-pulse scales.

【0180】図68に評価結果を示す。図67に例示す
る5種類のモチーフ音長列を同じく図67に示す4種類
のパルススケールにより、パルススケール別に、第1の
評価関数V(mean)(図中、「平均」で示す欄)と
第2の評価関数V(max)(図中、「最大」で示す
欄)により評価した結果である。この結果の示唆すると
ころは、第1に、いずれの評価関数も似たような評価を
下している点である。例えば「サンバ」のモチーフに対
する最高点は、「平均」も「最大」もサンバパルススケ
ールに対して与えている。「演歌」に対しては最高点を
与えているパルススケールは変っているが、「平均」も
「最大」も正論理パルススケールに対してである。第2
の点は、第1の評価関数「平均」の方が高い選択性を示
していることである。逆にいえば第2の評価関数の方が
ラフな評価(幅の広い連想)をしているともいえる。た
だし、このことは、各パルススケールの複合性とも関係
する。現存する多くの複合リズムは互いに強く関連し合
ういくつかのリズムパターンによって形成される。
FIG. 68 shows the evaluation result. The five types of motif tone length sequences illustrated in FIG. 67 are classified into the first evaluation function V (mean) (column indicated by “average” in the figure) for each pulse scale by the four types of pulse scales shown in FIG. 67. It is the result of evaluation by the second evaluation function V (max) (column indicated by "maximum" in the figure). The result suggests that, firstly, all the evaluation functions make similar evaluations. For example, the highest score for the "samba" motif is given both "average" and "maximum" to the samba pulse scale. The pulse scale giving the highest score for "enka" has changed, but both "average" and "maximum" are for the positive logic pulse scale. Second
The point is that the first evaluation function “average” exhibits higher selectivity. Conversely, it can be said that the second evaluation function has a rougher evaluation (wide association). However, this is also related to the complexity of each pulse scale. Many existing complex rhythms are formed by several rhythm patterns that are strongly related to each other.

【0181】最高点を与えるパルススケールを最適パル
ススケールとし、そのパルススケールを基準としてメロ
ディのリズムパターン(音長列)を形成することは、1
つの有効なアプローチである。ただし、このことは、
「絶対的」な意味に解釈されてはならない。すなわち、
根本はユーザの希望するところのパターンである(ユー
ザの期待を満足させることを第一義とする限りにおい
て)。したがって、ユーザサイドより自由にパルススケ
ールが選択できるようにしてもよい。さらに別のアプロ
ーチとして、いくつかのパルススケールの1つ1つを基
準として作曲を行い、その評価をユーザにゆだねるよう
にしてもよい。ここでも、ユーザと自動作曲機との作曲
上のインターアクションないしインターフェースが問題
となるが、これ以上は立入らないことにする。
The pulse scale giving the highest point is set as the optimum pulse scale, and the melody rhythm pattern (sound length sequence) is formed on the basis of the pulse scale.
This is one effective approach. However, this
It should not be interpreted in an "absolute" sense. That is,
The root is the pattern that the user wants (as long as the primary goal is to satisfy the user's expectations). Therefore, the user may freely select the pulse scale. As yet another approach, the composition may be performed on the basis of each of several pulse scales, and the evaluation may be left to the user. Here again, the interaction or interface in the composition between the user and the automatic composer poses a problem, but we will not enter any further.

【0182】★音高列も考慮したPSの連想★ メロディにおけるリズムは必ずしも音長列のみでは評価
できない面がある。すなわち、音高列やその他の要素も
作用する。本実施例では簡明をきすため、メロディやモ
チーフを2つの成分、すなわち音長列のデータと音高列
のデータで表現しており、その他の要素は考慮していな
い。ここでは音高列をも考慮したパルススケールの連想
の一例について述べる。
* PS association in consideration of pitch sequence * Rhythm in melody cannot always be evaluated only by pitch sequence. That is, pitch strings and other elements also operate. In the present embodiment, for the sake of simplicity, the melody and the motif are represented by two components, that is, the data of the pitch length string and the data of the pitch string, and other elements are not considered. Here, we will describe an example of the association of pulse scales that also considers pitch sequences.

【0183】例えば、For example,

【外36】 のようなパターンでは、“ド”の位置がパルススケール
上のその位置の重みを上げるように作用する。もう少し
一般的に述べると、音高パターンの規則性は、将来のパ
ターンを大なり小なり規制する。このことはよく経験す
るところである。このような規則性に基づく未来のパタ
ーンへの反映をパルススケール上に重みデータの格上げ
ということによって表現することができる。すなわち、
格上げされた重みのパルスポイントは音長の分割や結合
において中心的な役割を果たし、将来のパターンに現在
のパターンのもつ規則性を大なり小なり組み込むことに
なる。別のいいかたをすれば、あるパッセージを聞いた
とき、次にくるパッセージがある程度予測できることが
少なくない、という経験が人間にはある。
[Outside 36] In such a pattern, the position of "do" acts to increase the weight of that position on the pulse scale. More generally speaking, the regularity of pitch patterns regulates future patterns to a greater or lesser extent. This is something I often experience. Reflection on future patterns based on such regularity can be expressed by upgrading the weight data on the pulse scale. That is,
The upgraded weighted pulse points play a central role in the division and combination of note lengths, incorporating the regularity of the present pattern into future patterns to a greater or lesser extent. To put it another way, humans have the experience that when they hear a passage, they often can predict what passage will come next.

【0184】以下、示す例は、音列のパターンの自己相
関性あるいはそれによく似た要素を測定することによ
り、パルススケールを連想する技術である。この例で
は、パルススケールを次のようにして連想している。 (i)音長列データより各音符の発生位置データを得、そ
の位置にある重み、例えば1を付け、ほかの位置は重み
なし(ゼロ)とする。 (ii)音高列データ(音高の時系列)のDFT(離散フー
リエ変換)をとり、そのスペクトル成分を抽出し、2X
倍音の成分をパルススケール上に重みとして重ねる。
The example shown below is a technique for associating a pulse scale by measuring the autocorrelation of a pattern of a tone train or an element very similar thereto. In this example, the pulse scale is associated with the following. (i) The position data of each note is obtained from the note length string data, the weight at that position, for example, 1 is attached, and the other positions are unweighted (zero). (ii) DFT (Discrete Fourier Transform) of pitch sequence data (pitch time series) is taken, and its spectral component is extracted and 2 X
Overtone components are overlaid on the pulse scale as weights.

【0185】図69において(イ)は評価対象である音
の時系列データである。1小節の間に、8分の間隔で、
ドミレファミソファラのパターンである。このパターン
に対するDFT結果を同図(ロ)に示す。この(ロ)の
1は基音(1小節を1周期とする成分)の大きさであ
り、2は第2倍音の成分(1小節の半分を1周期とする
成分)の大きさ、4は第4倍音の成分の大きさを示して
いる。図示のように、1と2と4倍音の間の大きさの比
は、約1:0.5:1となっている。ドの位置は1倍音
(基音)の位置(各周期の開始位置)と2倍音、4倍音
の位置にすべて一致しており、同様に、レの位置と、後
に現われるファの位置は4倍音の位置にある。また後の
方のミの位置は2倍音の位置と4倍音の位置の両方と一
致している。
In FIG. 69, (a) is time series data of the sound to be evaluated. Within one bar at 8 minute intervals,
It is a pattern of domilefamisofara. The DFT result for this pattern is shown in FIG. In (b), 1 is the magnitude of the fundamental tone (a component having one measure as one period), 2 is the magnitude of the second overtone component (a component having half a measure as one period), and 4 is the The magnitude of the fourth harmonic component is shown. As shown, the magnitude ratio between the 1st, 2nd and 4th overtones is about 1: 0.5: 1. The position of C is the same as the position of the first overtone (fundamental tone) (the start position of each cycle) and the position of the second overtone and the fourth overtone. In position. In addition, the position of the rear Mi coincides with both the position of the second overtone and the position of the fourth overtone.

【0186】したがって、1つの重み格上げによれば、
次のようになる。最初のドの位置はリズムデータの1点
に、1倍音の1点、2倍音の0.5点、4倍音の1点を加
え、合計3.5点。同様にして、最初のレのパルスポイン
トは2点、後の方のミは2.5点、最後の方のファは2点
となる。すなわち、 のパルススケール{Ti}が作成される。
Therefore, according to one weight upgrade,
It looks like this: The position of the first do is 3.5 points in total, including 1 point of 1st harmonic, 0.5 point of 2nd harmonic, 1 point of 4th harmonic, to 1 point of rhythm data. Similarly, the first pulse point is 2 points, the latter pulse is 2.5 points, and the last pulse is 2 points. That is, The pulse scale {Ti} of is created.

【0187】さらに、分散和音のリズムデータの分を上
乗せするようにしてもよい。以上の説明からわかるよう
に、パルススケールは時系列的規則性に基づき加重され
た重みをもつパターンとみることもできる。すなわち、
各小節(メーター)の同じ位置に音符が出現しやすい尺
度がパルススケール上において加重された重みで表現さ
れる。
Furthermore, the rhythm data of the distributed chord may be added. As can be seen from the above description, the pulse scale can also be regarded as a pattern having weights weighted based on the time-series regularity. That is,
The scale on which a note is likely to appear at the same position in each bar (meter) is represented by a weighted weight on the pulse scale.

【0188】<その他、応用>以上、実施例を始めとし
て種々の変形例についても詳述してきた。リズム関係に
関し、ミニパターンによる手段(すなわちモチーフを特
徴づけるミニパターンを抽出する手段と、その抽出結果
に基づいてメロディを特徴づけるミニパターンをメロデ
ィの音長列に組み込む手段)と、パルススケールによる
手段(パルススケールによる音長の分割、結合手段、パ
ルススケールによるモチーフのリズム評価手段、その評
価結果に基づくコントロールされた音長列生成手段な
ど)は、共同して使用することもできれば、単独で用い
ることもできる。
<Others, Applications> As described above, various modified examples including the embodiment have been described in detail. Regarding the rhythm relationship, a means using a mini pattern (that is, a means for extracting a mini pattern that characterizes a motif and a means for incorporating a mini pattern that characterizes a melody into a tone length sequence of the melody based on the extraction result) and a means using a pulse scale. (Sound length division by pulse scale, combination means, motif rhythm evaluation means by pulse scale, controlled sound length sequence generation means based on the evaluation result, etc.) can be used jointly or independently. You can also

【0189】また、メロディの音高列生成に関し、上記
実施例では、分散和音をメロディの生成の基礎とするア
プローチを採用しているが、必ずしもこれには限られな
い。例えば、スケールを基礎としてメロディを生成する
ことが可能であり、一部は既に知られている。例えば、
使用スケールを特定し、そのスケール上から選択する音
高の順序を1/Fゆらぎ方式で決定するメロディ音高列
生成手段が使用できる。あるいは、使用スケールを特定
し、ある音高が直前の音高によって大きく左右されるよ
うな過程、すなわちマルコフ過程を頻度テーブル等を用
いて実行することにより、音高列を生成する手段を使用
してもよい。また、メロディ制御情報発生手段に関し、
メロディの各要素間の相互作用を配慮した制御情報(メ
ロディ計画情報)を発生させるようにしてもよい。
Further, regarding the pitch sequence generation of the melody, the above-mentioned embodiment adopts the approach in which the distributed chord is the basis for the generation of the melody, but the invention is not necessarily limited to this. For example, it is possible to generate a melody based on a scale, some of which are already known. For example,
It is possible to use a melody pitch sequence generation unit that specifies a scale to be used and determines the order of pitches selected from the scale by the 1 / F fluctuation method. Alternatively, a means for generating a pitch sequence is specified by specifying a scale to be used and executing a process in which a pitch greatly depends on the immediately preceding pitch, that is, a Markov process using a frequency table or the like. May be. Also, regarding the melody control information generating means,
You may make it generate | occur | produce control information (melody plan information) which considered the interaction between each element of a melody.

【0190】パルススケールによる手段に関しては、リ
ズムだけの生成装置への適用可能性がある。例えば、モ
チーフリズムを変奏するリズム変奏装置に応用できる。
あるいは曲のメロディのリズムの特徴を分析するリズム
分析装置への利用も考えられる。また、出来上っている
曲について、曲のもつリズムの特徴を変換、変更する装
置(リズムを中心とする編曲装置)へ応用可能である。
The means using the pulse scale is applicable to a rhythm-only generator. For example, it can be applied to a rhythm variation device that varies the motif rhythm.
Alternatively, it may be used for a rhythm analysis device that analyzes the rhythm characteristics of the melody of a song. Further, it can be applied to a device (arrangement device centering on rhythm) for converting and changing the rhythm characteristics of a completed song.

【0191】[0191]

【発明の効果】請求項1記載のリズム生成装置によれ
ば、リズム制御データとしてパルススケールを発生さ
せ、このパルススケールに基づき与えられたリズムを変
形して新たなリズムを生成している。したがって単なる
乱数方式でなく、パルススケールで制御される形式でリ
ズムの自動生成(compose)を実現することがで
きる。なお、請求項2は請求項1における音符分割・結
合手段について技術的限定を加えたものである。請求項
3記載のリズム生成装置によれば、原リズムに高い頻度
で現われる音長列パターンを特徴リズムパターンとして
抽出し、この抽出した特徴リズムパターンに基づいてリ
ズムを生成しているので、原リズムの特徴が反映された
リズムを生成することができる。請求項4記載のリズム
分析装置によれば、付与されたリズムの特徴リズムパタ
ーンを抽出することができ、リズムの表面分析ができ
る。このようなリズム分析装置はリズム生成装置に応用
することができる。請求項5記載のリズム分析装置によ
れば、付与されたリズムの背景(リズムスタイル)分析
ができる。請求項6記載のリズム生成装置によれば、原
リズムを必要とすることなく、制御されたリズムを自動
生成(compose)することができる。
According to the rhythm generation device of the first aspect,
For example, a pulse scale is generated as rhythm control data.
Change the rhythm given based on this pulse scale.
It forms and creates a new rhythm. Therefore just
Instead of the random number method, the pulse-scale controlled format is used.
It is possible to realize the automatic generation (compose) of
Wear. Note that claim 2 is the note division / concatenation of claim 1.
This is a technical limitation on the combination method. Claim
According to the rhythm generation device described in 3, the frequency is high in the original rhythm.
The note length sequence pattern that appears in
Extracted, and based on this extracted characteristic rhythm pattern,
Is generated, the characteristics of the original rhythm were reflected.
Can generate rhythm. Rhythm according to claim 4
According to the analysis device, the characteristic rhythm pattern of the applied rhythm
Can be extracted, can be surface analysis of the rhythm
It Such a rhythm analyzer is applied to a rhythm generator
can do. According to the rhythm analysis device of claim 5,
If so, analyze the background (rhythm style) of the assigned rhythm
Can be. According to the rhythm generation device of claim 6, the original
Automatically controlled rhythms without the need for rhythms
It can be compose.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例に係る自動作曲機の全体構成
図。
FIG. 1 is an overall configuration diagram of an automatic composer according to an embodiment of the present invention.

【図2】自動作曲機の機能ブロック図。FIG. 2 is a functional block diagram of the automatic composer.

【図3】自動作曲機の全体流れ図。FIG. 3 is an overall flow chart of the automatic composer.

【図4】音高データ列を示す図。FIG. 4 is a diagram showing a pitch data string.

【図5】自動作曲機で使用する変数のリストを示す図。FIG. 5 is a diagram showing a list of variables used in the automatic composer.

【図6】自動作曲機で使用するパラメータCのリストを
示す図。
FIG. 6 is a diagram showing a list of parameters C used in the automatic composer.

【図7】動作説明のための入力データ例を示す図。FIG. 7 is a diagram showing an example of input data for explaining the operation.

【図8】パラメータCの値の例を示す図。FIG. 8 is a diagram showing an example of a value of a parameter C.

【図9】図7と図8のデータに対するメロディの生成結
果を過程ごとに示す図。
FIG. 9 is a diagram showing, for each process, a melody generation result for the data of FIGS. 7 and 8;

【図10】モチーフ評価のフローチャート。FIG. 10 is a flowchart of motif evaluation.

【図11】リズム評価のフローチャート。FIG. 11 is a flowchart of rhythm evaluation.

【図12】非和声音の分類抽出のフローチャート。FIG. 12 is a flowchart of classification extraction of non-harmonic sounds.

【図13】パラメータ抽出の概略のフローチャート。FIG. 13 is a schematic flowchart of parameter extraction.

【図14】和声音の型のパラメータを抽出するためのフ
ローチャート。
FIG. 14 is a flowchart for extracting parameters of a chord tone type.

【図15】和声音の音長パターンを抽出するためのフロ
ーチャート。
FIG. 15 is a flowchart for extracting a tone length pattern of a harmony tone.

【図16】図15のフローにおいて使用しているパルス
スケールを説明するための図。
16 is a diagram for explaining a pulse scale used in the flow of FIG.

【図17】各非和声音の数、和声音の数を抽出するフロ
ーチャート。
FIG. 17 is a flowchart for extracting the number of non-harmonic sounds and the number of harmonic sounds.

【図18】なめらかさ、同音進行のパラメータを抽出す
るフローチャート。
FIG. 18 is a flowchart for extracting parameters for smoothness and homophonic progression.

【図19】特徴的リズムのパラメータを抽出するフロー
チャート。
FIG. 19 is a flowchart for extracting a characteristic rhythm parameter.

【図20】最小の音長を抽出するフローチャート。FIG. 20 is a flowchart for extracting the minimum note length.

【図21】パラメータC演算の概略フローチャート。FIG. 21 is a schematic flowchart of parameter C calculation.

【図22】楽式識別データの例を示す図。FIG. 22 is a diagram showing an example of musical expression identification data.

【図23】楽式データの読み出しデコードのフローチャ
ート。
FIG. 23 is a flowchart of reading and decoding of musical expression data.

【図24】デコード結果の一例を示す図。FIG. 24 is a diagram showing an example of a decoding result.

【図25】メロディの生成のフローチャート。FIG. 25 is a flowchart of melody generation.

【図26】分散和音発生のフローチャート。FIG. 26 is a flowchart of distributed chord generation.

【図27】コード構成音メモリ、コード進行メモリ、根
音メモリのデータの例を示す図。
FIG. 27 is a diagram showing an example of data in a chord constituent note memory, a chord progression memory, and a root note memory.

【図28】コード構成音の読み出しのフローチャート。FIG. 28 is a flowchart of reading chord constituent tones.

【図29】音階の重みデータの例を示す図FIG. 29 is a diagram showing an example of scale weight data.

【図30】(A)は音階の重み変更(1)のフローチャ
ート、(B)は音階の重みデータの読み出しのフローチ
ャート。
FIG. 30 (A) is a flowchart for changing the scale weight (1), and FIG. 30 (B) is a flowchart for reading scale weight data.

【図31】音階の重み変更(2)のフローチャート。FIG. 31 is a flowchart of changing a scale weight (2).

【図32】最適転回数の算出のフローチャート。FIG. 32 is a flowchart for calculating the optimum number of turns.

【図33】コード構成音の転回のフローチャート。FIG. 33 is a flowchart for turning chord constituent sounds.

【図34】MED1(小節先頭音)を前の音から決定す
るフローチャート。
FIG. 34 is a flowchart for determining MED 1 (bar leading sound) from the previous sound.

【図35】分散和音の音高列発生要部の簡略化フローチ
ャート。
FIG. 35 is a simplified flowchart of a pitch string generation part of a distributed chord.

【図36】分散和音の音長列を決定するフローチャー
ト。
FIG. 36 is a flowchart for determining a tone length sequence of distributed chords.

【図37】音長の最適結合処理のフローチャート。FIG. 37 is a flowchart of an optimal combination process of sound lengths.

【図38】音長の最適分割処理のフローチャート。FIG. 38 is a flowchart of an optimal sound length division process.

【図39】図38におけるチェックの詳細フローチャー
ト。
39 is a detailed flowchart of the check in FIG.

【図40】図38におけるシフトの詳細フローチャー
ト。
FIG. 40 is a detailed flowchart of the shift shown in FIG. 38.

【図41】図38における実行の詳細フローチャート。41 is a detailed flowchart of execution in FIG. 38. FIG.

【図42】倚音付加のフローチャート。FIG. 42 is a flowchart of adding a sound.

【図43】経過音付加のフローチャート。FIG. 43 is a flowchart for adding a progress sound.

【図44】刺しゅう音付加のフローチャート。FIG. 44 is a flowchart for adding embroidery sounds.

【図45】逸音付加のフローチャート。FIG. 45 is a flowchart for adding a missing sound.

【図46】休符(ブレス)付加のフローチャート。FIG. 46 is a flowchart for adding a rest (breath).

【図47】特徴リズム生成のフローチャート。FIG. 47 is a flowchart of characteristic rhythm generation.

【図48】修正学習のフローチャート。FIG. 48 is a flowchart of correction learning.

【図49】学習によるパラメータ変更のフローチャー
ト。
FIG. 49 is a flowchart of parameter change by learning.

【図50】以下は変形例を示すものであり、音階関係の
メモリ(その1)のデータ構造を示す図。
FIG. 50 is a diagram showing a modified example, and is a diagram showing a data structure of a scale-related memory (No. 1).

【図51】音階の重みデータ読み出しのフローチャー
ト。
FIG. 51 is a flowchart for reading weight data of a scale.

【図52】パルススケールテーブルを参照するタイプの
和声音音長パターン抽出のフローチャート。
FIG. 52 is a flowchart for extracting a chord tone duration pattern of a type that refers to a pulse scale table.

【図53】テーブル参照型の音長の最適結合のフローチ
ャート。
FIG. 53 is a flowchart of optimal combination of table-referenced note lengths.

【図54】図55のチェックの詳細フローチャート。54 is a detailed flowchart of the check shown in FIG. 55.

【図55】テーブル参照による音長の最適分割のフロー
チャート。
FIG. 55 is a flowchart of optimal division of sound length by referring to a table.

【図56】正論理(ノーマル)パルススケールととも
に、正論理パルススケールによる音符の分割と結合の例
を示す図。
FIG. 56 is a diagram showing an example of division and combination of notes by a positive logic pulse scale together with a positive logic (normal) pulse scale.

【図57】逆論理パルススケールとともに逆論理パルス
スケールによる音符の分割と結合の例を示す図。
FIG. 57 is a diagram showing an example of division and combination of notes by the inverse logic pulse scale together with the inverse logic pulse scale.

【図58】各種のリズム、ノリを例示する図。FIG. 58 is a diagram illustrating various rhythms and tracks.

【図59】正論理パルススケールによるシンコペーショ
ンの度合を評価するフローチャート。
FIG. 59 is a flowchart for evaluating the degree of syncopation based on the positive logic pulse scale.

【図60】シンコペーション評価値の具体例を示す図。FIG. 60 is a diagram showing a specific example of a syncopation evaluation value.

【図61】コントロールされた音長パターンの発生のフ
ローチャート。
FIG. 61 is a flowchart of generation of a controlled tone length pattern.

【図62】図61における乱数発生の詳細フローチャー
ト。
62 is a detailed flowchart of random number generation in FIG. 61. FIG.

【図63】図61における評価の詳細フローチャート。63 is a detailed flowchart of the evaluation in FIG. 61.

【図64】図61のデータ変換の詳細とともにデータ変
換例を示す図。
64 is a diagram showing an example of data conversion together with details of the data conversion of FIG. 61.

【図65】複数のパルススケールによる分割、結合によ
る評価曲線の特性を示す図。
FIG. 65 is a diagram showing characteristics of evaluation curves by division and combination by a plurality of pulse scales.

【図66】図65と同様であるが正規化した図。66 is a view similar to FIG. 65 but normalized.

【図67】モチーフ音長列の例とともに、いくつかのパ
ルススケールと、各パルススケールを構成するサブパル
ススケールを示す図。
FIG. 67 is a view showing some pulse scales and sub-pulse scales constituting each pulse scale, together with an example of a motif tone length sequence.

【図68】図67に示す各モチーフ音長列に対する各パ
ルススケールによる評価値を示す図。
68 is a diagram showing evaluation values by each pulse scale for each motif tone length sequence shown in FIG. 67. FIG.

【図69】音の時系列とそのスペクトルを示す図。FIG. 69 is a diagram showing a time series of sound and its spectrum.

【図70】音階関係のメモリ(その2)のデータ構造を
示す図。
FIG. 70 is a diagram showing a data structure of a scale-related memory (No. 2).

【符号の説明】[Explanation of symbols]

F12 モチーフ音長(リズム)パターン抽出手段 F12−1 特徴ミニパターン抽出手段 F32 音長列生成手段 F32−1 最適結合手段 F32−2 最適分割手段 F32−3 特徴パターン組込手段 F12 Motif sound length (rhythm) pattern extraction means F12-1 Characteristic mini pattern extraction means F32 Sound length sequence generation means F32-1 Optimal combination means F32-2 Optimum division means F32-3 Characteristic pattern incorporation means

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】原リズムを原音符列の音長列で表現した原
リズムデータを付与する原リズム付与手段と、 リズム制御データを発生するリズム制御データ発生手段
と、 上記リズム制御データに基づいて上記原音符列の音長列
とは異なる音長列を生成することにより、原リズムを変
形したリズムを生成するリズム変形手段と、を備え、 上記リズム制御データ発生手段は、上記リズム制御デー
タとして音楽時間軸上の各音楽時刻を表わす各パルス点
ごとに重みを付けたパルススケール(したがってパルス
スケールは複数の異なる重みをもつ複数のパルス点から
成る)を発生するパルススケール発生手段を有し、 上記リズム変形手段は、上記パルススケールの重みに基
づき、上記原音符列に含まれる1つの原音符を2つの音
符に分割、または上記原音符列に含まれる2つの原音符
を1つの音符に結合する音符分割・結合手段を有する、 こと を特徴とするリズム生成装置。
1. An original rhythm represented by a note length sequence of an original note sequence.
Original rhythm applying means for applying rhythm data , rhythm control data generating means for generating rhythm control data, and tone length sequence of the original note sequence based on the rhythm control data
The original rhythm is changed by generating a note length sequence different from
A rhythm transformation means for generating a shaped rhythm , the rhythm control data generating means is configured to generate the rhythm control data.
Each pulse point representing each music time on the music time axis
Pulse scale weighted by
Scale is from multiple pulse points with multiple different weights
Has a pulse scale generating means for generating a composed), the rhythm deformation means, based on the weight of the pulse scale
Therefore, one original note included in the above original note string is converted into two notes.
Split into notes, or two original notes included in the above original note string
The has a note division and coupling means for coupling to a single note, rhythm generator and wherein the.
【請求項2】請求項1記載のリズム生成装置において、上記音符分割・結合手段は、上記分割のときには、上記
パルススケール上で最小または最大の重みのパルス点で
発音中になっている原音符を、上記最小または最大の重
みのパルス点において分割し、 上記結合のときには、上記パルススケール上で最小また
は最大の重みのパルス点が音発生開始時刻となっている
原音符を、この原音符の直前の原音符と結合する ことを
特徴とする、 リズム生成装置。
2. The rhythm generating device according to claim 1, wherein the note dividing / combining means is arranged to perform the above-mentioned division when the dividing is performed.
At the pulse point with the minimum or maximum weight on the pulse scale
The original note that is currently sounding is replaced by the minimum or maximum
At the same pulse point, and when combining, the minimum or
Indicates that the pulse point with the maximum weight is the sound generation start time
A rhythm generator characterized by combining an original note with an original note immediately before this original note .
【請求項3】原リズムを原音符列の音長列で表現した原
リズムデータを付与する原リズム付与手段と、 上記原リズムデータをデータ処理して、上記原音符の音
長列とは異なる音長列 を生成することにより、上記原リ
ズムとは異なるリズムを自動生成するリズム生成手段
と、 を備え、 上記リズム生成手段が、 上記原リズムデータをデータ処理し、この原リズムデー
タから、上記原音符列に高い頻度で現われる音長列パタ
ーン(以下、特徴リズムパターンという)を抽出する特
徴リズムパターン抽出手段と、 生成するリズムに上記特徴リズムパターンを組込む特徴
リズムパターン組込手段と、 を有することを特徴とするリズム生成装置。
3. An original in which an original rhythm is represented by a note length sequence of an original note sequence.
An original rhythm assigning means for assigning rhythm data, and data processing of the original rhythm data to produce a sound of the original note.
By generating a note length sequence that is different from the
Rhythm generation means to automatically generate a rhythm different from rhythm
When provided with said rhythm generation means, and data processing the raw rhythm data, the original Rizumude
Pattern that appears frequently in the above original note sequence.
A feature that extracts a sequence (hereinafter referred to as a characteristic rhythm pattern).
Characteristic rhythm pattern extraction means, and a characteristic that incorporates the characteristic rhythm pattern in the generated rhythm
And a rhythm pattern incorporating means .
【請求項4】リズムを音符列の音長列で表現したリズム
データを付与するリズム付与手段と、 上記リズムデー
タから上記音符列に高い頻度で現われる音長列パターン
を、上記リズムの特徴リズムパターンとして抽出する特
徴リズムパターン抽出手段と、を有することを特徴とす
るリズム分析装置。
4. A rhythm in which a rhythm is expressed by a note length sequence of note sequences.
And rhythm providing means for providing the data, the Rizumude
Note pattern that frequently appears in the above note sequence
And a characteristic rhythm pattern extracting means for extracting as a characteristic rhythm pattern of the rhythm.
【請求項5】リズムを音符列の音長列で表現したリズム
データを付与するリズム付与手段と、音楽時間軸上の各
音楽時刻を表わす各パルス点ごとに重みを付けたパルス
スケール(したがってパルススケールは複数の異なる重
みをもつ複数のパルス点から成り、これら複数のパルス
点の重みが形成する重みのパターンを以下パルススケー
ルの重みパターンという)を各リズムスタイルに対応づ
けて複数種類発生するパルススケール発生手段と、上記リズムを表現する、上記音符列の音長列の音発生パ
ターン(上記音符列を構成する複数の音符の音発生開始
タイミングが形成するパターン)と、上記各パルススケ
ールの重みパターンとを上記複数のパルス点の重みデー
タを用いてパターンマッチングする リズム評価手段と、 を有することを特徴とするリズム分析装置。
5. A rhythm in which the rhythm is represented by a note length sequence of note sequences.
Rhythm giving means to give data and each on the music time axis
A weighted pulse scale for each pulse point representing the music time (hence the pulse scale consists of several different weights).
Of multiple pulse points with
The pattern of weights formed by the point weights is
The weight pattern of the
Pulse scale generating means for generating a plurality of types of notes, and a sound producing pattern of the note length sequence of the note sequence expressing the rhythm.
Turn (starts sound generation for multiple notes that make up the note sequence above
The pattern formed by the timing) and each pulse
Weight pattern of the above
Rhythm analyzing apparatus comprising: the rhythm evaluation means for pattern matching using data, a.
【請求項6】リズムを音符列の音長列で表現したリズム
データを乱数的に生成するリズム生 成手段と、 音楽時間軸上の各音楽時刻を表わす各パルス点ごとに重
みを付けたパルススケール(したがってパルススケール
は複数の異なる重みをもつ複数のパルス点から成り、こ
れら複数のパルス点の重みが形成する重みのパターンを
以下パルススケールの重みパターンという)を発生する
パルススケール発生手段と、 上記リズムを表現する、上記音符列の音長列の音発生パ
ターンと上記パルススケールの重みパターンとを上記複
数のパルス点の重みデータを用いてパターンマッチング
するリズム評価手段と、 上記リズム評価手段のパターンマッチング結果が所定の
範囲内にないときは再度上記リズム生成手段に新たなリ
ズムデータを生成させ、この新たなリズムデータについ
て上記リズム評価手段にパターンマッチングを行わせる
繰り返し手段と、 上記リズム評価手段のパターンマッチング結果が上記所
定の範囲内にあるときはそのときのリズムデータを生成
リズムとして記憶する手段と、 を有することを特徴とするリズム生成装置。
6. A rhythm in which the rhythm is expressed by a note length sequence of note sequences.
And rhythm raw forming means for generating data to random numbers, heavy with each pulse points representing each musical time on music time axis
Pulse scale (hence pulse scale)
Consists of multiple pulse points with different weights.
The pattern of weights formed by the weights of multiple pulse points
(Hereinafter referred to as the pulse scale weighting pattern)
The pulse scale generating means and the sound generation pattern of the note length sequence representing the rhythm described above.
The turn and the weight pattern of the pulse scale are
Pattern matching using weight data of several pulse points
And the pattern matching result of the rhythm evaluation means is
If it is not within the range, the rhythm generator is re-newed again.
Of the new rhythm data.
Let the rhythm evaluation means perform pattern matching
The pattern matching result of the repetition means and the rhythm evaluation means is the above
If it is within a certain range, rhythm data at that time is generated
And a means for storing as a rhythm.
JP5149778A 1993-05-31 1993-05-31 Rhythm generator and rhythm analyzer Expired - Fee Related JP2541451B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5149778A JP2541451B2 (en) 1993-05-31 1993-05-31 Rhythm generator and rhythm analyzer

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5149778A JP2541451B2 (en) 1993-05-31 1993-05-31 Rhythm generator and rhythm analyzer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH06167977A JPH06167977A (en) 1994-06-14
JP2541451B2 true JP2541451B2 (en) 1996-10-09

Family

ID=15482522

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5149778A Expired - Fee Related JP2541451B2 (en) 1993-05-31 1993-05-31 Rhythm generator and rhythm analyzer

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2541451B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111613199B (en) * 2020-05-12 2022-08-09 浙江大学 MIDI sequence generating device based on music theory and statistical rule

Also Published As

Publication number Publication date
JPH06167977A (en) 1994-06-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6124543A (en) Apparatus and method for automatically composing music according to a user-inputted theme melody
JP3271282B2 (en) Automatic melody generator
US5496962A (en) System for real-time music composition and synthesis
US5052267A (en) Apparatus for producing a chord progression by connecting chord patterns
Norgaard et al. Testing cognitive theories by creating a pattern-based probabilistic algorithm for melody and rhythm in jazz improvisation.
JPH07219536A (en) Automatic arrangement device
JP2759110B2 (en) Automatic composer
JP2541451B2 (en) Rhythm generator and rhythm analyzer
Levitt A representation for musical dialects
JPH08328565A (en) Rhythm generator and automatic composition machine
JPH07113828B2 (en) Automatic composer
Cope A computer model of music composition
JP2715412B2 (en) Music device with melody analysis function and automatic composer
JP2002323891A (en) Music analyzer and program
JPH05181409A (en) Automatic music composing machine
Chardon et al. Melodizer 2.0: a constraint programming tool for computer-aided musical composition
JPS63311298A (en) Automatically composing machine
JP2958795B2 (en) Melody analyzer
Colton et al. Neuro-Symbolic Composition of Music with Talking Points
JPH07111622B2 (en) Automatic composer
JP3088919B2 (en) Tone judgment music device
Sorensen et al. A computational model for the generation of orchestral music in the Germanic symphonic tradition: A progress report
Unemi A design of genetic encoding for breeding short musical pieces
JPH07111619B2 (en) Automatic composer
JPH07111620B2 (en) Automatic composer

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees