JP2671495B2 - メロディ分析機 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の技術分野］ この発明はメロディ分析機に関し、特に、与えられた
メロディに含まれる各音の音楽的な働き（性格）を自動
的に分析する技術に関する。

［背 景］ この種のメロディ分析技術として本件出願人に係る特
願昭62−86571号、特願昭62−121039号、特願昭62−325
177号に示されるものがある。これらの出願のメロディ
分析機には入力情報としてメロディとともにコードが与
えられるようになっている。和声音／非和声音分離手段
により、コードの構成音（コードノート）とメロディの
各音とが音高比較され、これによりメロディの各音はコ
ードノートのラベルが付いたメロディ音（和声音）とノ
ンコードノートのラベルが付いたメロディ音（非和声
音）とに分けられる。一方、メロディ流れ評価手段によ
りメロディの音の流れ（メロディ音間の音程や進行等）
が評価される。しかる後、分類手段により、ノンコード
ノートのラベルが付いた各音の働きを、その音のまわり
の和声音／非和声音分離結果とその音のまわりのメロデ
ィの流れの評価結果とに従って識別（分類）する。

上述のメロディ分析アプローチは、コードに含まれる
メロディ音は自由に使用されるが、コード以外のメロデ
ィ音は特定のメロディの流れという制約条件の下で使用
されるということを一応の前提としている。少なくと
も、上記メロディ分析機にあっては、メロディと比較す
べき入力情報としてコード以外の情報が与えられない限
り、コードノート以外の音にコードノートと同じような
意味（例えば、コードノートと同じようなメロディ音と
して使用できるといった評価ないし解釈）を与えること
は困難である。

ここで、音楽全般に目を向けると、メロディのなかに
はコードノートだけでできているようなメロディ（メロ
ディの各々の音がコード進行において対応するコードの
ある構成音となっているようなメロディ、したがってコ
ード以外の音を使用しないメロディ）もあれば、コード
ノートは制限なく自由に使用するがいくつかのノンコー
ドノートは制限して使用するようなメロディもあれば、
コードノートだけでなく１ないしいくつかのノンコード
ノートについても自由に使用し、別のいくつかのノンコ
ードノートについてはメロディの流れが許す場合にだけ
使用するようなメロディもある。換言するとメロディに
おいて使用される音はメロディの背景となっている音楽
様式（曲風）に依存する側面をもつ。また、あるコード
が付けられるメロディに含まれる音（メロディ使用音）
はそのメロディが曲全体のなかで果している音楽的な役
割に依存し、したがってメロディ使用音は曲の構造（例
えば調性構造）にも依存するという側面がある。このた
め、メロディにおいて使用できる音の一部だけがコード
自体から特定され得るにすぎず、その全体あるいは自由
に使用されているメロディ音の全部（使用音高のセッ
ト）はコード自体からは特定できない。

結果として上述したメロディ分析機は以上説明したよ
うな音楽のもつ性質、及びコードノートはメロディにお
いて自由に使用され得るがコードノートでない音は使用
されないか、使用されるとしても制約条件の下での使用
に留まるという前提に関連する分析限界を有しており、
改良の余地を残している。

［発明の目的］ したがって、この発明の目的は上述したメロディ分析
機とは別のアプローチでメロディを分析することができ
るメロディ分析機を提供することである。

更に、この発明の目的はより細かいレベルまでメロデ
ィを分析することができるメロディ分析機を提供するこ
とである。

更に、この発明の目的は音楽における様々なスタイル
（曲風）の可能性を考慮してメロディを分析することが
できるメロディ分析機を提供することである。

［発明の構成、作用］ この発明の一側面によれば、与えられたコードとトー
ナリティとからアヴェイラブルノートの音高のセットを
生成するアヴェイラブルノート生成手段と、与えられた
メロディの流れを評価するメロディ流れ評価手段と、上
記アヴェイラブルノートの音高のセットと上記評価され
た上記メロディの流れとに基づいて上記メロディの各音
を分類するメロディ音分類手段とを有することを特徴と
するメロディ分析機が提供される。

この構成の場合、従来技術におけるコードノートの音
高のセット（コードのピッチ内容）の代りに、アヴェイ
ラブルノート（コードノート以外の音も含み得る）の音
高のセットが、コードとトーナリティの両方に依存して
生成され、その結果がメロディ音分類手段において各メ
ロディ音の分類のために利用されるので、新しい側面か
らのメロディ分析、即ちアヴェイラブルノートを基準と
するメロディ分析が可能となる。

上記コード、トーナリティ、メロディは使用者が適当
な入力装置により入力してもよいし、自動作曲機等の自
動生成手段により生成されてもよい。

代表的には、コードは和音の根音と種類とを特定する
形式（例えばＦメジャー）で与えられる。代表的にはト
ーナリティは調ないし主音（キー）と音階の種類ないし
モードとを特定する形式（例えばハ長調、C_majなど）で
与えられる。使用者は音階の種類を主観的なパラメータ
（明るいとか暗いなどのパラメータ）の形式で入力する
ようにしてもよい。あるいは、音階の種類を音階の構成
音間の音程（ピッチインターバル）の関係を特定する形
式で入力するようにしてもよい。

また、メロディは時系列を成す音（メロディ音）を特
定する形式で与えられる。

一構成例として、上記アヴェイラブルノート生成手段
は、与えられたコードとトーナリティとによって指示さ
れるエリアないしアドレスに対応するアヴェイラブルノ
ートの音高のセット（アヴェイラブルノートスケールの
ピッチ内容）を示すデータを記憶するテーブル手段とこ
のテーブル手段に対するアクセス手段とで構成できる。
もっともこの構成にはテーブル手段の記憶容量が一般に
大きくなる等の不都合がある。好ましくは、上記アヴェ
イラブルノート生成手段は、与えられたコードからその
コードの構成音即ちコードノートの音高セット（コード
のピッチ内容）を生成するコード構成音生成手段と、与
えられたコードからそのコードに対するテンションノー
ト（コード構成音以外の音であってコードとともに発音
されるような場合に緊張感を与える音）の音高セット
（テンションのピッチ内容）を生成するテンションノー
ト生成手段と与えられたトーナリティからそのトーナリ
ティに対するスケール（音階）の構成音即ちスケールノ
ートの音高セット（スケールのピッチ内容）を生成する
スケールノート生成手段と、生成された２つの音高セッ
トの両方に共通な音高のセットを生成する共通ノート生
成手段と、生成された共通の音高のセットと生成された
コードノートの音高のセットとを組み合わせてアヴェイ
ラブルノートの音高セットを得る手段とから構成され
る。

上記メロディ流れ評価手段は種々の態様で実現し得
る。簡単な構成例では、メロディの隣り合う音の間に形
成される音程を評価する音程評価手段が使用される。別
の構成例では、２つの連続する音の進行（例えば順次進
行かどうか）を評価したり、更には３つ以上の連続する
メロディ音が示す音の進行、モーション、またはムーブ
メント（例えば経過的進行かどうか、隣接的進行かどう
か）を評価する手段が使用される。

上記メロディ音分類手段は上記アヴェイラブルノート
生成手段からのアヴェイラブルノートの音高のセットと
上記メロディ流れ評価手段からの評価されたメロディの
流れとに基づいてメロディの各音を分類する。例えば、
アヴェイラブルノートの音高のセットとメロディの各音
の音高とを比較することによりメロディの各音がアヴェ
イラブルノートかどうかを判別することができる。この
判別結果と評価されたメロディの流れとからアヴェイラ
ブルノートでないと判別された（ノンアヴェイラブルノ
ートと判別された）メロディ音について更にその音楽的
な働きや性格を細かく識別することができる。

この発明のもう１つの側面によれば、与えられたコー
ドとトーナリティとから与えられたメロディを分析する
メロディ分析装置において、上記コードから該コードを
構成するコードノートの音高のセットを生成するコード
ノート生成手段と、上記コードと上記トーナリティとか
ら上記コードノート以外のアヴェイラブルノートの音高
のセットを生成するアヴェイラブルノート生成手段と、
上記メロディの流れを評価するメロディ流れ評価手段
と、上記コードノートの音高のセットと上記アヴェイラ
ブルノートの音高のセットと上記評価された上記メロデ
ィの流れとに基づいて上記メロディの各音を分類するメ
ロディ音分類手段とを有することを特徴とするメロディ
分析機が提供される。

この構成の場合、メロディ音分類手段にコードノート
の音高のセットの情報だけでなくコードノート以外のア
ヴェイラブルノートの音高のセットの情報が識別可能に
与えられるので、メロディの各音の性格をきめ細かく分
類することが可能になり、分析対象であるメロディがと
り得る様々なスタイルの可能性に従って異なる分析結果
を与えることができる。

例えば、メロディ音分類手段には、音高のセットとし
て、コードノートの音高のセットとコードノートを含ま
ないアヴェイラブルノートの音高のセットとが入力され
るので、この２種類の識別可能な音高セットをメロディ
の各音と比較することにより、メロディ音を３種類の
音、即ち、コードノートのラベルが付くメロディ音と、
アヴェイラブルノートのラベルが付くメロディ音と、ノ
ンアヴェイラブルノート（コードノートでもアヴェイラ
ブルノートでもない］のラベルが付くメロディ音とに分
類することができる。この分類結果と評価されたメロデ
ィの流れとから、アヴェイラブルノートのラベルが付い
た各音とノンアヴェイラブルノートのラベルが付いた各
音とを更に細かく分類することができる。

ここにいうアヴェイラブルノート（コードノートを含
まない）とは、ある種の音楽スタイル（音楽様式、曲
風、例えばジャズ）において、コードノートと同様また
はほぼ同様に制限なく使用することができる音であり、
別の音楽スタイル（例えば、コモンプラクティスのクラ
シック音楽）においては制約条件（例えば、特定のピッ
チの流れ）の下でのみ使用することが望まれる音であ
る。これは狭義のアヴェイラブルノートの概念であり、
広義の場合アヴェイラブルノートはコードノートも含み
得る。コードノートでもアヴェイラブルノートでもない
音は上述の２つの音楽スタイルにおいて制約条件の下で
のみ使用することが望まれる。

また、用語「音高」は絶対的な音高（例えば第４オク
ターブのＣ）に限らず、音高クラス（ピッチクラス、例
えば第４オクターブのＣのピッチクラスはＣであり、第
３オクターブＣのピッチクラスもＣ）の意味を含み得
る。

好ましい構成例として、上記アヴェイラブルノート生
成手段は、与えられたコードからそのコードに対するテ
ンションノートの音高セットを生成するテンションノー
ト生成手段と、与えられたトーナリティからそのトーナ
リティに対するスケールノートの音高セットを生成する
スケールノート生成手段と、生成された２つの音高セッ
トの両方に共通な音高のセットをアヴェイラブルノート
の音高セットとして生成する共通ノート生成手段とから
成る。コードとトーナリティとから直接的にアヴェイラ
ブルノートの音高セットを生成するのに比べ、この構成
のアヴェイラブルノート生成手段はより少ない内部記憶
情報で所要のアヴェイラブルノートの音高セットを生成
できる利点がある。また、異なるアヴェイラブルノート
生成手段を複数用意することが容易であり、これは、異
なるテンションノート生成手段を複数用意するか、この
代りにあるいはこれとともに異なるスケールノート生成
手段を複数用意することで達せられる。このような複数
の異なるテンションノート生成手段や複数の異なるスケ
ールノート生成手段からの出力を識別可能に取り扱うこ
とにより、あるいは選択手段にて、１度のメロディ分析
において１つのテンションノート生成手段、１つのスケ
ールノート生成手段が動作するように選択することによ
り、生成手段別のメロディ分析、即ち、様々な角度から
のメロディ分析が可能になる。

更に、テンションノート生成手段やスケールノート生
成手段の内部構成を工夫することにより一層効率のよい
アヴェイラブルノート生成手段を構成できる。例えば、
テンションノート生成手段を、各コードタイプ（和音の
種類）について予め定められた根音上のテンションノー
トの音高のセット（あるいは根音からの音程によって表
現されたテンションノートのセット）を記憶するテンシ
ョンノート記憶手段と、コードが与えられた場合、その
コードが示すタイプに従って上記テンションノート記憶
手段から対応するテンションノートの音高のセットを
得、それを与えられたコードが示す根音の音高に従って
ピッチシフトすることにより、与えられたコードに対応
するテンションノートの音高セットを生成するシフト手
段とで構成したとすると、テンションノート生成のため
に必要な記憶容量は、（可能な根音の音高の種類Ｎ×可
能なタイプの数Ｔ）に相当するコード／テンション変換
様記憶手段を用いた場合に比べ、1/Nで足りることにな
る。

与えられるメロディが比較的長い場合にはこれに対応
して、複数のコードと複数のトーナリティ即ち、時系列
を成すコード進行とトーナリティの列が与えられる（例
外もあるが、代表的には１メロディ音以上の時間に亘り
１つのコードが持続し、コード１つ以上の時間に亘り１
つのトーナリティが持続する）。この発明のメロディ分
析機はこのような長いメロディに対しても、メロディ音
とコードとトーナリティとの間の時間的な関係を対応づ
けることにより、上述した仕方で各メロディ音の分析が
可能である。

更に、この発明のその他の側面によれば、メロディ分
析機に対し、コードを指示する情報を入力する代りにコ
ードノートの音高セットを直接入力したり、コードとト
ーナリティの代りにアヴェイラブルノートの音高セット
を直接入力するようにして、メロディ分析機におけるコ
ード構成音生成手段やアヴェイラブルノート生成手段を
不要にしてもよい。

［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。

＜全体構成＞ 第１図は本実施例のハードウェアの全体構成をブロッ
ク図で示したものである。CPU1はROM2に記憶されたプロ
グラムを実行することにより、システム全体を制御して
メロディ分析を初めとする機能を実現する。ROM2にはメ
ロディ分析のプログラムの外に、該プログラムの実行中
にCPU1によって参照される各種テーブル（コード構成音
テーブル、テンションノートテーブル、スケールノート
テーブル）、音楽知識（音楽の性格を分類するための知
識）などのデータが記憶される。入力装置３はメロディ
の入力等に使用される。例えば、メロディの実時間での
入力装置として鍵盤が使用できる。モニター４はCRT、
プリンタ、オーディオシステムに接続される音源などか
ら構成され、メロディやメロディ分析結果等の表示、印
刷、演奏が可能である。ワークメモリ５はRAMで構成さ
れ、CPU1によるプログラムの実行中、データの作業領域
として使用される。

＜メロディ分析機能＞ 本実施例のメロディ分析機としての機能の概要を第２
図に示す。本メロディ分析機の目的は与えられたメロデ
ィとコードとトーナリティ（調性）とから、メロディの
各音の正確ないし音楽的な機能を識別（分類）すること
である。第２図において、配列｛melody［ｉ］｝がメロ
ディ（音の時系列）を表わし、配列｛chord［ｉ］｝が
コード進行（コードの時系列）を表わし、配列｛tonali
ty［ｉ］｝がトーナリティの列を表わしている。メロデ
ィ分析機の動作中、これらのデータは第１図のワークメ
モリ５に置かれている。メロディ、コード進行及びトー
ナリティ列は入力装置３を介して使用者から与えられて
もよいし、一部あるいは全部が自動的に生成されたもの
であってもよい。例えば、コード進行はコード遷移のマ
ルコフ連鎖モデル（本件出願人による特願昭63−90226
号、昭和63年４月14日出願、参照）、あるいは曲の階層
性に従うケーデンスパターン（比較的短いコードパター
ン）の連結（本件出願人による特願昭63−240660号、昭
和63年９月28日出願、参照）等に基づいて自動生成する
ことができ、トーナリティ列はコード進行等からコード
間の調性距離等を評価することによって自動生成するこ
とができ（本件出願人の特願昭62−325177号、昭和63年
12月24日出願、参照）、メロディは所定の音域内におい
て音の遷移のマルコフ連鎖のモデル（本件出願人の特願
昭61−029043号、昭和61年２月14日出願、参照）を利用
することによって自動生成することができる。また、与
えられたメロディからメロディに対するコード進行を自
動生成するようにしてもよい（例えば、特開昭58−8759
3号、特開昭58−114097号、本件出願人の特願昭63−125
930号、昭和63年５月25日出願、参照）。

第４図からわかるように、メロディは音melody［ｉ］
の列から成り、各音（メロディ音）はピッチ（音高）と
長さLenM（ ）の情報をもつ。絶対的なピッチ（絶対音
高）はピッチクラスNote（ ）とオクターブナンバーOc
tb（ ）とで表現可能である。ピッチクラスはＣ、
Ｃ^＃、Ｄ……Ｂというように全部で12種類ある。コード
進行はコードchord［ｉ］の列から成り、各コードは、
根音Root（根音のピッチクラス）とタイプType（これか
らコードの構成音間の音程構造を定めることができる）
の情報をもつ。トーナリティ列（調性構成）はトーナリ
ティtonality［ｉ］の列であり、各トーナリティは音階
の主音ないし調keyと音階の種類ないしモードScale（こ
れから音階の構成音の間の音程構造ないし音程関係を定
めることができる）と長さLenTの情報をもつ。

第２図において、図示のメロディ分析機があるメロデ
ィ音（例えばメロディの配列｛melody［ｉ］｝の５番目
の要素である音melody［４］）の性格を識別しようとす
る場合には、そのメロディ音の「時刻」において存在す
るコードchord［ｉ］（例えば、コード進行の配列｛cho
rd［ｉ］｝における１番目のコードchord［０］）と、
その時刻において存在するトーナリティtonality［ｉ］
（例えば調性構造の配列｛tonality［ｉ］｝における最
初のトーナリティtonality［０］）を入力として使用す
る。即ち、メロディ分析機の動作において、分析しよう
とするメロディの音と分析のために必要な入力データで
あるコードとトーナリティとは時間的に対応した音楽要
素である。

コード構成音生成部10は与えられたコードchord
［ｉ］すなわち、コードの根音と種類（タイプ）とを特
定する入力情報から、そのコードの構成音（コードノー
ト、コードトーン、コードナンバー）のピッチクラス
（音高）のセットChoKO（ ）（コードのピッチ内容、
例えば、ＣメジャーのときにはＣ、Ｅ、Ｇ）を生成す
る。

テンションノート生成部20は与えられたコードchord
［ｉ］から、そのコードに対するテンションノートのピ
ッチクラスのセットTenSN（テンションのピッチ内容）
を生成する。

スケール生成部30は与えられたトーナリティtonality
［ｉ］から、そのトーナリティに対するスケール（音
階）の音のピッチクラスのセットDiaTS（ ）（音階の
ピッチ内容）を生成する。

テンションノート生成部20からのテンションノートTe
nSN（ ）とスケール生成部30からのスケールDiaTS
（ ）とはアヴェイラブルノート生成部40に入力され、
ここで、両方の入力に共通なピッチクラスが選択されて
アヴェイラブルノートのピッチクラスのセットAvaNS
（ ）が形成される。

メモリ効率をよくするため、コード構成音生成部10、
テンションノート生成部20、スケール生成部30は、各入
力の１パラメータに対するデータ変換テーブル（メモ
リ）と、テーブル出力を各入力のもう１つのパラメータ
によりピッチシフトするシフト手段（転回部）とで構成
するのが好ましい。例えば、コード構成音生成部10はコ
ードの種類を予め定められた根音上のコード構成音（換
言すれば、コード構成音を根音からの音程で表現したデ
ータ）に変換するコード構成音テーブルと、テーブルか
ら読み出した各コード構成音の音高（ピッチクラス）を
与えられたコードの根音のピッチクラスに従ってピッチ
シフトする転回部とで構成できる。これにより、例え
ば、与えられたコードが根部をＤ、タイプをマイナーと
するコードDminである場合には、コード構成音テーブル
によりマイナーに対するコード構成音データとして（１
度、短３度、完全５度）（１つの数値表現例では（０、
３、７））が得られ、与えられた根音がＤ（数値例では
２）であるところから、ピッチシフトないし転回により
（Ｄ、Ｆ、Ｇ）（数値例では、（２、５、９）＝（２＋
０、２＋３、２＋７））となる。根音が取り得るピッチ
クラスは全部で12種類あるので、根音別かつコード種類
別のコード構成音変換テーブルを用いた場合に比べ、メ
モリ容量は12分１に減少する。

同様にして、テンションノート生成部20はコードのタ
イプを根音に対する音程で表現したテンションノートに
変換するテンションノートテーブルと、テーブル出力を
与えられたコードの根音でピッチシフトする転回部とで
構成でき、スケール生成部30はトーナリティの示す音階
の種類を主音に対する音程で表現したスケールノートに
変換するスケールノートテーブルとテーブル出力を与え
られたトーナリティの示す主音の高さに従ってピッチシ
フトする転回部とで構成できる。

評価部50には上記コード構成音生成部10からのコード
構成音ChoKO（ ）とアヴェイラブルノート生成部40か
らのアヴェイラブルノートAvaNS（ ）がメロディmelod
y［ｉ］の評価に必要な入力として与えられる。評価部5
0の目的は、メロディの各音melody［ｉ］の性格をコー
ド構成音ChoKO（ ）、アヴェイラブルノートAvaNS
（ ）に基づいて識別、分類することである。

評価部50の一構成例を第３図に示す。図中、配列Ａは
音M₁から音M_pまでのメロディmelody［ｉ］を表わし、配
列のないしレジスタＢはメロディＡに対するコードの構
成音のセットChoKO（ ）を表わす。ここでは３つのコ
ード構成音K1、K2、K3を示しているが、実際にはコード
の種類に応じた数の構成音が使用される。配列ないしレ
ジスタＣはメロディＡに対するコードとトーナリティと
から生成したアヴェイラブルノートのセットAvaNS
（ ）を記憶するものであり、A₁……A_nが各アヴェイラ
ブルノートのピッチクラスを表わしている。

第１の分離部（ラベル付）51では、メロディmelody
［ｉ］の各音をコード構成音のセットChoKO（ ）に従
って、コードトーンCNとノンコードトーンNCNとに分離
する。あるコード構成音に一致するピッチクラスをもつ
メロディ音はコードトーンであり、どのコード構成音に
も一致しないピッチクラスをもつメロディ音はノンコー
ドトーンである。

第２の分離部（ラベル付）52ではノンコードトーンNC
Nのラベルが付いた各メロディ音をアヴェイラブルノー
トのセットAvaNS（ ）に従ってアヴェイラブルノートA
NとノンアヴェイラブルノートNANとに分離する。アヴェ
イラブルノートセットAvaNS（ ）に含まれるピッチク
ラスをもつメロディ音はアヴェイラブルノートでありAv
aNS（ ）に含まれないピッチクラスをもつメロディ音
はノンアヴェイラブルノートである。

この結果、メロディ音の分離を実行する推論部53に
は、コードトーンのラベルが付いたメロディ音と、アヴ
ェイラブルノートのラベルが付いたメロディ音と、ノン
アヴェイラブルノートのラベルが付いたメロディ音とが
識別可能に入力される。

推論部53の推論には上記の入力以外にメロディの流れ
ないしモーションに関する情報と楽音の分類知識とが必
要である。

前者の情報はメロディmelody［ｉ］が入力されるメロ
ディ流れ評価部54で生成され、後者の情報は分類知識部
55がもっている（記憶している）。メロディ流れ評価部
54は分類知識部55における知識表現に従い、いくつかの
仕方で構成できる。１構成例では、メロディ流れ評価部
54はメロディmelody［ｉ］の音の間の音程（ピッチイン
ターバル）を評価、生成する音程生成部を有する。例え
ば、ｉ番目の音程PI［ｉ］は、 PI［ｉ］＝Note（melody（ｉ＋１）） −Note（melody（ｉ）） ＝（ｉ＋１）番目のメロディ音のピッチクラス −ｉ番目のメロディ音のピッチクラス で与えられる。別の構成例では、音程は、隣り合う音の
間のピッチモーション（ピッチ進行）の尺度で評価され
る。ピッチモーションは順次進行と跳躍進行とに大別す
ることができる（２つの同じピッチの音の間にはピッチ
モーションなしとする）。順次進行は上昇の極性と下降
の極性とに分かれる。例えば、音程が半音または全音の
ときを順次進行と定義し、全音を越える音程を跳躍進行
と定義することができる。

２音間のピッチモーションだけでなく、連続する３音
以上の音の間のピッチモーションも評価し得る。例え
ば、同じ極性の順次進行が２つ以上続く範囲は経過的進
行 として評価でき、異なる極性の順次進行の対を隣接的進
行 として評価することができる。更にピッチモーションだ
けでなく、リズムないし音長比のモーション（リズムモ
ーション）を評価してもよい。第３図ではメロディ流れ
評価部54の出力をMotion［ｉ］で総括的に示してある。

分類知識部55は楽音の性格ないし音楽的機能を分類す
る知識を記憶している。分類知識はルートからターミナ
ルに至るネットワークないし木構造の形式をもつ音楽ル
ールの集合で表現できる。各ターミナルは楽音の性格を
示す情報をもっている。各ルールは前提部（if部）と、
２つの分岐部すなわち前提部の成立に対して用意された
成立分岐（then部）と前提部の不成立に対して用意され
た不成立分岐（else部）とから成る。各分岐部は深索
（推論）を続けるべきルールが残っている場合には次に
深索すべきルールを示す情報をもっており、推論を続け
るべきルールが残っていない場合にはターミナルとして
働く。

推論部53は分析対象であるメロディの各音について、
メロディ流れ評価部54によって評価されたその音のまわ
りのモーションに関する各々の情報や分離部51、52から
与えられるその音及びその音のまわりにある音の基本的
な性格（大分類結果:CN、ANまたはNAN）に関する情報
を、その音が置かれているメロディの状況として、分類
知識部55のルール前提部に含まれる変数に代入してその
前提部の成否を検査し、検査結果に従って次のルールを
選択し、その前提部を検査するという処理（前向推論）
を続けることにより、分類知識のネットワークを仙って
いってターミナルに至る。これにより、その音の性格が
識別されたことになる。

第３図の構成の場合、コードトーンのラベルが付いて
いるメロディ音については推論部53においてそれ以上の
分類を行わなくてもよい。アヴェイラブルノートのラベ
ルが付いているメロディ音に対しては、分類知識部55の
なかのアヴェイラブルノートに対するルートのルールか
ら上述した前向推論を開始し、ノンアヴェイラブルノー
トのラベルが付いているメロディ音に対しては分類知識
部55のなかのノンアヴェイラブルノートに対するノート
のルールから前向推論を進めることで、各音の性格を詳
に細かく分類できる。

第３図において配列Ｄは推論部53の分類結果を（評価
部50の結果）示す。メロディ音M₁、M₂、……M_p-1、M_pの
各々に対する分類結果をR₁、R₂、……R_p-1、R_pで示して
ある。

分類結果は第１図のモニター４を通して適当な出力形
式で外部に出力ないし表示することができる。

第３図に例示するような評価部50のモジュール別構成
は多種多様な評価部を実現する上で有利である。換言す
れば、メロディ流れ評価部54や分類知識部55を複数の差
換可能なモジュールで構成することが容易である。もっ
とも、所望であればモジュールに分けないような構成を
採用してもよい。

＜詳 細＞ 上述したメロディ分析機の個々の要素の詳細を例とし
て説明する。

第５図は各音楽要素の数値表現例を示す。Note
（ ）、Root（ ）、Key（ ）はいずれもピッチクラ
スを示すデータである。ピッチクラスのセットはＣ、Ｃ
^＃、……Ｂの12種類のピッチクラスから成り、Ｃは数値
“0"、Ｃ^＃は数値“1"、同様にしてＢは数値“11"（い
ずれも10進表記）というように、半音の音程を１とする
整数で各ピッチクラスないし音高が表現される。コード
タイプTYPE（ ）のセットはメジャー（maj）、マイナ
ー（min）、セブンス（7th）、メジャーセブンス（maj
7）、マイナーセブンス（min7）の５つの要素から成り
（拡張可能）、majは数値“0"で、minは数値“1"で、7t
hは“2"、maj7は“3"、min7は“4"で表現される。モー
ドないし音階の種類scale（ ）のセットはメジャーな
いしナチュラルマイナーnatural、メロディックマイナ
ーmelodic min、ハーモニックマイナーharmonic min、
３つから成り（拡張可能）、naturalを“0"、melodic m
inを“1"、harmonic minを“2"で表現している。

第６図はコード構成音テーブルを示したものである。
図示のように、maj、min、7th、maj7、min9の各コード
タイプに対してコード構成音のデータが用意されてい
る。図示のコード構成音テーブルは根音をＣとして示し
ているが、各コード構成音を根音からの音程（ピッチイ
ンターバル）で表現していると考えることもできる。

第７図はテンションノートテーブルを例示したもので
ある。図示のように、コードタイプ別に根音をＣとする
テンションノートのピッチクラス（あるいは根音からの
音程ないし度数）のセットが用意されている。例えば、
Ｄは度数9th、Ｆは11th、Ａは13thに対応している。

第８図はスケールノートテーブルを示したものであ
る。図示のように、音階の種類であるnatural、M.（mel
odic）min、H.（harmonic）min別に音階を構成する音
（スケールノート）のピッチクラスのセットが用意され
ている。M.min、H.minに対する音階データは主音KEYを
Ａとしたときの各音階音のピッチクラスを示す。natura
lに対する音階データは、主音をＣとするメジャースケ
ールのピッチ内容、あるいは主音をＡとするナチュラル
マイナースケールのピッチ内容をもっている。

第９図は上記コード構成音テーブル、テンションノー
トテーブル、スケールノートテーブル等をROM2（第１
図）上に実現した場合のメモリマップ（相対アドレス表
記）を示す。アドレス00にコード構成音テーブル｛ChoK
O（ ）｝に対するポインタ（先頭アドレス）、アドレ
ス01にテンションノートテーブル｛TenSN（ ）｝の先
頭アドレス、アドレス02にスケールノートテーブル｛Sc
aKO（ ）｝に対する先頭アドレスが記憶され、各テー
ブルの先頭アドレスから、第５図に示した数値表現の値
に従って各構成音（コード、テンション、スケールの構
成音）のセットが記憶される。この図では各データは16
進（Hex）で表記してある。例えばコードタイプmin7の
コード構成音データは489（Ｈ）で示されている。これ
は、２進で表記すると、 となる。これから、わかるように、12ビット（12桁）の
うち、最下位のビット（LSB）がピッチクラス“C"を表
わし、第１ビットがピッチクラス“Ｃ^＃”、以下同様に
して、第11ビットがピッチクラス“B"を表わし値“1"の
ビットがその位置（ピッチクラス）に構成音をもつこと
を示している。したがって、ROM2として12ビット／ワー
ドあるいは16ビート／ワード（この場合、上記４ビット
は使用しない）のメモリを使用することで、第８図に示
すように１アドレスに１つのコード（または、音階）に
対する構成音データを全部記憶できる。

メロディの各音は上述したように情報として、ピッチ
クラス、オクターブナンバー、及び長さをもっている。
これらの情報は例えば、16ビットの整数で表現できる。
一例を挙げると、下の４ビットデータでピッチクラスを
表現し、次の４ビットデータでオクターブナンバーを表
現し、上の８ビットデータで長さを表現する。この場
合、メロディ音melody［ｉ］のピッチクラス（音高）no
te（melody［ｉ］）を知りたければ、16ビットのデータ
melody［ｉ］の上位12ビットをマスクすることで得られ
る。

コードchord［ｉ］、トーナリティtonality［ｉ］に
ついても、同様にして表現可能である。

与えられたコードchord［ｉ］からコード構成音ChoKO
（ ）を得るのは次のようにして行える（コード構成音
生成部10の処理）。

choko（chord［ｉ］） ＝Rot（＊（＊（00）＋Type（chord［ｉ］））、 Root（chord［ｉ］）） 即ちアドレス00の内容＊（00）、即ち、コード構成音
テーブルの先頭アドレスにコードタイプType（ ）の値
を加えたものをアドレスとして、ROM2をリードすること
により、与えられたコードのタイプに対するコード構成
音のデータが根音をＣとするピッチクラスのセットとし
て得られる。与えられる根音はＣからＢまでの12種類の
ピッチクラスのいずれかである。そこて、与えられた根
音により、読み込んだコード構成音のデータをピッチシ
フトする処理を行う。半音分のピッチシフト、即ち転回 Rot（Ａ、１）は、 Ａの最上位桁（第11ビット）が“1"のときは、 Rot（Ａ、１）＝Ａを左に１ビットシフトしたもの＋１ で与えられ、 Ａの最上位桁が“0"のときは Rot（Ａ、１）＝Ａを左に１ビットシフトしたもの で与えられる（即ち、12ビットデータＡの最上位ビット
を除く名ビットを左にシフトし、最上位ビットを最下位
ビットに移すことで与えられる）。転回Rot（Ａ、Ｂ）
は以上の処理をＢ回（コードの場合には与えられた根音
の値だけ）繰り返すことで得られる。

第10図に、コードFmajのコード構成音として、テーブ
ルからCmajのコード構成音を得た後、それをFmajのコー
ド構成音に変換する処理が示されている。

同様にして、コードchord［ｉ］からテンションノー
トTenSN（ ）への変換（テンションノート生成部20の
処理）は、 TenSN（chord［ｉ］） ＝Rot（＊（＊（01）＋Type（chord［ｉ］））、 Root（chord［ｉ］）） で実行でき、 トーナリティtonality［ｉ］からスケールDiaTS
（ ）への変換（スケール生成部30の処理）は、 DiaTS（tonality［ｉ］） ＝Rot（＊（＊（02）、Key（tonality［ｉ］）） によって実行できる。

アヴェイラブルノートスケールは、 Avans（chord［ｉ］、tonality［ｉ］） ＝TenSN（chord［ｉ］∧DiaTS（tonality［ｊ］） により、即ちテンションノートデータTenSN（ ）とス
ケールデータDiaTS（ ）とのビット毎の論理積をとる
ことで得られる（アヴェイラブルノート生成部40の処
理）。

第11図に評価部50の動作ないし評価知識のネットワー
クを例示する。矩形のボックス11−２、11−７、11−
８、11−９、11−11、11−12、11−17、11−18、11−1
9、11−20、11−23、11−24、11−25が楽音の性格を決
定するオペレーションであり、菱形のボックス11−１、
11−３、11−４〜11−６、11−13、11−16、11−21、11
−22が判定のオペレーションである。第11図に例示する
知識のネットワークはプロダクションルールデータとし
て一部あるいは全部をメモリ（例えば第１図のROM2内）
に記憶できる。あるいは、分類プログラムとしてメモリ
に記憶できる。知識のネットワーク全体をプロダクショ
ンルールデータで構成した場合、ボックス11−１がルー
トのルールの前提部即ち、推論プログラムの実行におい
て最初に参照されるルールの前提部となる。ルールの前
提部の一般形式は L_i≦Ｆ（x_i）≦U_i で与えられる。例えば、ルートのルール（ｉ＝１）の場
合、Ｆ（x_i）＝Ｆ（x₁）は着目している（分類しようと
している）メロディ音が、コードトーンか（Ｆ（x₁）
１）、アヴェイラブルノートか（Ｆ（x₁）＝２）、ノン
アヴェイラブルノート（Ｆ（x₁）＝３）であるかの変数
であり、下限データL₁は“1"、上限データU₁は“1"であ
る。動作において、推論プログラムは着目しているメロ
ディ音に付いているラベル値（分離部51、52によって付
けられた値）をこの変数に代入して、前提部の成否を検
査する。したがって、着目しているメロディ音がコード
トーン（値“1"）のときにはルートの前提部は成立し、
他のラベルが付いたメロディ音のときは不成立となる。

各ルールの分岐部は、thenデータY_iとelseデータN_iと
から成り前提部が成立のとき、thenデータY_iが選択さ
れ、前提部が不成立のときelseデータN_iが選択される
（したがって、各ルールのデータは、プロダクションル
ールデータメモリ上において、下限データL_i、関数Ｆの
種類を示すデータX_i、上限データU_i、thenデータY_i、el
seデータN_iから成っている）。データY_i、N_iは次のルー
ルを示すポインタの値または次のルールがないときには
（ターミナルのときには）楽音の性格の識別値をもつ。
例えば、ルール１の前提部が不成立のとき選択されるデ
ータN_iはメロディ音がコードトーンであることを示す値
（例えば1N₁1＝１、N₁＝−１）をもっており、ルール１
の前提部が不成立のとき選択されるデータY₁は次のルー
ルのポインタの値（Y₁＝２）をもっている。前者の場合
は、データ−N₁は知識のネットワークのターミナルであ
るので適当な結論レジスタにセットされて（R₁＝１）、
推論が完了する。後者の場合はルール２の前提部の検査
に進む（第11図の判定ボックス11−３の検査に相当す
る）。以下、同様にして推論が続けられ、ネットワーク
が探索されてターミナルに至り推論が終了する。なお、
上述のデータ構造の場合、第11図に示す菱形の判定ボッ
クスのすべてが１つのルールの前提部で表現されるわで
けはなく、必要なだけのルールデータのサブネットワー
クで表現されるが当業者には自明なので詳細は省略す
る。

第11図において、ボックス11−４、11−５、11−15、
11−21等に示す順次進行に関する情報は次のようにして
得ることができる。即ち、あるメロディ音melody［ｐ］
の直前の音melody［ｐ−１］からの音程PI（ｐ）は、そ
の音melody［ｐ］の絶対音高から直前の音melody［ｐ−
１］の絶対音高を差し引くこと、即ち｛12×Octb（melo
dy［ｐ］＋Note（melody［ｐ］｝−｛12×Octb（melody
［ｐ−１］）＋Note（melody［ｐ−１］｝により計算さ
れる。この音程PI（ｐ）の値が“1"、“2"、“−1"また
は“−2"のとき（半音か全音のとき）、順次進行（前の
音からの順次進行）となる。次の音への順次進行も同様
にして判別できる。

＜メインフロー＞ 実施例のメインフローを第12図に例示する。この例で
は、小節別にメロディ分析が行えるようにしている。入
力持ちルーチン12−１で入力装置３からの入力を待機す
る。入力が小節番号の指定の場合、小節Noのレジスタに
その値をセットする（12−２、12−３）。メロディ入力
指定の場合には、ユーザーにメロディ入力をうながし、
入力されたメロディデータを取り込む（12−４、12−
５）。入力が分析指定の場合には上述した分析を指定さ
れた小節のメロディに対して行いその結果を出力する
（12−６、12−７）。

指定された小節番号（Bar No）から、メロディ配列
｛melody［ｉ］｝の何番目の要素がその小節の最初の音
であるかを決定する処理は次のようにして行える。

（Bar No−１）×Beat （１） Σ（LenM（melody（ｉ）） （２） （ここに、Beatは１小節の長さを基準長、例えば一番短
い音符の整数倍で評価した値をもち、同様にLenMはメロ
ディ音の長さを基準長の整数倍で換算した大きさをも
つ。他の長さデータも同様。） 上記式（２）をｉについて累算し、（１）の値より大
きい範囲で最小となるｉを求めれば、その値がメロディ
配列における指定小節の最初の音符を示す要素の番号を
示している。同様にして指定小節の最後の音符を示すメ
ロディ配列要素も特定できる。例えば、Bar Noをプラス
１して同様のことを行えば、そのときのｉの値は次の小
節の最初の音符を示すメロディ配列要素の番号である。
もし、この番号が指定小節の最初の音符の番号と同じで
あれば、指定小節は１つの音符から成り、同じでなけれ
ば、その値から１を引いた値を指定小節の最後の音の番
号とすることができる。以上により、メロディ配列｛me
lody［ｉ］｝上で分析すべきメロディの範囲が決まる。

あるメロディ音melody［ｐ］（決定した範囲内のメロ
ディ音）がコード配列｛chord［ｉ］｝の何番目の要素
に対応しているか、即ち、あるメロディ音と同じ位置に
あるコードがコード配列の何番目であるかを調べるに
は、 Σ（LenM（melody［ｊ］）） （３） Σ（LenC（chord［ｉ］）） （４） 式（４）をｉについて累算し、（３）の値（メロディの
音長LenM（ｊ）をｊ＝１〜Ｐまで累算した値）より大き
い範囲で最小となるｉを求めればよい。同様にして、メ
ロディ音melody［ｐ］に対応するトーナリティ配列｛to
nality［ｉ］｝上の要素も特定できる。対応に関する処
理は冗長性があるのでまとめて行っておくのが都合よ
い。例えば、指定小節の最初のメロディ音のデータmelo
dy［ｓ］を対応配列の最初の要素に置き、次の２つの要
素には、melody［ｓ］に対応するコード配列上の要素デ
ータchord［ｔ］とトーナリティ配列上の要素データton
ality［ｕ］を置くことにより、最初の対応セットをつ
くり、その次の要素に次のメロディ音（ある場合）のデ
ータmelody［ｓ＋１］を入れ、以下、同様にして、最後
の対応セットまで対応配列を作成する。後は、対応配列
を参照しながら１音ずつ上述の仕方で性格分析を行って
いけばよい。

第12図のフローを変形し、指定された楽節ごとにメロ
ディ分析が行われるようにしてもよい。なお第12図のフ
ローの動作中においては、コード進行｛chord（ｉ）｝
とトーナリティ構造｛tonality（ｉ）｝は変更されない
（変更ないし入力は図示しない他のフローにおいて行わ
れる）。

第12図に関連し、使用者はメロディ分析機の分析結果
（12−３で表示される）から、良否を判断し、好ましく
ない場合にその小節のメロディをつくり直し（使用者自
身により、あるいは自動作曲機を通じて）、再度、メロ
ディ分析機に入力して分析を行わせることもできる。し
たがって、本メロディ分析機は、自動作曲機の支援ツー
ルあるいは使用者自身による作曲作業の協力ツールとし
ても有効である。

＜変形例＞ 以上で実施例の説明を終えるが本発明の範囲内で種々
の変形、変更が容易である。

例えば、メロディ分析機内に複数の異なるテンション
ノートテーブルやテンションノート生成部を用意し、動
作時にテーブル別あるいは生成部別に識別可能な形式で
メロディの分析が行われるようにしてもよい。他のテー
ブル等についても複数用意し得る。一例を第13図に示
す。図示のように複数のテンションノート生成部20−１
〜20〜ｌ、複数のスケール生成部30−１〜30−ｍ、複数
の評価部50−１〜50−ｎが用意されている。例えば、第
１のテンションノート生成部20−１は第７図に示すテン
ションノートテーブルの各コードタイプに対するテンシ
ョンノートセットの部分集合のデータ（例えばコードタ
イプメジャーについて、Ｄ（9th）とＢ（メジャー7th）
がテンションノートとするデータ）を記憶するテーブル
を有し、第２のテンションノート生成部20−１は第７図
のテーブルデータの別の部分集合から成るテーブルを有
し、以下同様である。また第１の評価部50−１は第11図
に示すような知識のネットワークをもち、第２の評価部
50−２は第１の評価部50−１とは異なる知識のネットワ
ークをもち、以下同様である。複数のテンションノート
生成部を用意することにより、コードタイプとテンショ
ンノートとの対応関係を１対１でなく、１対１ないし複
数にすることができる。即ち、あるコードタイプについ
ては一意的にテンションノートセートを決め別のコード
タイプについては選択可能な複数のテンションノートセ
ットを割り当てることができる。同様のことはトーナリ
ティ情報tonality［ｉ］に含まれる音階の種類とスケー
ルノートセットScaKO（ ）との関係についてもいい得
る。例えば、音階の種類がメジャーのときにはスケール
ノートセットとして“ド、レ、ミ、ファ、ソ、ラ、シ”
のメジャースケールのみを用意し、音階の種類がマイナ
ーで与えられるときには、ナチュラルマイナースケール
“ラ、シ、ド、レ、ミ、ファ、ソ”、ハーモニックマイ
ナースケール（ないし下行メロディックマイナースケー
ル）ノートセット“ラ、シ、ド、レ、ミ、ファ、
ソ^＃”、上行メロディックマイナースケールノートセッ
ト“ラ、シ、ド、レ、ミ、ファ^＃、ソ^＃”の３種類を用
意することができる（換言すれば、tonality［ｉ］とSc
aKO（ ）との対応関係はtonality［ｉ］の情報に含ま
れる音階の種類ないしモードの細かさに依存し得、例え
ばtonality［ｉ］に含まれるモード情報が「明るい」と
か「暗い」といったような主観的パラメータの場合には
それに対して想定できるスケール（スケールノート間の
音程分布）は１種類に限られず複数の種類になり得
る。）。また、モード情報としてメジャー、マイナーだ
けでなく同レベルの分類尺度におけるその他のモード情
報（例えば、“レ、ミ、ファ、ソ、ラ、シ、ド”のスケ
ールデータScaKO（ ）を発生させるドリアン、 “ドレミソラ”のスケールデータを発生させるペンタト
ニック等々）をトーナリティtonality［ｉ］に含めるよ
うにしてもよい。

複数の生成部が設けられた第13図のメロディ分析機に
おいて、各生成部の出力データは識別可能にされる。例
えば、第１のテンションノート生成部20−１はデータ
（＃１）TenSN（ ）を生成し、これは、アヴェイラブ
ルノート生成部40において、第１のテンションノート生
成部20−１からのデータとして受け付けられ、他のテン
ションノート生成部からの出力とは区別される。同様に
してアヴェイラブルノート生成部40の出力（＃１、＃
１）AvaNS（ ）は各評価部50−１〜50−ｎにおいて第
１のテンションノート生成部20−１の出力と第１のスケ
ール生成部30−１の出力とから得たアヴェイラブルノー
トセットとして受け付けられる。データ（＃１、＃１）
AvaNS（ ）を用いてメロディmelodi［ｊ］を評価した
第１の評価部50−１の分析結果は、外部に対して、その
分析結果が、第１のテンションノート生成部20−１、第
１のスケール生成部30−１、第１の評価部50−１による
分析結果として与えられ、モニター４によりその旨が表
示される。このようにして、非常に多くの分析結果が使
用者に与えられることによって、使用者はよりきめ細か
い判断をメロディに対して下すことが容易となる。

これに代え、予め、使用者が各生成部や評価部を選択
キー等で選択しておき、メロディ分析動作の際、選択さ
れた生成部、評価部のみが作動するようにしてもよい。

実施例の第２図ではコード構成音生成部10、テンショ
ンノート生成部20、スケール生成部30、アヴェイラブル
ノート生成部40を用いて、コードchord［ｉ］とトーナ
リティtonality［ｉ］とから、アヴェイラブルノートセ
ットAvaNS（ ）を得ている。これはアヴェイラブルノ
ートセットの生成のために、好ましい構成であるが、所
望であれば、コードchord［ｉ］とトーナリティtonalit
y［ｉ］とから、直接的にアヴェイラブルノートノート
セットAvaNS（ ）を自動生成するようにしてもよい。
直接的な生成は、コードchord［ｉ］のタイプtype
（ ）、根音root（ ）、トーナリティtonality［ｉ］
のモードscale（ ）、主音key（ ）の各値によって定
められる記憶場所に対応するアヴェイラブルノートセッ
トAvaNS（ ）のデータを記憶する交換テーブルを用意
し、この交換テーブルを与えられたコードとトーナリテ
ィの情報に従ってリードアクセスすることによって容易
に実現できる（もっとも、変換テーブルはかなりのメモ
リ容量を必要とし、変換テーブルをRAMで構成した場
合、変換テーブルの修正が面倒になる）。

更には、トーナリティ列｛tonality［ｉ］｝の入力に
代え、アヴェイラブルノートセットの列を入力するよう
にしてもよい。当然ながらこの場合、アヴェイラブルノ
ートセットを自動的に生成する手段は不要となる。

また、上記実施例ではメロディ分析機の目的はメロデ
ィの各音の性格ないし音楽的機能を識別することとし、
１音レベルのミクロ評価に留めているが、各音の分析結
果を利用してメロディの全体的な特徴の評価（マクロ評
価）を行う手段を追加するようにしてもよい。例えば、
各音の分析結果のデータ列｛Ri｝からデータ列｛Ri｝に
含まれる音の性格のセットや頻度テーブルを作成して表
示したり、小節間や楽節間で頻度分布の異なる度合を評
価して表示したりしてもよい。作成した音の性格のセッ
トや頻度テーブルから曲数（例えばクラシック風、ジャ
ズ風）を自動評価してもよい。

また、本メロディ分析機の自動作曲機への応用例とし
て、メロディ分析機の（例えば１小節当りの）分析結果
｛Ri｝について、それが合格かどうかを予め使用者によ
って選ばれた合格条件（性格のセットや分布を指示する
情報であり、例えば曲風入力から決めることができる）
に従って自動的に判別し、不合格の場合にはメロディ生
成のためのパラメータ（例えば音の間のピッチ遷移に関
する頻度テーブル）を自動変更し、更新されたパラメー
タに従ってメロディの生成をやり直し、再度、メロディ
分析機にかけてその分析結果を得、合格条件が成立する
まで以上の自動処理を繰り返すようにすることが考えら
れる。このような自動構成の場合、メロディ分析機は自
動作曲システム全体の一部として機能することになる。

［発明の効果］ 最後に特許請求の範囲の各請求項に記載の発明の作
用、効果について説明する。

請求項１によれば、供給されたコードとトーナリティ
とからアヴェイラブルノート（コードノート以外の音を
も含み得る）の音高セットをアヴェイラブルノート生成
手段にて自動的に生成し、この生成されたアヴェイラブ
ルノートの音高セットと供給されたメロディに対するメ
ロディ流れ評価手段の流れ評価結果とに基づくメロディ
の各音の分類をメロディ音分類手段で行っているので、
新しい角度からのメロディ分布が可能となり、特にコー
ド以外にも自由に使用されるような音を含むメロディに
対しても有効なメロディ分析が可能になる利点がある。

請求項２は実質的には請求項１におけるメロディ流れ
評価手段としてのメロディの隣り合う音の間に形成され
る音程（音高の差）を評価する音程評価手段を使用する
ようにしたものであり、したがってメロディの流れを簡
単な構成で評価することができる。

請求項３は上述のメロディ分類手段の構成例等を示し
たものであり、それによるとアヴェイラブルノート生成
手段からのアヴェイラブルノートの音高セットに基づ
き、与えられたメロディの各音がアヴェイラブルノート
かどうかを判別し、アヴェイラブルノートでないと判別
された各音について、その音の周辺における音の進行を
評価してその音の性格を判別することにより、メロディ
の分析を行っているので請求項１と同様な効果を有す
る。

請求項４によれば、与えられたコードからコードノー
トの音高セットをコードノート生成手段で自動的に生成
し、与えられたコードとトーナリティとからコードノー
トを含まないアヴェイラブルノートをアヴェイラブルノ
ート生成手段にて自動的に生成し、与えられたメロディ
の流れをメロディ流れ評価手段で評価し、生成されたコ
ードノートの音高セットとアヴェイラブルノートの音高
セット及び評価されたメロディの流れとに基づいてメロ
ディの各音を分類しているので、請求項１に比べより詳
細なメロディ分析が可能であり、音楽における様々なス
タイルのメロディの各可能性に従って異なる分析結果、
換言すればメロディがもっているスタイルを使用者等が
判断するのに役立つような分析結果を与えることができ
る利点がある。また、メロディ分析機への入力であるト
ーナリティとコードとをユーザーから入力装置を通じて
与えるようにした場合、コードの内容であるコードノー
トの音高セットやトーナリティの内容であるスケールの
音高セットを入力するために音高の１つ１つを指定入力
するのに比べ、入力操作が容易となり、更にはコードノ
ートの音高セットやスケールの音高セットを正確に知ら
なくても入力できるという利便がある（この点は請求項
１も同様である）。

請求項５は入力されるトーナリティ、コード、メロデ
ィに含まれる情報について言及したものであり、ここで
はトーナリティは主音と音階の種類とを特定する情報
（例えばハ長調）の形式で与えられ、コードは和音の根
音と種類とを特定する情報（例えばＣメジャー）の形式
で与えられ、メロディは音（例えば音高と音長の情報を
含む）の時系列を特定する情報の形式で与えられる。

請求項６は請求項４におけるアヴェイラブルノート生
成手段の構成例を示したものであり、請求項６に記載さ
れるように合成的な方式でアヴェイラブルノートを生成
することにより、コードとトーナリティとのすべての組
合せに対するアヴェイラブルノートへの変換に必要な記
憶すべきデータ量を削減できるとともに、異なる出力を
与える種々のアヴェイラブルノート生成手段を実現する
のが容易となる利点がある。

請求項７、８はそれぞれ請求項６におけるテンション
ノート生成手段とスケールノート生成手段の構成例につ
いて言及したものであり、記載のように２段階でコード
に対するテンションノートの音高セットまたはスケール
ノートの音高セットを生成することにより、必要なデー
タの記憶容量を節約できる。

請求項９は実質的には請求項４の各手段の詳細な構成
例を示したものであり、したがって、請求項４で述べた
効果を少なくとも有している。

請求項10は請求項４の構成に、メロディ音分類手段に
よる分類結果を出力する出力手段を付加したものであ
る。出力手段としては人意の適当な出力装置、表示装置
が使用できる。

請求項11は複数の区間（例えば小節）を有する音楽に
ついてそのメロディ、トーナリティ、コードが与えられ
る場合の構成をほぼ請求項４の記載に合わせて示したも
のである。したがって請求項４で述べた効果を有すると
ともに任意の長さのメロディに対応できる利点がある。
換言すれば本項は請求項４のようなメロディ分析機が有
する、メロディの長さによらない適用性（拡張性）を示
したものであり、特に請求項としては挙げていないが、
同様の適用性は請求項１その他に示すメロディ分析機に
もある。

請求項12はコードの音高セットとアヴェイラブルノー
トの音高セットとが直接的に与えられるメロディ分析機
について示したものであり、その他の点は請求項４とほ
ぼ同様である。したがって、メロディ分析能力に関して
は請求項１とほほ同様であり、かつ請求項４に示すよう
な自動のコードノート生成手段とアヴェイラブルノート
生成手段は不要である。

請求項13はアヴェイラブルノートの音高セットが直接
的に与えられるメロディ分析機について示したものであ
り、その他の点は請求項１とほぼ同様である。したがっ
て、メロディ分析能力に関しては請求項１とほぼ同様な
能力をもっており、かつ請求項１に示すような自動のア
ヴェイラブルノート生成手段は不要である。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例に係るメロディ分析機の全体
構成図、 第２図はメロディ分析機の論理を示す機能ブロック図、 第３図は第２図の評価部の構成例を示す機能ブロック
図、 第４図はメロディ分析で使用する変数のリストと各変数
の例を示す図、 第５図は数値データによる変数の表現例を示す図、 第６図はコード構成音テーブルを例示する図、 第７図はテンションノートテーブルを例示する図、 第８図はスケールノートテーブルを例示する図、 第９図は第５図乃至第８図のテーブルを含む第１図のRO
Mのメモリマップを示す図、 第10図は音高セットデータのピッチシフトを説明する
図、 第11図は第２図の評価部の動作例を示すフローチャー
ト、 第12図小調節ごとにメロディ分析を行うためのフローチ
ャート、 第13図は変形例としてのメロディ分析機の機能ブロック
図である。 chord［ｉ］……コード、tonality［ｉ］……トーナリ
ティ、AvaNS（ ）……アヴェイラブルノートセット、C
hoKO（ ）……コードの音高セット、TenSN（ ）……
テンションノートの音高セット、DiaTS（ ）……スケ
ールの音高セット、melody［ｉ］……メロディ、10……
コード構成音生成部、20……テンションノート生成部、
30……スケール生成部、40……アヴェイラブルノート生
成部（共通ノート生成部）、50……評価部、51……分離
部、52……分離部、53……推論部、54……メロディ流れ
評価部、55……分類知識部、｛ChoKO（ ）｝……コー
ド構成音テーブル、｛TenSN（ ）｝……テンションノ
ートテーブル、｛ScaKO（ ）｝……スケールノートテ
ーブル。

Claims (13)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】与えられたコードとトーナリティとから与
   えられたメロディを分析するメロディ分析機において、 上記コードと上記トーナリティとからアヴェイラブルノ
   ートの音高のセットを生成するアヴェイラブルノート生
   成手段と、 上記メロディの流れを評価するメロディ流れ評価手段
   と、 上記アヴェイラブルノートの音高のセットと上記評価さ
   れた上記メロディの流れとに基づいて上記メロディの各
   音を分類するメロディ音分類手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
2. 【請求項２】与えられたコードとトーナリティとから与
   えられたメロディを分析するメロディ分析機において、 上記コードと上記トーナリティとからアヴェイラブルノ
   ートの音高のセットを生成するアヴェイラブルノート生
   成手段と、 上記メロディの隣り合う音の間に形成される音程を評価
   する音程評価手段と、 上記アヴェイラブルノートの音高のセットと上記評価さ
   れた上記音程とに基づいて上記メロディの各音を分類す
   るメロディ音分類手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
3. 【請求項３】与えられたコードとトーナリティとから与
   えられたメロディを分析するメロディ分析機において、 上記コードと上記トーナリティとからアヴェイラブルノ
   ートの音高のセットを生成するアヴェイラブルノート生
   成手段と、 上記メロディの各々の音について、その音がアヴェイラ
   ブルノートか否かを上記音高のセットに従って判別する
   第１判別手段と、 上記メロディの音のうち、上記判別手段によりアヴェイ
   ラブルノートでないと判別された各々の音について、そ
   の音の周辺における音の進行を評価してその音の性格を
   判別する第２判別手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
4. 【請求項４】与えられたコードとトーナリティとから与
   えられたメロディを分析するメロディ分析機において、 上記コードから該コードを構成するコードノートの音高
   のセットを生成するコードノート生成手段と、 上記コードと上記トーナリティとから上記コードノート
   以外のアヴェイラブルノートの音高のセットを生成する
   アヴェイラブルノート生成手段と、 上記メロディの流れを評価するメロディ流れ評価手段
   と、 上記コードノートの音高のセットと上記アヴェイラブル
   ノートの音高のセットと上記評価された上記メロディの
   流れとに基づいて上記メロディの各音を分類するメロデ
   ィ音分類手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
5. 【請求項５】請求項４記載のメロディ分析機において、
   前記トーナリティは音階の主音と該音程の種類とを特定
   する情報であり、前記コードは和音の根音と該和音の種
   類とを特定する情報であり、前記メロディは音の時系列
   を特定する情報であることを特徴とするメロディ分析
   機。
6. 【請求項６】請求項４記載のメロディ分析機において、 上記アヴェイラブルノート生成手段は、 （Ａ）上記コードから該コードに対するテションノート
   の音高のセットを生成するテンションノート生成手段
   と、 （Ｂ）上記トーナリティから該トーナリティに対するス
   ケールノートの音高のセットを生成するスケールノート
   生成手段と、 （Ｃ）上記テンションノートの音高のセットと上記スケ
   ールノートの音高のセットとの両方に共通な音高のセッ
   トを上記アヴェイラブルノートの音高のセットとして生
   成する共通ノート生成手段と を有することを特徴とするメロディ分析機。
7. 【請求項７】請求項６記載のメロディ分析機において、 上記テンションノート生成手段は、 和音の各々の種類について、予め定められた根音上のテ
   ンションノートの音高のセットを記憶するテンションノ
   ート記憶手段と、 上記コードが示す和音の種類に従って、上記テンション
   ノートテーブルから対応するテンションノートの音高の
   セットを得、該セットの各音高を、上記コードが示す和
   音の根音の音高と上記予め定められた根音の音高との差
   に従ってピッチシフトすることにより上記コードに対す
   るテンションノートの音高のセットを生成するシフト手
   段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
8. 【請求項８】請求項６記載のメロディ分析機において、 上記スケールノート生成手段は、 音階の各々の種類について、予め定められた主音上のス
   ケールノートの音高のセットを記憶するスケールノート
   記憶手段と、 上記トーナリティが示す音階の種類に従って、上記スケ
   ールノート記憶手段から対応するスケールノートの音高
   のセットを得、該セットの各音高を、上記トーナリティ
   が示す音階の主音の音高と上記予め定められた主音の音
   高との差に従ってピッチシフトすることにより上記トー
   ナリティに対するスケールノートの音高のセットを生成
   するシフト手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
9. 【請求項９】和音の種類と根音とを特定する形式で与え
   られたコード情報と、音階の種類と主音とを特定する形
   式で与えられた音階情報と、時系列を成す各音の音高と
   音長とを特定する形式で与えられたメロディ情報とか
   ら、該メロディ情報によって表現されるメロディを分析
   するメロディ分析機において、 （Ａ）上記コード情報に示される和音を構成するコード
   ノートのピッチ内容を生成するコードノート生成手段
   と、 （Ｂ）テンション選択手段と、 （Ｃ）上記コード情報に示される和音に対するテンショ
   ンノートのピッチ内容を上記テンション選択手段に応答
   して可変に生成する可変テンションノート生成手段と、 （Ｄ）上記音階情報に示される音階を構成するスケール
   ノートのピッチ内容を生成するスケールノート生成手段
   と、 （Ｅ）上記可変テンションノート生成手段からのピッチ
   内容と上記スケールノート生成手段からのピッチ内容と
   の両方に共通なピッチ内容をアヴェイラブルノートのピ
   ッチ内容として生成するアヴェイラブルノート生成手段
   と、 （Ｆ）上記メロディ情報に含まれる各音のうち上記コー
   ドノートのピッチ内容に含まれる音高をもつ音をコード
   ノートのメロディ音として分類する第１分類手段と、 （Ｇ）上記メロディ情報に含まれる各音のうち、上記ア
   ヴェイラブルノートのピッチ内容に含まれる音高をもつ
   音をアヴェイラブルノートのメロディ音として分類する
   第２分類手段と、 （Ｈ）上記メロディ情報に含まれる各音のうち、上記コ
   ードノートのピッチ内容に含まれず、また上記アヴェイ
   ラブルノートのピッチ内容にも含まれない音高をもつ音
   をノンアヴェイラブルノートのメロディ音として分類す
   る第３分類手段と、 （Ｉ）上記メロディ情報に示される時系列を成す各音間
   のモーションを各音に関して評価するモーション評価手
   段と、 （Ｊ）上記アヴェイラブルノートのメロディ音として分
   類された各音について、その音のまわりの音に対する上
   記第１乃至第３分類手段の分類結果と、その音とその音
   のまわりの音に関する上記モーション評価手段の評価結
   果とに従ってその音を更に分類する第４分類手段と、 （ｋ）上記ノンアヴェイラブルノートのメロディ音とし
   て分類された各音について、その音のまわりの音に対す
   る上記第１乃至第３分類手段の分類結果と、その音とそ
   の音のまわりの音に関する上記モーション評価手段の評
   価結果とに従ってその音を更に分類する第５分類手段
   と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
10. 【請求項１０】請求項４記載のメロディ分析機におい
    て、上記メロディ音分類手段による分類結果を出力する
    出力手段を有することを特徴とするメロディ分析機、
11. 【請求項１１】複数の音楽区間の各々についてメロディ
    とコードと音階とが与えられ、各区間のメロディを分析
    するメロディ分析機において、 各区間について、 上記コードから該コードを構成するコードノートの音高
    のセットを生成するコードノート生成手段と、 上記コードと上記音階とから上記コードノート以外のア
    ヴェイラブルノートの音高のセットを生成するアヴェイ
    ラブルノート生成手段と、 上記メロディの流れを評価するメロディ流れ評価手段
    と、 上記コードノートの音高のセットと上記アヴェイラブル
    ノートの音高のセットと上記評価された上記メロディの
    流れとに基づいて上記メロディの各音を分類するメロデ
    ィ音分類手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
12. 【請求項１２】与えられたコードの音高のセットとアヴ
    ェイラブルノートのセットとから与えられたメロディを
    分析するメロディ分析機であって、 上記メロディの流れを評価するメロディ流れ評価手段
    と、 上記コードの音高のセットと上記アヴェイラブルノート
    の音高のセットと上記評価された上記メロディの流れと
    に基づいて上記メロディの各音を分類するメロディ音分
    類手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。
13. 【請求項１３】メロディを供給するメロディ供給手段
    と、 アヴェイラブルノートの音高のセットを供給するアヴェ
    イラブルノート供給手段と、 上記メロディの流れを評価するメロディ流れ評価手段
    と、 上記アヴェイラブルノートの音高のセットと上記評価さ
    れたメロディの流れとに基づいて上記メロディの各音を
    分類するメロディ音分類手段と、 を有することを特徴とするメロディ分析機。