JP2605477B2 - ベースパターン生成装置およびベースパターン生成方法 - Google Patents
ベースパターン生成装置およびベースパターン生成方法Info
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- JP2605477B2 JP2605477B2 JP2282854A JP28285490A JP2605477B2 JP 2605477 B2 JP2605477 B2 JP 2605477B2 JP 2282854 A JP2282854 A JP 2282854A JP 28285490 A JP28285490 A JP 28285490A JP 2605477 B2 JP2605477 B2 JP 2605477B2
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- neural network
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Description
【発明の詳細な説明】 （ａ）産業上の利用分野 この発明は、ベースギター音色の自動演奏パターンで
あるベースパターンを自動的に生成するベースパターン
生成装置に関する。
あるベースパターンを自動的に生成するベースパターン
生成装置に関する。
（ｂ）従来の技術 従来より、自動伴奏機能を備えた電子楽器が実用化さ
れている。この電子楽器は、複数の種類の伴奏パターン
を記憶している。伴奏パターンは、リズムやベース等の
パートからなっている。各伴奏パターンは番号やリズム
名等で識別される。何れか１つの伴奏パターンが指定さ
れると、そのリズムパターンを読み出して自動的に伴奏
を行う。
れている。この電子楽器は、複数の種類の伴奏パターン
を記憶している。伴奏パターンは、リズムやベース等の
パートからなっている。各伴奏パターンは番号やリズム
名等で識別される。何れか１つの伴奏パターンが指定さ
れると、そのリズムパターンを読み出して自動的に伴奏
を行う。
（ｃ）発明が解決しようとする課題 このように、従来の電子楽器の自動伴奏機能は、予め
記憶されている伴奏パターンのなかから何れか１つを選
択するのみであったため、伴奏の種類が限定されてしま
い変化に乏しくなる欠点があった。
記憶されている伴奏パターンのなかから何れか１つを選
択するのみであったため、伴奏の種類が限定されてしま
い変化に乏しくなる欠点があった。
この発明は、ニューラルネットワークを用い任意のパ
ラメータを与えることにより、変化に富んだベースパタ
ーンを生成することのできるベースパターン生成装置を
提供することを目的とする。
ラメータを与えることにより、変化に富んだベースパタ
ーンを生成することのできるベースパターン生成装置を
提供することを目的とする。
（ｄ）課題を解決するための手段 この発明は、低音部の演奏パターンであるベースパタ
ーンとこのベースパターンの特徴を表現するパラメータ
とをそれぞれ出力，入力として組み合わせて学習させた
ニューラルネットワークと、該ニューラルネットワーク
の出力を補正するための補正知識を記憶する補正知識メ
モリと、前記ニューラルネットワークが出力したベース
パターンを前記補正知識に基づいて修正する修正手段
と、を備えたことを特徴とする。
ーンとこのベースパターンの特徴を表現するパラメータ
とをそれぞれ出力，入力として組み合わせて学習させた
ニューラルネットワークと、該ニューラルネットワーク
の出力を補正するための補正知識を記憶する補正知識メ
モリと、前記ニューラルネットワークが出力したベース
パターンを前記補正知識に基づいて修正する修正手段
と、を備えたことを特徴とする。
また、この発明は、ニューラルネットワークに、低音
部の演奏パターンであるベースパターンと、このベース
パターンの特徴を表現するパラメータとをそれぞれ出
力，入力として組み合わせて学習させ、 このニューラルネットワークがパラメータの入力に応
じて出力したベースパターンを、該ニューラルネットワ
ークの出力を補正するための補正知識に基づいて修正す
ることを特徴とする。
部の演奏パターンであるベースパターンと、このベース
パターンの特徴を表現するパラメータとをそれぞれ出
力，入力として組み合わせて学習させ、 このニューラルネットワークがパラメータの入力に応
じて出力したベースパターンを、該ニューラルネットワ
ークの出力を補正するための補正知識に基づいて修正す
ることを特徴とする。
（ｅ）作用 この発明のベースパターン生成装置は、ニューラルネ
ットワークと修正手段とを備えている。ニューラルネッ
トワークはベースパターンとこのベースパターンの特徴
を表現するパラメータとを組み合わせて学習されてい
る。パラメータにはベースパターンのリズムを表現する
ものを含めてもよい。ニューラルネットワークの学習方
法としてはバックプロパゲーション法を用いることがで
きる。この方法を用いる場合、特徴を表現するパラメー
タを入力とし、この特徴が最もよく現れたベースパター
ンを理想出力として学習される。このように学習された
ニューラルネットワークにパラメータを入力すると、こ
のパラメータに対応するベースパターン出力を得ること
ができる。
ットワークと修正手段とを備えている。ニューラルネッ
トワークはベースパターンとこのベースパターンの特徴
を表現するパラメータとを組み合わせて学習されてい
る。パラメータにはベースパターンのリズムを表現する
ものを含めてもよい。ニューラルネットワークの学習方
法としてはバックプロパゲーション法を用いることがで
きる。この方法を用いる場合、特徴を表現するパラメー
タを入力とし、この特徴が最もよく現れたベースパター
ンを理想出力として学習される。このように学習された
ニューラルネットワークにパラメータを入力すると、こ
のパラメータに対応するベースパターン出力を得ること
ができる。
ここで、ニューラルネットワークは任意のパラメータ
入力に対して最もよく適合するベースパターンを出力す
るが、学習の程度や入力されたパラメータによっては音
楽的に適当でないベースパターンが出力される場合が生
じる。このようなベースパターンが出力された場合、修
正手段が、不適当な部分を検出しこれを適当なものに置
き換える作業を行う。例えば、強拍に和音の２度音や７
度音が現れた場合には、この音高を３度音やオクターブ
音に修正し、８ビートの曲で16ビートの裏拍で音がでた
場合にはこの音を消すか又は表拍に移動させる。このよ
うな処理を経ることによって、演奏者が所望のパラメー
タを入力するのみで最適のベースパターンを得ることが
できる。また、このベースパターンを音源装置に入力す
れば、ベースパターンの自動演奏が可能になる。
入力に対して最もよく適合するベースパターンを出力す
るが、学習の程度や入力されたパラメータによっては音
楽的に適当でないベースパターンが出力される場合が生
じる。このようなベースパターンが出力された場合、修
正手段が、不適当な部分を検出しこれを適当なものに置
き換える作業を行う。例えば、強拍に和音の２度音や７
度音が現れた場合には、この音高を３度音やオクターブ
音に修正し、８ビートの曲で16ビートの裏拍で音がでた
場合にはこの音を消すか又は表拍に移動させる。このよ
うな処理を経ることによって、演奏者が所望のパラメー
タを入力するのみで最適のベースパターンを得ることが
できる。また、このベースパターンを音源装置に入力す
れば、ベースパターンの自動演奏が可能になる。
（ｆ）実施例 第１図はこの発明の実施例であるベースパターン生成
装置の構成を示すブロック図である。このベースパター
ン生成装置は、ニューラルネットワーク３を中心とした
装置である。ニューラルネットワーク３は入力層，中間
層，出力層の３層からなる階層型ニューラルネットワー
クであり、各ニューロンは０〜１に正規化された値を入
力および出力する。入力層のニューロンはベースパター
ン（曲）の特徴（イメージ）を表現するパラメータを受
け付ける。また、出力層の各ニューロンはそれぞれ２小
節分の各発音タイミングに割り当てられ、その出力する
数値は音高を表現している。このニューラルネットワー
ク３の入力側にはパラメータ指定装置1,パラメータ正規
化装置２が設けられている。パラメータ指定装置は、複
数のスライドボリュームを備えており、演奏者がこれか
ら演奏する曲のイメージを表すパラメータを入力する。
パラメータ正規化装置２は、パラメータ指定装置１から
入力されたパラメータを０〜１の範囲の値に正規化する
装置である。またニューラルネットワーク３の出力側に
は、出力解釈装置6,出力補正装置９が接続されている。
出力解釈装置６は、出力層ニューロンから０〜１の数値
で出力される出力パターンを演奏データ（音高，音長，
発音タイミング等のデータ）に変換する回路である。各
ニューロンが出力する数値を音高に変換する場合、たと
えば、 0.00〜0.35 音なし（直前の音を継続） 0.35〜0.45 根音 （ド） 0.45〜0.55 ３度音（ミ） 0.55〜0.65 ４音音（ファ） 0.65〜0.75 ５度音（ソ） 0.75〜0.85 ６度音（ラ） 0.85〜0.95 ７度音（シ） 0.95〜1.0 オクターブ（ド） の変換ルールを用いることができる。ニューラルネット
ワーク３から出力された出力パターンと前記ルールに基
づいて解釈された演奏データ（楽譜）を第２図に示す。
装置の構成を示すブロック図である。このベースパター
ン生成装置は、ニューラルネットワーク３を中心とした
装置である。ニューラルネットワーク３は入力層，中間
層，出力層の３層からなる階層型ニューラルネットワー
クであり、各ニューロンは０〜１に正規化された値を入
力および出力する。入力層のニューロンはベースパター
ン（曲）の特徴（イメージ）を表現するパラメータを受
け付ける。また、出力層の各ニューロンはそれぞれ２小
節分の各発音タイミングに割り当てられ、その出力する
数値は音高を表現している。このニューラルネットワー
ク３の入力側にはパラメータ指定装置1,パラメータ正規
化装置２が設けられている。パラメータ指定装置は、複
数のスライドボリュームを備えており、演奏者がこれか
ら演奏する曲のイメージを表すパラメータを入力する。
パラメータ正規化装置２は、パラメータ指定装置１から
入力されたパラメータを０〜１の範囲の値に正規化する
装置である。またニューラルネットワーク３の出力側に
は、出力解釈装置6,出力補正装置９が接続されている。
出力解釈装置６は、出力層ニューロンから０〜１の数値
で出力される出力パターンを演奏データ（音高，音長，
発音タイミング等のデータ）に変換する回路である。各
ニューロンが出力する数値を音高に変換する場合、たと
えば、 0.00〜0.35 音なし（直前の音を継続） 0.35〜0.45 根音 （ド） 0.45〜0.55 ３度音（ミ） 0.55〜0.65 ４音音（ファ） 0.65〜0.75 ５度音（ソ） 0.75〜0.85 ６度音（ラ） 0.85〜0.95 ７度音（シ） 0.95〜1.0 オクターブ（ド） の変換ルールを用いることができる。ニューラルネット
ワーク３から出力された出力パターンと前記ルールに基
づいて解釈された演奏データ（楽譜）を第２図に示す。
出力補正装置９は出力解釈装置６で変換された演奏デ
ータを、リズムや音楽的なルールに基づいて判定し、不
都合な部分を修正する。修正の内容としては、不協音の
除去・変更やリズムの修正等である。
ータを、リズムや音楽的なルールに基づいて判定し、不
都合な部分を修正する。修正の内容としては、不協音の
除去・変更やリズムの修正等である。
ニューラルネットワークで生成されたベースパターン
は、和音の根音からの音程で表現されているか、また
は、Ｃの和音のときの音高で表現されているため、曲の
コード進行に合わせて音高を変換する必要がある。この
変換を行うのが、演奏データ合成装置12である。演奏デ
ータ合成装置は、出力補正装置９から演奏データを入力
し、コード指定装置13からコードを受け付ける。受け付
けたコードによって演奏データを変換し、コードを考慮
した演奏データに合成する。この演奏データは演奏装置
14に入力される。演奏装置14は音源回路を含んだ装置で
あり、入力された演奏データに基づいて楽音を形成発音
する装置である。演奏データ合成装置12から演奏装置14
へはMIDIケーブルを介してデータが送信される。
は、和音の根音からの音程で表現されているか、また
は、Ｃの和音のときの音高で表現されているため、曲の
コード進行に合わせて音高を変換する必要がある。この
変換を行うのが、演奏データ合成装置12である。演奏デ
ータ合成装置は、出力補正装置９から演奏データを入力
し、コード指定装置13からコードを受け付ける。受け付
けたコードによって演奏データを変換し、コードを考慮
した演奏データに合成する。この演奏データは演奏装置
14に入力される。演奏装置14は音源回路を含んだ装置で
あり、入力された演奏データに基づいて楽音を形成発音
する装置である。演奏データ合成装置12から演奏装置14
へはMIDIケーブルを介してデータが送信される。
また、同じイメージでも演奏される曲の種類によって
理想的なベースパターンやルールが異なる。このため、
ニューラルネットワーク３の重みデータ，出力解釈装置
６の解釈知識および出力補正装置９の補正知識は曲の種
類毎に切り換えるようにしている。このため、ニューラ
ルネットワーク３には複数の重みデータを記憶した重み
データメモリ４および重みデータ切換装置５が接続され
ている。出力解釈装置６には複数の解釈知識を記憶した
解釈知識メモリ７および出力解釈知識切換装置８が接続
されている。さらに、出力補正回路９には複数の補正知
識を記憶した補正知識メモリ10および出力補正知識切換
装置11が接続されている。各切換装置5,8,11は、演奏者
が入力する曲の種類のデータに基づいて同期して切り換
えられる。なお、コード指定装置13が出力するコードは
予め記憶されているものであってもよく、また、演奏者
がリアルタイムで入力するものでもよい。
理想的なベースパターンやルールが異なる。このため、
ニューラルネットワーク３の重みデータ，出力解釈装置
６の解釈知識および出力補正装置９の補正知識は曲の種
類毎に切り換えるようにしている。このため、ニューラ
ルネットワーク３には複数の重みデータを記憶した重み
データメモリ４および重みデータ切換装置５が接続され
ている。出力解釈装置６には複数の解釈知識を記憶した
解釈知識メモリ７および出力解釈知識切換装置８が接続
されている。さらに、出力補正回路９には複数の補正知
識を記憶した補正知識メモリ10および出力補正知識切換
装置11が接続されている。各切換装置5,8,11は、演奏者
が入力する曲の種類のデータに基づいて同期して切り換
えられる。なお、コード指定装置13が出力するコードは
予め記憶されているものであってもよく、また、演奏者
がリアルタイムで入力するものでもよい。
この実施例では１小節（４拍）を16分割し、その各タ
イミングに音符の有無を出力するようにしている。実際
の装置においては２小節程度のベースパターンすなわち
32のタイミングにおける音符データを出力するようにす
れば音楽的に十分実用に堪えるベースパターンを生成す
ることができる。
イミングに音符の有無を出力するようにしている。実際
の装置においては２小節程度のベースパターンすなわち
32のタイミングにおける音符データを出力するようにす
れば音楽的に十分実用に堪えるベースパターンを生成す
ることができる。
（ｇ）発明の効果 以上のようにこの発明のベースパターン生成装置によ
ればニューラルネットワークを用いてベースパターンを
生成し、生成されたベースパターンを修正手段によって
音楽的に修正するようにしたことにより、演奏者がイメ
ージするパラメータを入力するのみで最適なベースパタ
ーンを生成することができ、また、音楽的に不完全な部
分を修正することができるためそのまま自動演奏に用い
ることができ、リアルタイムのベースなどを担当させる
ことができる。
ればニューラルネットワークを用いてベースパターンを
生成し、生成されたベースパターンを修正手段によって
音楽的に修正するようにしたことにより、演奏者がイメ
ージするパラメータを入力するのみで最適なベースパタ
ーンを生成することができ、また、音楽的に不完全な部
分を修正することができるためそのまま自動演奏に用い
ることができ、リアルタイムのベースなどを担当させる
ことができる。
第１図はこの発明の実施例であるベースパターン生成装
置のブロック図、第２図は同ベースパターン生成装置が
生成する音符データの例を示す図である。 １……パラメータ指定装置、 ３……ニューラルネットワーク、 ６……出力解釈装置、 ９……出力補正装置。
置のブロック図、第２図は同ベースパターン生成装置が
生成する音符データの例を示す図である。 １……パラメータ指定装置、 ３……ニューラルネットワーク、 ６……出力解釈装置、 ９……出力補正装置。
Claims (2)
- 【請求項１】低音部の演奏パターンであるベースパター
ンと、このベースパターンの特徴を表現するパラメータ
と、をそれぞれ出力，入力として組み合わせて学習させ
たニューラルネットワークと、 該ニューラルネットワークの出力を補正するための補正
知識を記憶する補正知識メモリと、 前記ニューラルネットワークが出力したベースパターン
を前記補正知識に基づいて修正する修正手段と、 を備えたことを特徴とするベースパターン生成装置。 - 【請求項２】ニューラルネットワークに、低音部の演奏
パターンであるベースパターンと、このベースパターン
の特徴を表現するパラメータとをそれぞれ出力，入力と
して組み合わせて学習させ、 このニューラルネットワークがパラメータの入力に応じ
て出力したベースパターンを、該ニューラルネットワー
クの出力を補正するための補正知識に基づいて修正する
ことを特徴とするベースパターン生成方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2282854A JP2605477B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | ベースパターン生成装置およびベースパターン生成方法 |
| US07/779,110 US5308915A (en) | 1990-10-19 | 1991-10-18 | Electronic musical instrument utilizing neural net |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2282854A JP2605477B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | ベースパターン生成装置およびベースパターン生成方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04156597A JPH04156597A (ja) | 1992-05-29 |
| JP2605477B2 true JP2605477B2 (ja) | 1997-04-30 |
Family
ID=17657935
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2282854A Expired - Fee Related JP2605477B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | ベースパターン生成装置およびベースパターン生成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2605477B2 (ja) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4860784A (en) * | 1989-01-11 | 1989-08-29 | Engineered Controls International, Inc. | Non-rising stem valve assembly and method of replacing a permanent seal |
| JP2583347B2 (ja) * | 1989-07-21 | 1997-02-19 | 富士通株式会社 | 演奏操作パターン情報生成装置 |
-
1990
- 1990-10-19 JP JP2282854A patent/JP2605477B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04156597A (ja) | 1992-05-29 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |