JP2663705B2 - リズムパターン生成装置 - Google Patents

リズムパターン生成装置

Info

Publication number
JP2663705B2
JP2663705B2 JP2293058A JP29305890A JP2663705B2 JP 2663705 B2 JP2663705 B2 JP 2663705B2 JP 2293058 A JP2293058 A JP 2293058A JP 29305890 A JP29305890 A JP 29305890A JP 2663705 B2 JP2663705 B2 JP 2663705B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
output
pattern
rhythm pattern
neural network
correction
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
JP2293058A
Other languages
English (en)
Other versions
JPH04163596A (ja
Inventor
健一 大矢
博文 向野
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.)
Yamaha Corp
Original Assignee
Yamaha Corp
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 Yamaha Corp filed Critical Yamaha Corp
Priority to JP2293058A priority Critical patent/JP2663705B2/ja
Priority to US07/779,110 priority patent/US5308915A/en
Publication of JPH04163596A publication Critical patent/JPH04163596A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP2663705B2 publication Critical patent/JP2663705B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Electrophonic Musical Instruments (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 (a)産業上の利用分野 この発明は、ニューラルネット計算手段を使用してリ
ズムパターンを自動的に生成する装置に関する。
(b)従来の技術 従来のリズムパターン生成装置は、予め何通りかのリ
ズムパターンをメモリなどに記憶しておき、演奏者の選
択したリズムパターンを出力するようにしている。
(c)発明が解決しようとする課題 しかし、このような装置では、予め記憶させてあるリ
ズムパターンの中から演奏者が任意のものを選ぶ構成で
あるために、限られたリズムパターンしか出力すること
ができず、出力の変化に乏しいという不都合があった。
この発明の目的は、演奏者が入力手段によってデジタ
ル値を与えるだけで自動的にリズムパターンを合成して
出力するリズムパターン自動生成装置を提供することに
ある。
(d)課題を解決するための手段 この発明は、複数の入力パラメータに応じてリズムパ
ターンに変換するための出力パラメータを出力するよう
に学習されたニューラルネットワークと、該複数の出力
パラメータをリズムパターンに変換する変換手段と、該
変換手段が変換したリズムパターン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、前記変換手段が変
換したリズム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。
(e)作用 この発明では、予めリズムパターンが学習されている
ニューラルネットワークを使用しているために、学習し
たパターンの再生だけでなくその中間的なものも合成さ
れる。また、演奏者が入力パターンを入力する入力手段
に代えて、入力パターンとして乱数デジタル値を発生す
る乱数発生手段を使用すれば、演奏者が入力操作を行わ
なくともパターンが自動的に変化する。
(f)実施例 第1図はこの発明の実施例の全体図である。
このリズムパターン生成装置は、 パラメータ指定手段1、 正規化手段2、 ニューラルネット計算手段3、 重みデータ4、 重みデータ切替手段5、 出力解釈手段6、 解釈知識7、 出力解釈切替手段8、 出力補正手段9、 補正知識10、 出力補正切替手段11、 演奏データ合成手段12、 キーコード指定手段13、 演奏手段14、 で構成される。
パラメータ指定手段1は4つのボリュームつまみから
なり、ADコンバータによりデジタルな値を出力する。
正規化手段2はパラメータ指定手段1の出力をニュー
ラルネットの入力として用いるように値の変換を行い、
データをニューラルネット計算手段3のニューラルネッ
トの入力層の各ニューロンに送る ニューラルネット計算手段3はニューラルネットの計
算の仕組みである。実施例として3層の階層型のものを
示した。この場合、各層内のニューロンは隣接した全て
のニューロンとある重みで結合される。入力層のニュー
ロンの数は演奏者が指定できるパラメータと対応する。
中間層のニューロンの数は学習の具合によって適宜決定
する。ここでは20とする。
出力層のニューロンの数はシステムの出力の時間解像
度に依存し、N分音符刻みでM小節分出力させるなら、
1系列当たりN*M個になる。実施例では第1系列でバ
スドラムとハイハットを生成し、第2系列でスネアドラ
ムとタムを生成するようにしている。時間解像度は16分
音符で1小節分のパターンを生成するので16*1*2=
32個のニューロンが必要になる。
ニューラルネット重みデータ4は複数のデータからな
る。色々なデータを異なった配置で学習させると別々の
重みデータが生成されるので、実施例では複数の重みデ
ータを保持することで異なったジャンルの音楽への対応
を実現している。
重みデータ切替手段5は上記重みデータ4のうち1つ
を演奏者に指定させる手段である。
出力解釈手段6は後述の解釈知識を利用して、ニュー
ラルネットの出力層に現れる値を解釈し、音楽的な意味
を持った形に変換する。ここでは基本的には1つのニュ
ーロンの値が1つの出力になり、ニューロン同士の関係
は考慮されない。
解釈知識7は異なったジャンルの音楽への対応を実現
するためのもので、ここでは複数の出力解釈知識を備え
ている。
出力解釈切替手段8は、上記希釈知識7のうち1つを
演奏者に指定させる手段である。
出力補正手段9は、後述の知識10を利用して、出力解
釈手段6の出力の値を補正し、音楽的に許容できないも
のは許容できる形に変換する。ここでは入力の全てを考
慮した上で補正が行われる。
補正知識10は異なったジャンルの音楽への対応を実現
するためのもので、ここでは複数の出力補正知識を有し
ている。
出力補正切替手段11は、上記補正知識10のうち1つを
演奏者に指定される手段である。
演奏データ合成手段12は、上記出力補正手段9の出力
を元に実際の演奏データを生成する。
キーコード指定手段13は、各楽器に対して実際のキー
コードを割り当てる。ここで、いろいろなメーカの色々
なドラムマシンの違いを吸収する。
演奏手段14は演奏データを実際に出力する手段であ
る。例としてはMIDIなどが考えられる。
次に上記のリズムパターン生成装置の動作を説明す
る。
(Step1)各種の設定 演奏者が適当にパラメータをパラメータ指定手段1を
通じて入力する。
そして、演奏されている音楽の種類に合わせて重みデ
ータ切替手段5を通じて、重みデータ4のうちの1つを
選択する。
同様に、演奏されている音楽の種類に合わせて、出力
解釈切替手段8を通じて出力解釈知識のうちの1つを選
択する。
最後に、演奏されている音楽の種類に合わせて、出力
補正切替手段11を通じて、出力補正知識10のうちの1つ
を選択する。
(Step2)ニューラルネットへの入力 演奏者がパラメータ指定手段1で指定したパラメータ
は、正規化手段2によって変換されたのち、ニューラル
ネット計算手段3の入力層内のニューロンに送られる。
(Step3)ニューラルネット内の計算 重みデータ切替手段5によって指定された重みデータ
4を用いて、先ず中間層のニューロンの値を計算する。
そして、次に中間層のニューロンの値を用いて出力層の
ニューロンの値を計算する。
中間ニューロンj =sigmoid(Σ入力ニューロンi*重みデータij) 出力ニューロンk =sigmoid(Σ中間ニューロンj*重みデータik) sigmoid(x) =1/(1+exp(−x)) (Step4)出力ニューロンの解釈 ニューラルネット計算手段3で計算された出力層のニ
ューロンの値を、出力解釈切替手段8により指定された
解釈知識7を用いて音楽的に意味のある形に変換する。
例えば、0〜1の出力に対して以下のような解釈知識が
考えられる。出力層のニューロンは時系列的に解釈され
る。実施例では最初の16個のニューロンが第1系列を形
成し、後の16個は第2系列を形成する。それぞれのニュ
ーロンは16分音符に相当する。ニューロンの値は論理上
は0/1の実数であるが、計算の都合上、0〜127などの整
数に変換している。
第1系列(第2図参照) 出力ニューロン 変換後 の値 0〜5 無音 6〜31 ハイハットクローズ 32〜56 ハイハットオープン 57〜63 バスドラム(弱) 64〜69 バスドラム(強) 70〜95 ハイハットクローズ +バスドラム(強) 96〜127 ハイハットオープン +バスドラム(強) 第2系列(第3図参照) 出力ニューロン 変換後 の値 0〜18 無音 19〜37 ロータム 38〜41 スネアドラム(弱) 42〜60 ミドルタム 61〜64 スネアドラム(弱) 65〜83 ハイタム 84〜87 スネアドラム(弱) 88〜127 スネアドラム(強) なお、ハイハット,スネアドラム,各タムのベロシテ
ィはニューロンの値に応じて決定される。
第2図,第3図はそれぞれ第1系列ニューロンとパラ
メータの対応,第2系列とニューロンとパラメータの対
応を示している。番号の0〜31は出力ニューロンの番号
を示している。
(Step5)出力の補正 出力解釈手段6で変換された形を、出力補正切替手段
11により指定された補正知識10を用いて音楽的に許容で
きる形に補正する。例えば、8ビートの曲で16ビートの
裏に相当するタイミングで音が出たときはその音を消す
ことなどが考えられる。あるいはハイハットが開きっぱ
なしになるときはオープンせず予めクローズに変えるこ
とも行っている。
(Step6)演奏データの合成 出力補正手段9で補正されたデータは楽器毎のベロシ
ティで表現されているので、これにキーコード指定手段
13で指定された各楽器のキーコードを与えて実際に演奏
できる形に直し、演奏手段14を通じて演奏する。
以上の動作によってパラメータ指定手段1の各ボリュ
ームのつまみの位置を変えることにより、さまざまなリ
ズムパターンが出力されるようになる。
第4図はこの発明の他の実施例を示している。
同実施例のリズムパターン生成装置は、乱数発生器群
1Aを備えている。このリズムパターン生成装置は、ニュ
ーラルネット計算手段3の前段に、乱数発生群1A、乱数
切替手段1B、前回のパラメータ記憶手段1C、加算手段1D
を備えている点で第1図に示す実施例と相違している。
乱数発生器群1Aはいろいろな分布を持つ乱数発生器で
デジタルな値を出力する。乱数切替手段1Bは、乱数発生
器群1Aの中で1つの乱数発生器を選択する。前回のパラ
メータ記憶手段1Cは、前回のパラメータを記憶してい
る。
加算器1Dは、前回のパラメータ記憶手段1Cの値と乱数
切替手段1Bの出力とを加算し、今回のパラメータを生成
する。この値は再び前回のパラメータ記憶手段1Cに記憶
される。
正規化手段2は乱数切替手段1Bの出力と前回のパラメ
ータ記憶手段1Cの値とを加算した結果をニューラルネッ
トの入力として用いるように値の変換を行い、その変換
データをニューラルネット計算手段3の入力層の各ニュ
ーロンに送る。
ニューラルネット計算手段3以降の構成については第
1図と全く同一である。
次に上記の実施例の動作を説明する。
(Step1)各種の設定 演奏者が適当に初期パラメータを前回のパラメータ記
憶手段1Cを通じて入力する。
そして、欲しいパターン変化の個性を指定するため
に、乱数切替手段1Bを通じて乱数発生器群1Aの中の1つ
を選択する。
そして、演奏されている音楽の種類に合わせて、重み
データ切替手段5を通じて重みデータ4の中の1つを選
択する。
同様に、演奏されている音楽の種類に合わせて、出力
解釈切替手段8を通じて、出力解釈知識7の中の1つを
選択する。
最後に、演奏されている音楽の種類に合わせて、出力
補正切替手段11を通じて、出力補正知識10の中の1つを
選択する。
(Step2)ニューラルネットへの入力 演奏者が前回のパターン記憶手段1Cで指定したパター
ンは、乱数切替手段1Bで選択された乱数発生器の生成す
る乱数と加算器1Dにおいて加算される。そしてその結果
は正規化手段2に送られる。同時にその値は前回のパタ
ーン記憶手段1Cにも送られ、次回のために記憶される。
そして、次回のパターン生成にはこの値が使われる。従
って、乱数が均等でない分布をしていると最初に使用者
が与えたパラメータから段々離れていくことになる。加
算器IDの出力は正規手段2において変換されたのち、ニ
ューラルネット計算手段3の入力層内のニューロンに送
られる。
以下Step3〜Step6は上記第1の実施例のそれと全く同
様である。
この実施例では、乱数によって入力パターンを変化さ
せるので演奏者がつまみを触らなくても出力パターンが
自動的に変化する。そして、分布の異なった乱数を用い
ていろいろなパターンの癖を作り出すことができる。例
えば−4〜+3に分布している乱数を1小節毎に現在の
パラメータに加えて次々と変化させてやると、パターン
のパラメータは次第に減少していく。実験によると、第
1パラメータはほぼリズムの性質を決定するので(0〜
40=8ビート、50〜70=16ビート、80〜100裏のり16ビ
ート)、予め第1パラメータを100位にセットしたあと
で、このマイナス側に偏った乱数でパラメータを変動さ
せていくと第1パラメータが減少し、それにつれリズム
は音数の少ないものになり、まるでドラムを叩き疲れた
人間のようになっていく。それが、0からアンダーフロ
ーして再び大きい値になると、再び元気を取り戻したよ
うに聞こえる。第5図はこの様子を示している。当然、
別の分布をする乱数を用いれば別のパターン特性が得ら
れる。
(g)発明の効果 この発明によれば、ニューラルネットは学習したパタ
ーンを再生するだけではなくその中間的なものも合成で
きるために、出力されるパターンは非常に変化に富んだ
ものとなる。しかも、各ニューロンの出力の細かな違い
でベロシティの変化を付けることができるために生成さ
れたパターンは抑揚に富んだものとなる。また、入力パ
ラメータを与えるために乱数発生手段を用いれば、演奏
者がつまみを触らなくても自動的にパターンが変化して
いく。さらに、その乱数発生手段を時系列的に偏りのあ
るものとすれば、パターンの変化自体にも個性を持たせ
ることができる。
【図面の簡単な説明】
第1図はこの発明の第1の実施例のリズムパターン生成
装置の全体図を示す。第2図,第3図は第1系列ニュー
ロン,第2系列ニューロンとパターンの対応の一例を示
す図である。第4図はこの発明の第2の実施例の全体図
を示し、第5図は同実施例の出力特性を示す図である。 1……パラメータ指定手段(入力手段)、 3……ニューラルネット計算手段、 6……出力解釈手段(ニューラルネット出力をリズムパ
ターンに変換する手段)、 1A……乱数発生器群。

Claims (1)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】複数の入力パラメータに応じてリズムパタ
    ーンに変換するための出力パラメータを出力するように
    学習されたニューラルネットワークと、 該複数の出力パラメータをリズムパターンに変換する変
    換手段と、 該変換手段が変換したリズムパターンを補正するための
    補正知識を記憶する補正知識メモリと、 前記変換手段が変換したリズム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リズムパターン生成装置。
JP2293058A 1990-10-19 1990-10-29 リズムパターン生成装置 Expired - Fee Related JP2663705B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2293058A JP2663705B2 (ja) 1990-10-29 1990-10-29 リズムパターン生成装置
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
JP2293058A JP2663705B2 (ja) 1990-10-29 1990-10-29 リズムパターン生成装置

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP9009469A Division JP2743919B2 (ja) 1997-01-22 1997-01-22 リズムパターン生成装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH04163596A JPH04163596A (ja) 1992-06-09
JP2663705B2 true JP2663705B2 (ja) 1997-10-15

Family

ID=17789922

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2293058A Expired - Fee Related JP2663705B2 (ja) 1990-10-19 1990-10-29 リズムパターン生成装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2663705B2 (ja)

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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

Also Published As

Publication number Publication date
JPH04163596A (ja) 1992-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5308915A (en) Electronic musical instrument utilizing neural net
JP2583347B2 (ja) 演奏操作パターン情報生成装置
US20070175318A1 (en) Resonance generator
JP2782949B2 (ja) 鍵盤楽器
JP2612923B2 (ja) 電子楽器
JP6175812B2 (ja) 楽音情報処理装置及びプログラム
JP2820205B2 (ja) 楽音合成装置
JP4335570B2 (ja) 共鳴音生成装置、共鳴音生成方法及び共鳴音生成のためのコンピュータプログラム
EP0410475B1 (en) Musical tone signal forming apparatus
JPH0363078B2 (ja)
JP2663705B2 (ja) リズムパターン生成装置
JP2743919B2 (ja) リズムパターン生成装置
JP2004078095A (ja) 奏法決定装置及びプログラム
JPH06180588A (ja) 電子楽器
JPH0254559B2 (ja)
JPH09330079A (ja) 楽音信号発生装置及び楽音信号発生方法
JP2643582B2 (ja) 自動リズム生成装置
Unemi A design of genetic encoding for breeding short musical pieces
US3054318A (en) Electrical musical instruments
JP2518356B2 (ja) 自動伴奏装置
JPS6335038B2 (ja)
JP2504320B2 (ja) 楽音合成装置
Madhura et al. Music Synthesis on Different Musical Instruments Using ARM Cortex-M4F Microcontroller
JP2933186B2 (ja) 楽音合成装置
JPH0720865A (ja) 電子楽器

Legal Events

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