JP2806351B2 - 演奏情報分析装置及びそれを用いた自動編曲装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は入力された旋律デ
ータの音楽的特性を分析する演奏情報分析装置に関す
る。この発明は演奏情報分析装置によって分析された結
果に基づいてその旋律データに適した伴奏パターンを付
与する自動編曲装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、入力された演奏情報すなわち旋律
データを所定の分割ルールに従って部分旋律に分割し、
分割された部分旋律の順番と類似度に応じて、各部分旋
律を曲想の展開上の旋律構造「起」、「承」、「転」、
「結」のいずれに相当するか決定し、決定された曲想の
展開に応じて前奏、間奏、コーラス等の編曲データを作
成するようにした自動編曲装置（特開平１−３１０３８
４号公報）が知られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、従来のもの
は、分割された部分旋律をその順番と類似度に応じて
「起承転結」という単純な旋律構造（曲構造）に当ては
めているだけなので、「起承転結」以外の旋律構造から
なる旋律データに対しては適用することができないとい
う問題を有していた。第１の発明は上述の点に鑑みてな
されたものであり、入力された演奏情報の曲構造を分析
することのできる演奏情報分析装置を提供するものであ
る。第２の発明は上述の点に鑑みてなされたものであ
り、入力された演奏情報の曲構造に適した伴奏パターン
を付与することのできる自動編曲装置を提供するもので
ある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】この発明に係る演奏情報
分析装置は、音高及び音長を少なくとも含んで構成され
る旋律データを供給するデータ供給手段と、前記データ
供給手段から供給される前記旋律データから曲構造を解
析して前記旋律データを複数の区間に分割する曲構造解
析手段と、前記曲構造解析手段によって分割された各区
間の起伏度数を算出する起伏度数算出手段とを備えたも
のである。旋律データは音高データや音長データで構成
される音符データが連続的に進行して構成されたもので
ある。通常、音楽の世界では一般的に「Ａ−Ａ’−Ｂ−
Ｃ」などのように表される情景の流れに従って曲は完成
している。曲構造解析手段は旋律データから曲構造を解
析して旋律データを前述のような情景の流れに従った複
数の区間（セクション）に分割する。ここでは、曲構造
を解析する場合に旋律データの音高の流れに従って解析
しているので、自然で適切な解析を行うことができる。
また、分割によって得られた各区間が「起承転結」とい
うような単純な情景の流れに従っている場合もあれば、
これ以外の情景の流れに従っている場合もある。そこ
で、この発明では起伏度数算出手段で分割された各区間
の起伏度数を算出し、算出された起伏度数に基づいて旋
律データの各区間の情景の流れを分析するようにした。
なお、起伏度数の算出方法としては、単位長当たりの音
符数の平均値、音高の平均値、音高の上下の方向転換
率、音高の上下の平均幅、音符長の変化率、強拍及び弱
拍の位置におけるキーオン出現度数、同じ形で展開する
フレーズの回数の少なくとも１つに基づいてその各区間
毎に算出することによって得られる。このようにして得
られた起伏度数は曲の感情的盛り上がりを数値的に示す
ことになる。従って、このようにして算出された起伏度
数を参照すれば、曲の持つ情景の流れを容易に把握する
ことが可能となる。

【０００５】この発明に係る自動編曲装置は、音高及び
音長を少なくとも含んで構成される旋律データを供給す
るデータ供給手段と、前記データ供給手段から供給され
る前記旋律データから曲構造を解析して前記旋律データ
を複数の区間に分割する曲構造解析手段と、前記曲構造
解析手段によって分割された各区間の起伏度数を算出す
る起伏度数算出手段と、前記起伏度数算出手段によって
算出された起伏度数に従って前記各区間に伴奏パターン
を割り当てる割当手段とを備えたものである。この自動
編曲装置では、前記演奏情報分析装置の分析結果、すな
わち各区間の起伏度数に基づいて各区間に伴奏パターン
を割り当てている。前述のように起伏度数は曲の感情的
な盛り上がりを数値的に表したものなので、それに従っ
て伴奏パターンを割り当てることによって、曲の持つ情
景の流れに即した編曲を自動的に行うことができるよう
になる。

【０００６】この発明に係る演奏情報分析装置は、複数
の区間に分割された旋律データを供給するデータ供給手
段と、二つの音が異なるタイミングで発生した場合に感
じられる２音間終止感度数をそれぞれの２音間毎に数値
化された変換テーブルを用いて前記データ供給手段から
供給される前記旋律データのそれぞれの区間の終止感度
数を算出する終止感度数算出手段とを備えたものであ
る。旋律データは音高データや音長データで構成される
音符データが連続的に進行して構成されたものであり、
予め複数の区間（フレーズ）に分割されている。旋律デ
ータをフレーズに分割する作業は、操作者が人為的に行
ってもよいし、別の演奏情報分析装置などが機械的に行
ってもよい。フレーズとは、音楽の世界では「音程の流
れ」を意味するものであり、いわゆるメロディの断片で
あり、メロディに応じた長さを有し、音楽的な意味を初
めて感じ取れる最小の区間のことである。この発明の終
止感度数算出手段は、二つの音が異なるタイミングで発
生した場合に感じられる２音間終止感度数をそれぞれの
２音間毎に数値化された変換テーブルを用いて各区間
（フレーズ）の終止感度数を算出している。この変換テ
ーブルは、操作者が予め作成したものを用いてもよい
し、所定の理論（例えば「プロンプとヘーベルの実験結
果」）を用いて計算によって作成したものを用いてもよ
い。なお、終止感度数の算出方法としては、区間（フレ
ーズ）の最終音符と、その前方に位置する所定数の音符
との間におけるそれぞれの２音間終止感度数を求め、求
められた２音間終止感度数を合計することによって算出
してもよい。また、求められた２音間終止感度数にその
２音間の距離に応じた重み付けを行い、それを合計する
ことによってその区間（フレーズ）の終止感度数を算出
してもよいし、求められた２音間終止感度数に最終音符
の音長に応じた重み付けを行い、それを合計することに
よってその区間の終止感度数を算出してもよい。このよ
うにして算出された各区間（フレーズ）の終止感度数を
参照することによって、前述の演奏情報分析装置の曲構
造解析手段は、旋律データから曲構造を解析して旋律デ
ータを前述のような情景の流れに従った複数の区間（セ
クション）に分割することが可能となる。

【０００７】この発明に係る演奏情報分析装置は、複数
の区間に分割された旋律データを供給するデータ供給手
段と、前記データ供給手段から供給される前記旋律デー
タの中から音楽的なまとまりを示す前記区間の連続した
複数をグループ化することによって区間グループの複数
を作成するものであって、前記複数の区間のそれぞれに
ついて少なくとも前記区間グループの先頭に『なり得
る』のか、『なり得ない』のか、又は『不明』なのかを
第１の条件に従って決定し、前記『不明』と決定された
区間について前記区間グループの先頭に『なり得る』の
か、『なり得ない』のかを第２の条件に従って決定し、
最終的に『なり得る』と決定された区間を前記区間グル
ープの先頭としてグループ化を行うグループ化手段とを
備えたものである。旋律データは音高データや音長デー
タで構成される音符データが連続的に進行して構成され
たものであり、予め複数の区間（フレーズ）に分割され
ている。この旋律データのフレーズ分割は、操作者が人
為的に行ってもよいし、別の演奏情報分析装置などが機
械的に行ってもよい。この発明のグループ化手段は、旋
律データの中から音楽的なまとまりを示す区間（フレー
ズ）の連続した複数をグループ化、すなわち一つにまと
めることによって区間グループ（ブロック）の複数を作
成する。ここで区間グループ（ブロック）とは「響きの
流れ」を意味するものであり、その基本長はだいたい４
小節である。これは人間が響きを追いかける上で感じる
１つの単位長と考えられるからである。もちろん、旋律
データによって構成される曲によっては、区間グループ
（ブロック）の基本長が小節半であったり、５小節であ
ったりすることはある。この区間グループ（ブロック）
は主にコードの進行に大きく関わるものであり、この区
間グループ（ブロック）毎に適切なコードが割り当てら
れる場合が多い。この発明のグループ化手段は、まず第
１の条件に従って複数の区間（フレーズ）のそれぞれに
ついて少なくとも区間グループ（ブロック）の先頭に
『なり得る』のか、『なり得ない』のか、又は『不明』
なのかを決定する。この決定の結果、『不明』と決定さ
れた区間について、今度は第２の条件に従って区間グル
ープ（ブロック）の先頭に『なり得る』のか、『なり得
ない』のかを決定し、最終的に『なり得る』と決定され
た区間を区間グループ（ブロック）の先頭としてグルー
プ化を行う。なお、グループ化手段は、第２の条件に従
った決定として、第１の条件に従って『なり得る』と決
定された区間の前後所定小節数範囲内に存在する区間に
ついては『なり得ない』と決定する第１の決定方式、前
述の演奏情報分析装置の終止感度数算出手段によって算
出された終止感度数に基づいて、所定小節数範囲内に存
在する区間の中で最も終止感度数の低い区間の次の区間
については『なり得ない』と決定する第２の決定方式、
第１の条件に従って『なり得る』と決定された区間の旋
律データと一致度の高い区間については『なり得る』と
決定する第３の決定方式、第１の条件に従って『なり得
ない』と決定された区間の最終音符の音長が所定値より
も大きい区間については『なり得る』と決定する第４の
決定方式、の少なくとも一つの決定方式を実行してもよ
い。また、グループ化手段は、第４の決定方式によって
『なり得る』と決定された区間の旋律データと一致度の
高い区間については『なり得る』と決定してもよい。こ
のようにしてグループ化された区間グループ（ブロッ
ク）を参照することによって、前述の演奏情報分析装置
の曲構造解析手段は、旋律データから曲構造を解析して
旋律データを前述のような情景の流れに従った複数の区
間（セクション）に分割することが可能となる。

【０００８】この発明に係る演奏情報分析装置は、複数
の区間に分割された旋律データを供給するデータ供給手
段と、前記データ供給手段から供給される前記旋律デー
タの中から音楽的なまとまりを示す前記区間の連続した
複数をグループ化することによって区間グループの複数
を作成するものであって、前記複数の区間のそれぞれに
ついて一致度を算出し、算出された一致度に基づいて前
記複数の区間を種類別に分類し、同じ種類に分類された
区間が連続する場合にはその連続する複数の区間を前記
区間グループの一つとしてグループ化を行うグループ化
手段とを備えたものである。旋律データは音高データや
音長データで構成される音符データが連続的に進行して
構成されたものであり、予め複数の区間（ブロック）に
分割されている。この旋律データのブロック分割は、操
作者が人為的に行ってもよいし、前記演奏情報分析装置
などが機械的に行ってもよい。この発明のグループ化手
段は、旋律データの中から音楽的なまとまりを示す区間
（ブロック）の連続した複数をグループ化、すなわち一
つにまとめることによって区間グループ（セクション）
の複数を作成する。ここでセクションとは音楽の世界で
一般的にメロディラインを「Ａ−Ａ’−Ｂ−Ｃ」などで
表示した場合の「Ａ」とか「Ａ’」とかで表される区間
のことであり、メロディ全体として起承転結といった
「情景や雰囲気の流れ」を作り出すことを目的としたも
のである。この発明のグループ化手段は、データ供給手
段から供給される旋律データの中から音楽的なまとまり
を示す区間（ブロック）の連続した複数をグループ化す
ることによって区間グループ（フクション）の複数を作
成するものであり、複数の区間（ブロック）のそれぞれ
について一致度を算出し、算出された一致度に基づいて
複数の区間（ブロック）を種類別、例えば「Ａ」とか
「Ｂ」とかに分類し、同じ種類に分類された区間（ブロ
ック）が連続する場合にはその連続する複数の区間（ブ
ロック）を区間グループ（セクション）の一つとしてグ
ループ化を行う。このようにしてグループ化された区間
グループ（セクション）を参照することによって、前述
の演奏情報分析装置の起伏度数算出手段は、各区間グル
ープ（セクショ）の起伏度数を算出することが可能とな
る。

【０００９】この発明に係る演奏情報分析装置は、複数
の区間に分割された旋律データを供給するデータ供給手
段と、前記データ供給手段から供給される前記旋律デー
タの中から音楽的なまとまりを示す前記区間の連続した
複数をグループ化することによって区間グループの複数
を作成するものであって、前記複数の区間のそれぞれに
ついて一致度を算出し、前記複数の区間を前記一致度に
基づいて分類し、前記複数の区間の中の所定数の区間の
並びに対応した分類のパターン列と同じパターン列とな
る部分を検出し、同じパターン列が検出された場合には
前記所定数の区間を前記区間グループの一つとしてグル
ープ化を行うグループ化手段とを備えたものである。こ
の発明のグループ化手段は、データ供給手段から供給さ
れる旋律データの中から音楽的なまとまりを示す区間
（ブロック）の連続した複数をグループ化することによ
って区間グループ（セクション）の複数を作成するもの
であり、複数の区間（ブロック）のそれぞれについて一
致度を算出し、算出された一致度に基づいて複数の区間
（ブロック）を種類別、例えば「Ａ」とか「Ｂ」とかに
分類する。ここまでは、前述のグループ化手段と同じで
ある。そして、この発明では、複数の区間の中の所定数
の区間の並びに対応した分類のパターン列と同じパター
ン列となる部分を検出し、同じパターン列が検出された
場合にはその所定数の区間を区間グループ（セクショ
ン）の一つとしてグループ化を行う。例えば、複数の区
間（ブロック）が「Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−
Ｅ−Ｆ」のような分類パターン列であった場合には、
「Ａ−Ｂ」及び「Ｃ−Ｄ」が同じパターン列なので、こ
のパターン列が一つの区間グループ（セクション）とな
るので、前述の分類パターン列は「Ａ−Ｂ−Ａ−Ｂ−
Ｃ」となる。このようにしてグループ化された区間グル
ープ（セクション）を参照することによって、前述の演
奏情報分析装置の起伏度数算出手段は、各区間グループ
（セクショ）の起伏度数を算出することが可能となる。

【００１０】この発明の自動編曲装置は、複数の区間に
分割された旋律データであって、各区間毎に起伏度数を
有するものを供給するデータ供給手段と、予め複数の伴
奏パターンの割り振り割合を決定しておき、前記複数の
伴奏パターンが割り振られる各区間の長さの割合と前記
起伏度数を考慮して、各区間に割り振られる伴奏パター
ンの割り振り割合が、前記割り振り割合に最も近づくよ
うに、前記伴奏パターンを割り振る割当手段とを備えた
ものである。旋律データは音高データや音長データで構
成される音符データが連続的に進行して構成されたもの
であり、予め複数の区間（セクション）に分割されてお
り、各区間毎に起伏度数を有するものである。この旋律
データのセクション分割及び各区間（セクション）毎の
起伏度数の付与は、操作者が人為的に行ってもよいし、
前記演奏情報分析装置などが機械的に行ってもよい。こ
の自動編曲装置は、各区間（セクション）の起伏度数に
基づいて各区間に伴奏パターンを割り当てる場合に、予
め決定された伴奏パターンの割り振り割合に最も近づく
ように各区間（セクション）の長さの割合と起伏度数を
考慮しているので、曲の感情的な盛り上がりを数値的に
表した起伏度数に従って伴奏パターンが割り当てられ、
曲の持つ情景の流れに即した編曲を自動的に行うことが
できるようになる。なお、割当手段は、伴奏パターンを
割り振る各区間（セクション）のタイプすなわち一致度
の割合に基づいたセクションの分類が、例えば「Ａ−
Ａ’−Ａ”」のような同じタイプの場合には、起伏度数
を考慮することなく無条件に後の区間（「Ａ”」）に高
ぶる演奏パターンを割り当てるようにしてもよい。ま
た、割当手段は、伴奏パターンを割り振る区間が一つの
タイプで構成されている場合、例えば「Ａ」だけの場合
には、絶対起伏度数に対する起伏度数の大きさを考慮し
て、伴奏パターンを割り当てればよい。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を添
付図面に従って詳細に説明する。図２はこの発明に係る
演奏情報分析装置及び自動編曲装置を内蔵した電子楽器
の構成を示すハードブロック図である。この電子楽器
は、マイクロプロセッサユニット（ＣＰＵ）１、プログ
ラムメモリ２及びワーキングメモリ３からなるマイクロ
コンピュータによって制御されるようになっている。Ｃ
ＰＵ１は、この電子楽器全体の動作を制御するものであ
る。このＣＰＵ１に対して、データ及びアドレスバス１
Ｄを介してプログラムメモリ２、ワーキングメモリ３、
演奏データメモリ（ＲＡＭ）４、押鍵検出回路５、スイ
ッチ検出回路６、表示回路７及び音源回路８がそれぞれ
接続されている。プログラムメモリ２はＣＰＵ１の各種
プログラム、各種データ等を格納するものであり、リー
ドオンリーメモリ（ＲＯＭ）で構成されている。ワーキ
ングメモリ３は、演奏情報（メロディデータ）やＣＰＵ
１がプログラムを実行する際に発生する各種データを一
時的に記憶するものであり、ランダムアクセスメモリ
（ＲＡＭ）の所定のアドレス領域がそれぞれ割り当てら
れ、レジスタやフラグなどとして利用される。

【００１２】演奏データメモリは、曲テンプレート、ピ
ッチパターン、リズムパターンなどのような伴奏演奏に
関する種々のデータ（伴奏パターンデータ）を記憶する
ものである。鍵盤９は、発音すべき楽音の音高を選択す
るための複数の鍵を備えており、各鍵に対応してキース
イッチを有しており、また必要に応じて押鍵速度検出装
置や押圧力検出装置等のタッチ検出手段を有している。
押鍵検出回路５は、発生すべき楽音の音高を指定する鍵
盤９のそれぞれの鍵に対応して設けられた複数のキース
イッチからなる回路を含んで構成されており、新たな鍵
が押圧されたときはキーオンイベントを出力し、鍵が新
たに離鍵されたときはキーオフイベントを出力する。ま
た、鍵押し下げ時の押鍵操作速度又は押圧力等を判別し
てタッチデータを生成する処理を行い、生成したタッチ
データをベロシティデータとして出力する。このように
キーオン、キーオフイベント及びベロシティなどのデー
タはＭＩＤＩ規格で表現されておりキーコードと割当て
チャンネルを示すデータも含んでいる。

【００１３】テンキー＆キーボード＆各種スイッチ１Ａ
は、演奏情報（メロディデータ）の音楽的特徴を分析及
び検出するための分析スイッチや分析及び検出結果に基
づいて自動的に編曲を行うための編曲スイッチ、数値デ
ータ入力用のテンキーや文字データ入力用のキーボー
ド、及び自動編曲に関する各種の音楽条件を入力するた
めの各種の操作子を含んで構成される。なお、この他に
も音高、音色、効果等を選択・設定・制御するための各
種操作子を含むが、その詳細については公知なので説明
を省略する。スイッチ検出回路６は、テンキー＆キーボ
ード＆各種スイッチ１Ａの各操作子の操作状態を検出
し、その操作状態に応じたスイッチ情報をデータ及びア
ドレスバス１Ｄを介してＣＰＵ１に出力する。表示回路
７はＣＰＵ１の制御状態、設定データの内容等の各種の
情報をディスプレイ１Ｂに表示するものである。ディス
プレイ１Ｂは液晶表示パネル（ＬＣＤ）やＣＲＴ等から
構成され、表示回路７によってその表示動作を制御され
るようになっている。このテンキー＆キーボード＆各種
スイッチ１Ａ及びディスプレイによってＧＵＩ（Ｇｒａ
ｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が構成
される。

【００１４】音源回路８は、複数チャンネルで楽音信号
の同時発生が可能であり、データ及びアドレスバス１Ｄ
を経由して与えられた演奏情報（ＭＩＤＩ規格に準拠し
たデータ）を入力し、このデータに基づき楽音信号を発
生する。音源回路８において複数チャンネルで楽音信号
を同時に発音させる構成としては、１つの回路を時分割
で使用することによって複数の発音チャンネルを形成す
るようなものや、１つの発音チャンネルが１つの回路で
構成されるような形式のものであってもよい。また、音
源回路８における楽音信号発生方式はいかなるものを用
いてもよい。例えば、発生すべき楽音の音高に対応して
変化するアドレスデータに応じて波形メモリに記憶した
楽音波形サンプル値データを順次読み出すメモリ読み出
し方式（波形メモリ方式）、又は上記アドレスデータを
位相角パラメータデータとして所定の周波数変調演算を
実行して楽音波形サンプル値データを求めるＦＭ方式、
あるいは上記アドレスデータを位相角パラメータデータ
として所定の振幅変調演算を実行して楽音波形サンプル
値データを求めるＡＭ方式等の公知の方式を適宜採用し
てもよい。また、これらの方式以外にも、自然楽器の発
音原理を模したアルゴリズムにより楽音波形を合成する
物理モデル方式、基本波に複数の高調波を加算すること
で楽音波形を合成する高調波合成方式、特定のスペクト
ル分布を有するフォルマント波形を用いて楽音波形を合
成するフォルマント合成方式、ＶＣＯ、ＶＣＦ及びＶＣ
Ａを用いたアナログシンセサイザ方式等を採用してもよ
い。また、専用のハードウェアを用いて音源回路を構成
するものに限らず、ＤＳＰとマイクロプログラムを用い
て音源回路を構成するようにしてもよいし、ＣＰＵとソ
フトウェアのプログラムで音源回路を構成するようにし
てもよい。音源回路８から発生された楽音信号は、図示
しないアンプ及びスピーカからなるサウンドシステム１
Ｃを介して発音される。

【００１５】次に、この発明に係る演奏情報分析装置及
びそれを用いた自動編曲装置の動作の一例を説明する。
図１は図２の電子楽器が演奏情報分析装置及びそれを用
いた自動編曲装置として動作する場合のフローチャート
の一例を示す図である。この電子楽器ではワーキングメ
モリ３に一時的に記憶されているメロディデータの曲構
造を分析し、その分析結果に基づいて演奏データメモリ
４から適当な伴奏パターンデータを読み出して、そのメ
ロディデータの伴奏データとして自動的に割り当てるよ
うになっている。以下、図１のフローチャートに従っ
て、この発明に係る電子楽器の動作例を説明する。ＣＰ
Ｕ１は最初のステップでＭＩＤＩデータからなるメロデ
ィデータをワーキングメモリ３内に取り込み記憶する。
このＭＩＤＩデータは例えばＧＵＩ（テンキー＆キーボ
ード＆各種スイッチ１Ａ及びディスプレイ１Ｂ）や鍵盤
９などを用いて取り込んだり、図示していないＣＤ−Ｒ
ＯＭプレーヤやフロッピーディスクドライブ（ＦＤ
Ｄ）、公衆回線やＭＩＤＩなどの通信手段などを用いて
取り込んでもよい。ＣＰＵ１はメロディデータの取り込
みが終了すると、今度は取り込んだメロディデータのテ
ンポを取り込む。なお、ＣＰＵ１は取り込まれたＭＩＤ
Ｉデータに基づいてテンポを分析してもよいし、ユーザ
がＧＵＩを用いて入力するのを待ってもよい。また、メ
ロディデータ中にテンポを示す情報が含まれている場合
は、それを検出してもよい。ＣＰＵ１はメロディデータ
及びテンポの入力が終了したので、入力したメロディデ
ータの曲構造を解析する処理（曲構造解析処理）を行
う。この曲構造解析処理の詳細については後述する。Ｃ
ＰＵ１は曲構造解析処理が終了したら、その解析結果に
基づいてメロディデータに適した伴奏パターンを割当て
る処理（伴奏パターン割当て処理）を行う。この伴奏パ
ターン割当て処理の詳細についても後述する。

【００１６】図３は図１の曲構造解析処理の詳細例を示
すフローチャート図である。曲というものは、ある音符
の集合体から成り立っていると言えるが、これを時間方
向で見たとき、一般的に楽曲は自由気ままに音符を並べ
て作ったものではなく、構成を意識したものである。も
し、構成をもっていない自由気ままな曲を作った場合、
そのような曲は人間の感覚では理解しにくく覚えにくい
ものと判断され、あまり歓迎されないものとなる。故
に、作曲や編曲を行う側もそういう構成を意識しながら
曲を作り上げているのが現状である。ポピュラーな音楽
は特にこのような考えを基準に作られている。まず、曲
には、音色の違いによってその意味の違いを感じさせる
「主楽音の流れ」と呼ばれるものがある。この「主楽音
の流れ」は一般的な考えとして「イントロ」、「１
番」、「間奏」、「２番」、「エンディング」などとい
った語で表されるものである。例えば、ポピュラーソン
グの場合には特にヴォーカル部分を中心にして、「主楽
音の流れ」ができ上がっており、その他の楽音は「１
番」及び「２番」を引き立たせる役割をする場合が多
い。このような「主楽音の流れ」を構成する各区間を本
明細書中ではディビジョンと呼ぶことにする。主楽音の
代表的なボーカルに焦点をあてると、ディビジョンはさ
らにこれよりも小さなセクションと呼ばれる区間から構
成されている。もちろん、他の主楽音についても同様に
セクションは存在する。ここでセクションとは音楽の世
界で一般的にメロディラインを「Ａ−Ａ’−Ｂ−Ｃ」な
どで表示した場合の「Ａ」とか「Ａ’」とかで表される
区間のことであり、メロディ全体として起承転結といっ
た「情景や雰囲気の流れ」を作り出すことを目的とした
ものである。編曲者はこのセクションを見分け、セクシ
ョンが持つ情景や雰囲気を感じ取り、その情景や雰囲気
にあった伴奏を与えることによって編曲作業を行ってい
る。そういう意味では、このセクションを知らずしてメ
ロディにマッチした伴奏パターンを付与したり、楽器構
成を考えたりすることはできないと言える。さらに、
「Ａ−Ａ’−Ｂ−Ｃ」などで表される各セクションの内
部に着目すると、セクションはそれよりも小さなブロッ
クと呼ばれる区間で構成されている。ここでブロックと
は「響きの流れ」を意味するものである。このブロック
の基本長はだいたい４小節である。これは人間が響きを
追いかける上で感じる１つの単位長と考えられるからで
ある。もちろん、曲によっては、ブロックの基本長が小
節半であったり、５小節であったりすることはある。こ
のブロックは主にコードの進行に大きく関わるものであ
る。編曲者はこのブロック毎に適切なコードを探し出す
場合が多い。なお、曲によっては「情景や雰囲気の流
れ」表すセクションと「響きの流れ」を表すブロックが
だいたい同じ区間となる場合がある。すなわち、「Ａ−
Ｂ−Ｃ」というセクションからなる曲が、４小節−４小
節−４小節という長さで進行し、その１つ１つがコード
進行のまとまりである場合にセクションとブロックは同
じ区間ということになる。さらに、ブロックの内部に着
目すると、このブロックはそれよりも小さなフレーズと
呼ばれる区間で構成されている。このフレーズとは「音
程の流れ」を意味するものであり、いわゆるメロディの
断片である。音楽は１つや２つの音では成り立たないも
のである。従って、メロディに応じた長さで音楽的な意
味を初めて感じ取れる最小の区間がこのフレーズという
ことになる。

【００１７】図３の曲構造解析処理はメロディデータか
らディビジョン、セクション、ブロック、フレーズを検
出することによって、その曲の構造を解析するものであ
る。以下この曲構造解析処理の詳細について図３のステ
ップ順に説明する。 ステップ３１：演奏データメモリ４に取り込まれたメロ
ディデータを音色、音符長に応じてディビジョンに分割
する。メロディデータをディビジョンに分割するために
は、メロディデータがどのように保存されていて、どの
ような情報を与えているかに応じて行われなくてはなら
ない。メロディデータの保存方法としては、次の３通り
がある。第１の保存方法はメロディデータが複数トラッ
クに分かれて保存してある場合であり、第２の保存方法
は楽音の変わり目やメロディの切れ目を示す情報が付加
されてメロディデータが１つのトラックに詰め込んで保
存してある場合であり、第３の保存方法は楽音の変わり
目もメロディの切れ目を示す情報も付加されずにメロデ
ィデータのみが１つのトラックに詰め込んである場合で
ある。

【００１８】通常、メロディ主体で構成を検出するに
は、元となるメロディがどのような形で存在するかを特
定（想定）しておく必要があり、主旋律をとる楽音の違
い（イントロ、１番、間奏・・・）によって、完全に別
々のトラックか、２トラック程度に割り振って保存する
第１の保存方法にて保存するのが普通である。通常はメ
ロディデータを主メロディと副メロディの２つに分け、
別々のトラックに保存してある。主メロディとはその曲
のメインの楽音が受け持つメロディのことをいい、副メ
ロディとはメイン以外の楽音が受け持つメロディのこと
をいう。図４は一般的なメロディの保存方法である主メ
ロディと副メロディが２つのトラックに分かれて保存さ
れている場合の概念を示す図である。図では、主メロデ
ィがディビジョンの「１番」、「２番」の部分を受持
ち、副メロディが「イントロ」、「間奏」、「エンディ
ング」の部分を受け持っている。以下の説明では、図４
（Ａ）のように２つのトラックに別々に主メロディと副
メロディの保存された、すわなち第１の保存方法で保存
されたメロディデータについて曲構造分析処理を行う場
合について説明する。

【００１９】主メロディ及び副メロディを受け持ってい
る２つのトラック全体から休符データを検出し、その休
符データの長さを直前の音符長に加算する。これによっ
て、メロディデータの中から休符データを消去する。図
３ではこの処理のことを休符吸収と称している。この休
符吸収処理によって曲の先頭の休符データ以外は、メロ
ディデータの中には休符データが存在しなくなる。従っ
て、これ以降はメロディデータは音高（音程）データと
音符長データの２種類のデータから構成されることにな
るので、それに基づいて分析処理を行えばよい。なお、
一般的な曲データ（スタンダードＭＩＤＩファイルな
ど）は休符という概念を持たず、音が存在する場所にそ
の音を示す情報を持つだけのものが多い。このようなも
のについては、例えば、キーオフタイミングを次の音の
キーオンタイミングまで遅らせることにより音が存在し
ない期間を無くすようにすればよい。休符吸収処理が終
了したら、今度は主メロディを受け持っているトラック
に対して、最初の音符データを検出し、それを第１区間
の先頭データとする。次に最初の音符データ以降に存在
する音符データの中から、ある小節長以上の音符長を持
つ音符データを検出する。ここでは、例えば３小節以上
の音符長を検出することとする。一般的には３小節以上
の音符長を有する音符が存在することはまれであるが、
前述の休符吸収処理により、例えば本来は間奏部分のた
めに長い休符であったものが、長い音符になることがあ
る。ここでは、このような音符を検出するのである。音
符長が３小節以上の音符データが検出できたら、音符長
３小節以上の音符データの次の音符データを第２区間の
先頭データとする。そして、次に検出された音符データ
を第３区間の先頭データとする。以下、該当するトラッ
クの全ての音符データに対して同様の処理を行い、先頭
データの検出を行う。以上の処理を今度は副メロディを
受け持っているトラックに対して行う。このようにして
検出された先頭データが各トラックの楽音の切り替わり
部分となる。また、メロディデータの中に音色変更イベ
ント（一般的にはプログラムチェンジ）を検出したら、
そこを先頭データとしてもよい。この場合の先頭データ
もトラックの楽音の切り替わる部分となる。このように
して、メロディデータを複数のディビジョンに分割す
る。図４（Ｂ）には、このようにして検出された先頭位
置が示してある。先頭位置Ｍ１及びＭ２は主メロディに
おける楽音切り替わり部分であり、先頭位置Ｓ１〜Ｓ３
は副メロディにおける楽音切り替わり部分である。な
お、図４（Ａ）及び（Ｂ）の点線部分は実線部分の最終
音符が継続している状態を示すものである。

【００２０】ステップ３２：メロディデータをグリッド
化する。すなわち、メロディデータの中から単位音符長
を検出し、小節の先頭を基準として検出された単位音符
長で各音符を分割する。ここで、単位音符長とは、メロ
ディデータの中で最も音符長の小さい音符データ又は付
点音符を音符の足し算として表した場合における最も音
符長の小さい音符データのいずれか小さいものとする。
なお、単位音符長はメロディデータの中から検出しても
よいし、８分音符長、１６分音符長、３２分音符長など
のような予め指定した音符長を用いてもよい。また、連
符を除外した中で単位音符長を検出してもよい。図４
（Ｃ）に示すようなサンプルメロディデータをグリッド
化すると、図４（Ｄ）に示すようなデータ構成になる。
図４（Ｄ）のデータ構成の中で「位置」にはグリッド化
されたアドレスが書き込まれる。「押鍵」にはそのグリ
ッドがキーオンに対応している場合には『１』が、そう
でない場合には『０』が書き込まれる。「音長」にはキ
ーオンされたその音がグリッド数でいくつ分に相当する
のかが、キーオンのあったグリッドのみに書き込まれて
いる。なお、一般的な曲データの最小分解能は例えば４
分音符当たり９６などと、非常に細かい場合が多く、特
にリアルタイム記録した曲データにおいては、押鍵タイ
ミングが正規の拍タイミングと比べて若干前後すること
が多い。このため、グリッド化した時、本来の位置から
ずれた位置に、押鍵位置が来ることも考えられる。この
ような不都合をなくすために、あらかじめメロディデー
タに対して、単位音符長にてクオンタイズしておくとよ
い。「音高」はキーオンされたその音のノート番号が書
き込まれる。「小節」にはそのグリッドが１小節に対し
てどれくらいの長さであるかが書き込まれる。例えば、
８分音符がそのメロディデータの単位音符長であったと
すると、４拍子の場合は１小節を８等分することによっ
てグリッド化でき、３拍子の場合は１小節を６等分する
ことによってグリッド化することができる。従って、８
分音符でグリッド化した場合の１グリッドが１小節に占
める長さは、１小節の長さを１とすれば、４拍子で０．
１２５となり、３拍子で０．１６７となる。１６分音符
でグリッド化した場合の１グリッドが１小節に占める長
さは、４拍子で約０．０６３となり、３拍子で約０．０
８３となる。３２分音符でグリッド化した場合の１グリ
ッドが１小節に占める長さは、４拍子で約０．０３１と
なり、３拍子で約０．０４２となる。変拍子が含まれた
メロディの場合は、変拍子位置において１グリッドが１
小節に占める長さは変化する。

【００２１】このグリッド化は、キーオンの部分だけに
注目すると、実は音符の情報である音高データと音符長
を単に示しているに過ぎず、小節線を消した音符列とも
考えられる。また、グリッド化したことで、音符長の違
いを吸収し、かつ一般化及び簡素化したアルゴリズムで
メロディを分析することができるようになる。このこと
から、拍子を限定することなく、どのような拍子であっ
ても、所定の単位音符長を基準に分割することによって
実現することができる。また、メロディデータの途中か
ら拍子が変化した場合でも処理としては同じことを行え
ばよくなるので、メロディデータを図４（Ｄ）のような
グリッド化されたデータフォーマットで表すことがこれ
以降の処理を行う上でも最も望ましい。また、通常メロ
ディを分析する場合には、時間を単位として分析処理を
行ったり、小節を単位として分析処理を行ったりする。
時間は特別な場合を除きグリッド量と比例すると考えら
れるが、小節長はグリッド量からは判断できないものに
なっている。しかし、メロディ分析において、小節長を
用いた長さの判断はとても重要である。これは、人間の
感覚が小節長を自然に数える（感じ取る）機能をもって
いるからである。従って、図４（Ｄ）のようにメロディ
データをグリッド化することによって、小節長の計算を
する際でも「小節」に書き込まれた値を順次累計してい
ったその累計値がそのまま小節数となるため、拍子が変
わった場合のその変わり目を含んだ領域でも有効とな
り、処理の簡素化及び一般化を容易に実現することがで
きる。なお、ステップ３１のディビジョン分割処理をス
テップ３２のグリッド化処理の後に行ってもよいことは
いうまでもない。

【００２２】ステップ３３：グリッド化された各ディビ
ジョンの音符データを、パターンマッチング法を用いて
フレーズに分割する。このフレーズ分割処理の詳細は本
願発明者が先に出願した特願平７−１２３１０５号に記
載してあるので、ここでは簡単に説明する。まず、所定
のディビジョンを構成する音符データの音符長に基づい
て平均音符長（音符長の平均値）を算出する。算出した
平均音符長に所定係数Ｋ（１以上の値であり、例えば
２）を乗じる。ディビジョンを構成する音符データの音
符長の中から乗算値以上のものが存在する場合には、そ
の音符データの後にフレーズの区切りを示す区切りデー
タを挿入する。区切りデータによって区切られたフレー
ズに順番に仮フレーズ番号を付与する。この仮フレーズ
番号は後の処理で削除されたり変更されたりする。今度
は、仮フレーズ番号の付与された各フレーズ毎に平均音
符長を算出する。算出した平均音符長に所定係数Ｌ（１
以上の値であり、例えば２）を乗じる。フレーズの最後
の音符データの音符長すなわち終端音符長がこの乗算値
よりも小さい場合には、そのフレーズの最終音符データ
の後に挿入されているフレーズ区切りデータを削除す
る。終端音符長が乗算値以上の場合には何もしない。こ
のようなフレーズ削除処理を全フレーズに対して行う。

【００２３】フレーズ区切りデータを削除する処理が終
了したら、あるフレーズとメロディ同一の部分を含む他
のフレーズを検出し、検出されたフレーズにおいてメロ
ディ同一部分以外の残部がフレーズの最小長さ（例えば
２拍）以上かどうかを判定し、この判定結果が肯定的で
あればメロディ同一部とその残部とをそれぞれ別のフレ
ーズとして分割する。また、判定結果が否定的であれば
アウフタクト（弱起）と判断し、分割しない。同様に、
フレーズ内でメロディが同一となる小節をパターンマッ
チング法によって検出し、検出されたメロディ同一の小
節をそれぞれフレーズとして分割する。なお、メロディ
の同一性を判断するには、時間軸方向の単位音符長（例
えば８分音符長）毎に音高一致を検出するパターンマッ
チング法（これも特願平７−１２３１０５号に記載され
ている。）を用いる。音符長に応じて機械的に挿入され
たフレーズ区切りデータはパターンマッチング法によっ
て人間のフレーズ感に最も近い形のフレーズとして分割
されるようになる。

【００２４】ステップ３４：前記ステップ３３の処理に
よって得られた各フレーズの終止感度数を終止感度数テ
ーブルに基づいて算出する。前記ステップ３３の処理に
よって得られたフレーズは、人間の感覚に合った音符の
集合であり、１つの響きの中で展開されているものであ
る。よって、このフレーズの途中から響きが変わったよ
うに人間が聞き取ることはまずないといっていい。ま
た、上述のフレーズ分割処理によって得られたフレーズ
は響きの流れが止まったように感じる可能性を持つ部分
を全て検出したものである。メロディが持つ響きは、あ
る区間を決めないと決まらないものである。しかしなが
ら、区間を決める方法が響きを中心とした情報に基づい
ているため、どちらを先に決めるかは困難である。そこ
で、前記ステップ３３では、音符長やメロディの繰り返
しを利用することよって、メロディデータを所定の区間
（フレーズ）に区切り、その部分を響きの切れ目の候補
とした。このようにして得られたフレーズの切れ目を響
きの切れ目の候補として考えた場合、その中から実際に
響きが途切れるというような感触を人間が感じると思わ
れる部分すなわちブロックを、主にフレーズの終止感度
数に基づいて検出する。このステップ３４ではブロック
を検出する前に前記ステップ３３によって得られた各フ
レーズの終止感度数を求めている。

【００２５】メロディはそれ自体が終止感という一時的
にメロディの進行が止まったように感じる部分を持って
いる。すなわち、メロディは安定状態／不安定状態とい
う複数段階のレベルを揺れながら進行しているものなの
で、この安定／不安定があるパターンで発生した場合に
人間は終止感を感じる。この安定／不安定の感じをフレ
ーズ毎に数値化することによって、フレーズの終止感度
数を算出することができる。以下、フレーズの終止感度
数の算出方法について説明する。まず、２つの音の進行
がどれくらいの終止感度数となるのかを示した終止感度
数テーブルを作成する。この終止感度数テーブルを作成
する方法としては、第１に人間が２つの音を聞いて、終
止感があるかないかを例えば１００点満点で評価し、そ
れを１２音×１２音分特定するという経験則に基づく方
法と、理論的に算出する方法とがある。以下、理論的に
終止感度数テーブルを作成する方法について説明する。
まず、ある１つの音について「落ち着く音」であるかど
うかを見分ける必要がある。この「落ち着く音」とは、
その曲の響きに対してしっくりくるかどうか、すなわち
「調和」するかどうかということである。一方、「曲の
響き」とは、ある関係を持った音の集合体であり、音楽
的にいえば「調」である。従って、ある音が「落ち着く
音」であるかどうかは、その「調」に調和する音である
かどうかによって判断できる。ある音がその「調」にど
のくらい調和しているかを示す調和度数を算出すること
によって、終止感度数を算出することができる。

【００２６】通常、音響学的には調和とは倍音の一致で
あるといわれている。しかしながら、倍音関係がわずか
にずれた２つの音の調和度数をどのようにして算出すれ
ばよいかが問題となる。これを解決するために「プロン
プとヘーベルの実験結果」を利用する。この実験結果は
それぞれ異なる周波数の音を人間が聴取した場合、その
非調和が唸りによるものであるとし、３半音の違いで一
番非調和の度合いが高くなるようなカーブを示してい
る。また、この実験結果の中には、２つの音の調和曲線
も示されている。この調和曲線において、曲線の最も突
起した部分が調の構成音に非常に近い結果を表してい
る。従って、ある音とある音との調和とは「唸りを考慮
に入れた倍音関係の一致」であり、調とは基音に対して
調和する音の集合であると言える。なお、この「プロン
プとヘーベルの実験結果」は、例えば日経サイエンス社
出版のジョン・Ｒ・ピアース著（村上陽一郎訳）「音楽
の科学クラシックからコンピュータ音楽まで」に詳しく
記載されている。この「プロンプとヘーベルの実験結
果」から、調との調和とは、調の基音との調和を意味
し、調和とは唸りを考慮した倍音同士の周波数軸での重
なり具合であることが理解される。すなわち、ある調に
おいての各音の調和度数は、その基音との調和度数とい
うことになる。そして、「プロンプとヘーベルの実験結
果」の調和曲線がその調和度数を示している。

【００２７】しかしながら、ここで問題となることがあ
る。それは「プロンプとヘーベルの実験結果」が、例え
ば「Ｃ５」の音に対しては、「Ｃ♯５」、「Ｄ５」、
「Ｄ♯５」、「Ｅ５」・・・というように高音側の音に
関する調和だけを示しており、「Ｃ５」の音に対する
「Ｂ４」、「Ａ♯４」、「Ａ３」・・・というような低
音側の音に関する調和を示していないことである。そこ
で、ここでは同様にして低音側の調和度数を算出してい
る。その結果、例えばハ長調における、ある音に対して
高い音の調和度数は、図５（Ａ）のようになり、ある音
に対して低い音の調和度数は、図５（Ｂ）のようにな
る。これらの数値は、ある調における上昇／下降別の調
和度数である。図５（Ａ）の「ある音に対して高い音の
調和度数」は高い音から基準となるＣ４の方向を向いた
場合の調和度数なので、下降の場合の調和度数を示し、
逆に図５（Ｂ）の「ある音に対して低い音の調和度数」
は低い音から基準となるＣ４の方向を向いた場合、つま
り上昇の場合の調和度数を示すことになる。ここで、終
止とは、あくまで進行の元に発生する現象であり、１つ
の音では終止感は生じない。そこで、図５の調和度数を
２つの音の進行について考えると、安定感のある音同士
が連続すると、そこに終止感を感じやすくなり、終止感
度数は大きくなる。そこで、図５の調和度数を２つの音
の進行とした場合の終止感度数を、上昇の場合と下降の
場合とに分けて別々に算出し、それを終止感度数テーブ
ルとする。なお、終止感度数の算出は前の音の調和度数
と後の音の調和度数を乗算することによって得られる。
例えば、Ｅ３からＡ３へと上昇する場合は図５（Ｂ）の
度数を用い、９７（Ｅ３）×８９（Ａ３）＝８６の演算
により、ＥからＡへ上昇する時の終止感度数が決定され
る。このようにして得られた終止感度数テーブルを図６
に示す。図６（Ａ）は上昇の場合の終止感度数であり、
図６（Ｂ）は下降の場合の終止感度数である。この終止
感度数テーブルは縦横どちらを先にみても後にみても結
果は同じである。なお、ここでは単純に乗算にて終止感
度数を算出する場合について説明したが、複雑な方程式
を用いてもよいことはいうまでもない。また、経験則に
基づいて得られた終止感度数テーブルの値と図６の終止
感度数テーブルの値とをそれぞれ加算したり、乗算した
りしてもよいことはいうまでもない。

【００２８】このようにして得られた図６のような終止
感度数テーブルに従ってフレーズの終止感度数がどのよ
うにして算出されるのかを図７を用いて説明する。な
お、図７において、サンプルフレーズは図４（Ｃ）のサ
ンプルメロディデータに対応している。従って、この時
点では既に８分音符でグリッド化されていることにな
る。各音符の下側にはその音高に対応したノート番号が
示されている。まず、フレーズ内の最終音符の拡張を行
う。すなわち、最終音符の直前が同じ音高の音符の場
合、最終音符はその音符データの音符長を取り込んだ形
で扱うことにする。この処理は、違う音高が見つかるま
でさかのぼって行う。ここで取り込んだ形で扱うという
ことは、最終音符のスタート位置が取り込まれた音符の
中の最先のもののスタート位置となることを意味する。
すなわち、最終音符の音符長に直前の音符データの音符
長を順次足し込んでいき、最終音符の音符長を見かけ上
長くすることである。図７の場合はサンプルフレーズの
最終音符はスラーで結ばれた音高「６７」の４分音符と
２分音符であり、この４分音符の直前は異なる音高「６
５」の８分音符なので、ここではフレーズの最終音符の
拡張は行われないことになる。次に、最終音符の先頭グ
リッドを基準にして、このグリッドよりも前に存在する
所定数のグリッドの音符から最終音符に至る２つの音高
の進行状態を検出する。ここでは８グリッド分の音符に
対してそれぞれ２つの音高の進行状態を検出する。検出
された２つの音高の進行状態が図７の「進行」の欄に示
されている。この「進行」の欄では右側に最終音符の音
高「６７」が示され、左側に８グリッド前に逆上った場
合の各グリッドの音高が示されている。

【００２９】検出された２つの音高の進行状態の中の音
高情報からオクターブ情報を削除する。すなわち、各グ
リッドの音高情報はオクターブ情報を含むものなので、
この情報を削除し音階の音名情報（例えば、Ｃ，Ｄ，Ｅ
など）に基づいた進行状態に変換する。変換された音名
情報の進行状態は図７の「音階」の欄に示されている。
このようにして得られた２つの音名情報の進行状態に基
づいて、音高が上昇しているのか、下降しているのか、
又は同じなのかを調べる。上昇の場合には「ＵＰ」の文
字が、下降の場合には「ＤＮ」の文字が、同じ音高の場
合には「＝」がそれぞれ図７の「上下」の欄に示されて
いる。なお、図７では下降の場合が存在しないので、
「ＤＮ」は示されていない。検出された各音名情報をＣ
を主音とする調の音名に変換する。例えば、Ｇ長調の場
合の音名Ｃ，Ｅはそれぞれ音名Ｆ，Ａに変換する。メロ
ディデータの調の検出は、公知の調検出手法（例えば、
特開昭６３−８０２９９号公報参照）を適用すればよ
い。なお、図７におけるサンプルフレーズは、もともと
Ｃ長調であるので、ここでは音名変換は行わない。音名
の進行状態が上昇なのか下降なのかに応じて、図６の上
昇又は下降の終止感度数テーブルを選択し、変換された
２つの音名を選択された終止感度数テーブルに当てはめ
て、その終止感度数を読み出す。なお、進行状態が同じ
場合には上昇の場合も下降の場合も終止感度数は「１０
０」となる。なお、進行状態が同じ場合、上昇と下降の
各終止感度数の平均値を用いてもよい。このようにして
テーブル変換された各進行状態の終止感度数は図７の
「終止感」の欄に示されている。

【００３０】最終音符からの距離に応じた重み付けを行
う。すなわち、最終音符に至るまでの距離（すなわちグ
リッド数又は時間）が大きいほど、終止感に与える影響
は小さくなるので、それに応じた重み付けを行う。ここ
では、グリッド数で「１」の距離だけ離れている場合の
重みを「８」とし、グリッド数で「８」の距離だけ離れ
ている場合の重みを「１」とするような直線的な重み付
けを行っている。この重みは図７の「重み」の欄に示さ
れている。なお、この重み付けは一例であって、他の様
々な重み付けを行ってもよいことはいうまでもない。例
えば、グリッド数で離れるに従って指数関数的に重みが
小さくなるようにしてもよいし、それ以外の非線型的な
重み付けを行ってもよい。このように重み付けを行った
結果の各進行状態における値が図７の「点数」の欄に示
されている。この「点数」の欄の各値を合計し、その合
計値に最終音符の音符長に対応した重み付けを行うこと
によって、最終的にフレーズの終止感度数が算出され
る。この最終音符の音符長に応じて重み付けを行うの
は、最終音符の音符長が長い場合に終止感度数の低い２
音進行で一旦終止したとしても、最終音符の継続時間に
従って人間はその終止感を徐々に感じるからである。ま
た、最終音符の音符長を取り込んだ形で表示する方が他
のフレーズの最終音の終止感度数と比較する上での参考
となるからである。図７のサンプルフレーズの場合、最
終音符の音符長はグリッド数で６個分なので、図７の点
数の合計値「３３３２」にグリッド数６を乗じた結果の
乗算値「１９９９２」が図７のサンプルフレーズの終止
感度数となる。なお、上述のような一連の処理によって
算出された各フレーズの終止感度数の最大値を１００と
して他のフレーズの終止感度数を正規化してもよい。ま
た、Ｃ調の終止感度数テーブルのみを用意し、フレーズ
の音名をＣ調に変換することにより、終止感度数を求め
たが、調毎に終止感度数テーブルを用意し、フレーズの
調により、いずれか１つを選択して適用することで、フ
レーズの音名はそのままで終止感度数を求めるようにし
てもよい。

【００３１】ステップ３５：前記ステップ３４で算出さ
れた各フレーズの終止感度数やパターンマッチング法及
びブロック最小長などに基づいて複数フレーズを結合し
てブロックを組み立てる。これまでの処理ではフレーズ
の切れ目を響きの切れ目の候補としてメロディデータを
フレーズに分割し、分割されたフレーズの終止感度数を
算出したので、今度はそのフレーズの中から実際に人間
が響きの途切れるような感触を感じる部分を探し出し、
そこをブロックの最終フレーズとすることによって、ブ
ロックを検出する。前記ステップ３３で分割されたフレ
ーズはその終端部分で響きの途切れ感を多かれ少なかれ
もっている。その響きの途切れ感を数値で表したものが
前記ステップ３４で算出した各フレーズの終止感度数で
ある。従って、最も単純にブロックを検出するために
は、ある絶対レベル以上の終止感度数を有するフレーズ
を検出したり、平均偏差に換算したあるレベル以上の終
止感度数を有するフレーズを検出したりして、検出され
たフレーズをブロックの最終フレーズとしてブロックの
組み立て（ブロック化）を行えばよい。しかしながら、
実際問題として、終止感度数の高いフレーズが短い区間
に並んで存在している場合には先のフレーズの終止感は
後のフレーズの終止感によって薄れてしまう傾向があ
る。逆に、全体的に低い終止感度数のフレーズが短い区
間に並んで存在している場合、先のフレーズの終止感度
数が低く、後のフレーズの終止感度数がこれよりも比較
的大きい場合には、絶対的な終止感度数は低くても終止
感が強調される傾向がある。また、終止感を人間が感じ
る上でもう１つ重要なことは、人間がメロディを終止／
緊張の連続的変化として聴いているときに、ある時に感
じられた終止感度数の程度によって、その後のある一定
時間の間は終止感を感じる力が薄れる。すなわち、人間
には、強い終止感を感じた後のある一定時間（数小節
間）は終止感を感じにくくなるという傾向がある。従っ
て、この実施の形態では、ある長さ以上の時間（実時間
又は小節区間）が経過しないと新たに高い終止感は感じ
得ないという人間の特性に着目し、その時間間隔を３小
節と設定した。このように３小節以上経過しないと新た
な終止感を感じないものとすることによって、必然的に
ブロックの最小長が３小節となる。この３小節のことを
ブロック最小長と呼ぶ。なお、この３小節という値は一
例であり、これ以上又は以下の値でもよいことはいうま
でもない。以下、ブロック最小長と終止感度数に基づい
てフレーズを順次結合していき、ブロックの組み立てを
行う。なお、この実施の形態ではこの他にも、前述のパ
ターンマッチング法を用いたり、キーオンイベントの間
隔などを参照しながらブロックの組み立てを行ってい
る。

【００３２】図８は図４（Ｂ）の主メロディの中の先頭
位置Ｍ１から始まるディビジョンを構成するフレーズに
対応するものであり、図８（Ａ）はステップ３２〜ステ
ップ３４の処理によって分割されたフレーズの先頭位置
Ｍ１から１７個分のフレーズ情報、終止感度数及びブロ
ック先頭フラグＦＧを示し、図８（Ｂ）〜（Ｄ）はステ
ップ３５のブロック化に対応したブロック先頭フラグＦ
Ｇの変化の様子を示し、図８（Ｅ）はステップ３５のブ
ロック化によって最終的に組み立てられたブロックの範
囲を模式的に示すものである。図８（Ａ）において、フ
レーズ情報は「フレーズ番号」、「先頭グリッド」、
「グリッド長」及び「小節長」の欄から構成される。
「フレーズ番号」の欄は先頭位置Ｍ１から順番に付与さ
れる番号、すなわちそのディビジョンにおけるアドレス
である。図では先頭位置Ｍ１から１７個分のフレーズ番
号０〜１６が示されている。「先頭グリッド」の欄は３
２分音符長でグリッド化された場合のフレーズの先頭グ
リッドのアドレスである。「グリッド長」の欄はそのフ
レーズの長さがグリッドで何個分に相当するのかを示す
ものである。従って、フレーズの先頭グリッドにそのフ
レーズのグリッド長を加算した値が次の先頭グリッドと
等しくなっている。「小節長」の欄は１小節の長さを１
００とした場合において、そのフレーズがどの程度の長
さであるかを示すものである。従って、この小節長が１
００以下の場合は１小節以下の長さと判断され、１００
以上の場合は１小節以上の長さと判断される。なお、こ
こでは、３２分音符でグリッド化されているので、１グ
リッドが１小節に占める長さは、４拍子で約０．０３１
である。従って、小節長は０．０３１×１００にグリッ
ド長の値を乗算することによって得られる。また、「終
止感度数」の欄はステップ３４の処理によって算出され
た終止感度数を用いて、そのディビジョンを構成するフ
レーズの終止感度数の最大値を１００として他のフレー
ズの終止感度数を正規化して表示したものである。「ブ
ロック先頭フラグＦＧ」の欄はブロックの先頭かどうか
を示すものであり、「−１」、「０」又は「１」のいず
れかの値がセットされる。なお、初期状態では全てのブ
ロック先頭フラグＦＧには「０」が設定され、後述の判
定処理によってブロックの先頭と成り得る場合には
「１」が設定され、ブロックの先頭に成り得ない場合に
は「−１」が設定されるようになっている。但し、ブロ
ック先頭フラグＦＧが一旦「１」又は「−１」に設定さ
れた場合には、その後の処理ではその部分には「１」や
「−１」は書き込めないようになっている。

【００３３】以下、フレーズをどのようにしてブロック
に組み立てて行くのか、すなわちブロック先頭フラグＦ
Ｇにどのようにして「１」又は「−１」を設定していく
のか、説明する。なお、このブロック先頭フラグＦＧに
「１」又は「−１」を設定する処理は以下の第１のフラ
グ設定処理から第８のフラグ設定処理によって行われ
る。ただし、これらの処理の前にディビジョンの最初の
フレーズのブロック先頭フラグＦＧには図８（Ａ）のよ
うに無条件に「１」が設定され、それ以後の３小節以内
のフレーズ番号１及び２のブロック先頭フラグＦＧに
「−１」が設定されている。フレーズ番号１及び２のブ
ロック先頭フラグＦＧに「−１」を設定するのは、最小
単位小節数（例えば３小節）以下のブロックを作らない
ためである。まず、第１のフラグ設定処理では、所定区
間、例えば前後３小節以内における各フレーズの終止感
度数の最も終止感度数の低いフレーズの次のフレーズの
ブロック先頭フラグＦＧに「−１」を設定する。すなわ
ち、所定区間内で終止感度数が最も低いということは、
そのフレーズは次のフレーズと結合する可能性が高いこ
とを意味するので、次のフレーズはブロック先頭に成り
得ない。従って、その終止感度数の低いフレーズの結合
対象である次のフレーズのブロック先頭フラグＦＧに
「−１」が設定される。所定区間が前後３小節以内とい
うことは、小節長の合計が６００以下のフレーズの組み
合わせでなければならない。図８ではフレーズ番号０〜
６の小節長の合計が「５５８」なので、このフレーズ番
号０〜６の中で最も終止感度数の低いフレーズ番号３の
次のフレーズ番号４のブロック先頭フラグＦＧに「−
１」が設定される。次に小節長の合計が６００以下のフ
レーズの組み合わせフレーズ番号１〜６、フレーズ番号
２〜８、フレーズ番号３〜８について同様の判定を行っ
ても最も終止感度数の低いのはフレーズ番号３である。
従って、次のフレーズの組み合わせとなるフレーズ番号
４〜１０の中で最も終止感度数の低いフレーズ番号８の
次のフレーズ番号９のブロック先頭フラグＦＧに「−
１」が設定される。以下同様にして、フレーズ番号１２
及び１５のブロック先頭フラグＦＧに「−１」が設定さ
れる。このようにして「−１」の設定されたブロック先
頭フラグＦＧの様子が図８（Ｂ）に示されている。

【００３４】次に、第２のフラグ設定処理では、前述の
パターンマッチング法によって、ディビジョンの先頭か
ら所定範囲（例えば３小節分）のメロディデータと一致
度の高い（例えば７０パーセント以上の）フレーズを検
出し、その検出結果に基づいてブロック先頭フラグＦＧ
に「１」及び「−１」を設定する。一致度が高いという
ことは、同じメロディに聞こえる可能性が高いというこ
とを意味するので、同じメロディだと判断し、そのフレ
ーズ番号のブロック先頭フラグＦＧに「１」を設定す
る。そして、このブロック先頭フラグＦＧに「１」の設
定されたフレーズの先頭から前後３小節以内にフレーズ
の先頭が存在する場合には、そのフレーズのブロック先
頭フラグＦＧに「−１」を設定する。これは、前述と同
様に最小単位小節数（例えば３小節）以下のブロックを
作らないためである。図８では、各フレーズの小節長は
１小節に満たないものがほとんどなので、対象となるフ
レーズにそれ以降のフレーズを順次加え合わせて、３小
節分を合成し、ディビジョンの先頭から３小節分（フレ
ーズ番号０〜４を加え合わせたもの）とこれ以降に生成
された３小節分とを順次パターンマッチング法にて検出
する。その結果、図８ではフレーズ番号５のフレーズを
先頭とするフレーズ番号５〜８の３小節がディビジョン
の先頭から３小節に対して一致する度合いすなわち一致
度が８０パーセントであり、フレーズ番号１４のフレー
ズを先頭とするフレーズ番号１５〜１６の３小節がディ
ビジョンの先頭から３小節に対して一致する度合いすな
わち一致度が７５パーセントであったとする。この結
果、そのフレーズ番号５のブロック先頭フラグＦＧに
「１」が設定され、それ以前の３小節以内のフレーズ番
号２〜４及びそれ以後の３小節以内のフレーズ番号６及
び７のブロック先頭フラグＦＧに「−１」が設定され
る。また、フレーズ番号１４のブロック先頭フラグＦＧ
に「１」が設定され、それ以前の３小節以内のフレーズ
番号１２，１３及びそれ以後の３小節以内のフレーズ番
号１５，１６のブロック先頭フラグＦＧに「−１」が設
定される。なお、フレーズ番号２及び４には既に「−
１」が設定されているので、今回のフラグ設定処理では
フレーズ番号３，６，７のブロック先頭フラグＦＧに
「−１」が設定される。このようにして「１」及び「−
１」の設定されたブロック先頭フラグＦＧの様子が図８
（Ｃ）に示されている。

【００３５】第３のフラグ設定処理では、フレーズの最
終音符の中からキーオンイベントの間隔が長い箇所を検
出し、その検出結果に基づいてブロック先頭フラグＦＧ
に「１」、「−１」を設定する。キーオンイベントの間
隔が長いということは、その音符の音符長が長いことを
意味するので、各フレーズの最終音符の前後所定範囲
（例えば１〜３小節）の平均音符長を算出し、最終音符
の音符長がその平均音符長よりも所定レベル以上の場合
には、その最終音符はメロディを中断するだけの長さを
持つと判断し、その最終音符の後に存在するフレーズ番
号のブロック先頭フラグＦＧに「１」を設定する。ま
た、「１」の設定されたフレーズと同じメロディをパタ
ーンマッチング法によって検出し、そのブロック先頭フ
ラグＦＧにも「１」を設定する。そして、このブロック
先頭フラグＦＧに「１」の設定されたフレーズの先頭か
ら前後３小節以内にフレーズの先頭が存在する場合に
は、そのフレーズのブロック先頭フラグＦＧに「−１」
を設定する。これは、前述と同様に最小単位小節数（例
えば３小節）以下のブロックを作らないためである。図
８ではフレーズ番号９の最終音符の音符長が平均音符長
よりも所定レベル以上であったと仮定する。すると、そ
のフレーズ番号９の次のフレーズ番号１０のブロック先
頭フラグＦＧに「１」が設定され、それ以前の３小節以
内のフレーズ番号７〜９及びそれ以後の３小節以内のフ
レーズ番号１１，１２のブロック先頭フラグＦＧに「−
１」が設定される。なお、フレーズ番号７、９及び１２
には前のフラグ設定処理で既に「−１」が設定されてい
るので、今回のフラグ設定処理ではフレーズ番号８，１
１のブロック先頭フラグＦＧに「−１」が設定される。
このようにして「１」及び「−１」の設定されたブロッ
ク先頭フラグＦＧの様子が図８（Ｄ）に示されている。

【００３６】第４のフラグ設定処理では、前述のパター
ンマッチング法を用いて、各フレーズの先頭から所定範
囲（例えば３小節分）のメロディデータと一致度の高い
（例えば７０パーセント以上の）フレーズを検出し、そ
の検出結果に基づいてブロック先頭フラグＦＧに
「１」、「−１」を設定する。上述の第２のフラグ設定
処理では、ディビジョンの先頭から所定範囲のメロディ
データと一致度の高いフレーズを検出したが、ここでは
ディビジョンの先頭以外の任意のフレーズの先頭から所
定範囲（３小節分）のメロディデータと一致度の高いフ
レーズを検出し、検出された両フレーズの先頭位置が小
節長で３小節以上離れている場合には両フレーズのブロ
ック先頭フラグＦＧに「１」を設定し、両フレーズの先
頭位置が３小節以上離れていない場合には先のフレーズ
のブロック先頭フラグＦＧに「１」を設定し、後のフレ
ーズのブロック先頭フラグＦＧには「−１」を設定す
る。そして、このブロック先頭フラグＦＧに「１」の設
定されたフレーズの先頭から前後３小節以内にフレーズ
の先頭が存在する場合には、そのフレーズのブロック先
頭フラグＦＧに「−１」を設定する。これも、前述と同
様に最小単位小節数（例えば３小節）以下のブロックを
作らないためである。図８では第４のフラグ設定処理に
よってメロディの一致するフレーズは検出されなかった
ものとする。

【００３７】第５のフラグ設定処理では、前述のパター
ンマッチング法を用いて、各フレーズの先頭から所定範
囲（例えば３小節分）のメロディデータを移調し、その
移調したものと一致度の高い（例えば７０パーセント以
上の）フレーズを検出し、その検出結果に基づいてブロ
ック先頭フラグＦＧに「１」、「−１」を設定する。上
述の第４のフラグ設定処理では、メロディデータの音高
同士を比較して一致度を算出したが、ここでは移調した
場合におけるメロディデータの一致度を算出し、以後第
４のフラグ設定処理と同様にして「１」、「−１」を設
定する。ここで、移調する方法としては、直前の音符デ
ータの音高に対する音高差を順次算出して音高差のデー
タ列に変換する方法と、先頭の音符データの音高に対す
る音高差を順次算出して音高差のデータ列に変換する方
法との２通りを行う。図８では第５のフラグ設定処理に
よって音高差のデータ列の一致するフレーズは検出され
なかったものとする。第６のフラグ設定処理では、メロ
ディデータをある音符データを基準とした度数のデータ
列に変換し、変換されたものと一致度の高いフレーズを
検出し、その検出結果に基づいてブロック先頭フラグＦ
Ｇに「１」、「−１」を設定する。すなわち、上述の第
５のフラグ設定処理ではメロディデータをある音符デー
タの音高を基準とした音高差のデータ列に変換してから
一致度を算出しているが、ここではメロディデータをあ
る音符データを基準とした度数のデータ列に変換してか
ら一致度を算出するようにした。ここで、度数のデータ
列に変換する方法としては、直前の音符データを基準と
した度数を順次算出する方法と、先頭の音符データを基
準とした度数を順次算出する方法との２通りで行う。図
８では第５のフラグ設定処理によって度数列の一致する
フレーズは検出されなかったものとする。

【００３８】第７のフラグ設定処理では、先頭部分のメ
ロディが同じで、互いに長さの異なるブロック同士を検
出し、その検出結果に基づいてブロック先頭フラグＦＧ
に「１」、「−１」を設定する。すなわち、前述の第１
から第６までのフラグ設定処理の結果、ブロック先頭フ
ラグＦＧに「１」の設定されたフレーズから、次のブロ
ック先頭フラグＦＧに「１」の設定されたフレーズまで
が１つのブロックであると暫定的に考えられるので、こ
のような暫定的なブロックの中からパターンマッチング
法を用いて一致度の高いブロック同士を検出する。検出
された２つのブロックの長さがそれぞれ異なる場合に
は、長い方のブロックは短いブロックの後に他のブロッ
クが付加しているという考え方ができる。そこで、検出
された２つのブロック長を比較し、長いブロックの中か
ら短いブロックの最後尾のフレーズに対応するものを検
出する。検出されたフレーズの終止感度数が所定のしき
い値（そのフレーズの前後３小節内に存在するフレーズ
の終止感度数の平均値）よりも大きいかどうかを判断す
る。この判断の結果が肯定的な場合には、今度は長いブ
ロックから短いブロックを除去した残りの部分の長さが
ブロックになり得る長さ（例えば３小節分）だけ存在す
るかどうかを判断する。そして、この判断の結果が肯定
的な場合には、残りの部分の先頭のフレーズのブロック
先頭フラグＦＧに「１」を設定する。そして、ブロック
先頭フラグＦＧに「１」の設定されたフレーズの先頭か
ら前後３小節以内にフレーズの先頭が存在する場合に
は、そのフレーズのブロック先頭フラグＦＧに「−１」
を設定する。一方、検出されたフレーズの終止感度数が
所定のしきい値以下の場合や残りの部分の長さがブロッ
クとして扱えない場合には何もしない。図８では第７の
フラグ設定処理によってメロディの一致するブロックは
検出されなかったものとする。

【００３９】第８のフラグ設定処理では、ステップ３４
で求められた終止感度数を用いて最後のブロック化を行
う。すなわち、第１から第７までの処理では終止感度数
の低い部分や非常に長い音符やメロディの繰り返し感に
よってブロック先頭フラグＦＧに「１」を設定したが、
これらの一連のフラグ設定処理によって「１」又は「−
１」の設定されなかったフレーズについては終止感度数
とその変化の割合に基づいて判断する。まず、第１から
第７までの一連のフラグ設定処理によって、ブロック先
頭フラグＦＧに「１」が設定されたフレーズから、次の
ブロック先頭フラグＦＧに「１」が設定されたフレーズ
までが１つのブロックであると暫定的に考えられるか
ら、その暫定的な１つのブロックを構成する複数フレー
ズの中にブロック先頭フラグＦＧが初期値「０」のまま
であるフレーズが存在するかどうかを検出する。暫定的
なブロックを構成する複数フレーズの中に初期値「０」
のフレーズが存在しない場合には、そのブロック化は終
了したことになるので、次の暫定的なブロックについて
初期値「０」のフレーズが存在するかどうかを検出す
る。

【００４０】検出の結果、暫定的なブロックを構成する
フレーズの中に初期値「０」のフレーズが存在する場合
には、そのフレーズのブロック先頭フラグＦＧに「１」
又は「−１」を設定しなければならない。そこで、その
ブロック内に初期値「０」のフレーズが幾つ存在するの
か検出する。初期値「０」のフレーズが１つの場合には
そのフレーズのブロック先頭フラグＦＧに「１」を設定
する。初期値「０」のフレーズが複数の場合には、次の
ようにしてそのフレーズのブロック先頭フラグＦＧに
「１」又は「−１」を設定する。まず、そのブロック内
で最初に現れる初期値「０」のフレーズ（第１番目のフ
レーズ）について、そのフレーズの先頭終止感度数（す
なわち、初期値「０」のフレーズの直前フレーズの終止
感度数）がその前後３小節以内に存在するフレーズの先
頭終止感度数の平均値よりも大きいかどうかを判断し、
肯定的な（大きい）場合にはその第１番目のフレーズの
ブロック先頭フラグＦＧに「１」を設定し、そのフレー
ズの先頭から前後３小節以内に初期値「０」のフレーズ
が存在する場合には、そのフレーズのブロック先頭フラ
グＦＧに「−１」を設定する。一方、否定的（大きくな
い）場合には次に現れる初期値「０」のフレーズ（第２
番目のフレーズ）に対して同様の処理を行う。この処理
を初期値「０」のフレーズ全部に対して行った結果、新
たにブロック先頭フラグＦＧに「１」が設定されたフレ
ーズが存在した場合には、以前として初期値「０」のま
まであるフレーズのブロック先頭フラグＦＧに「−１」
を設定する。また、この一連の処理を初期値「０」のフ
レーズ全部に対して行った結果、ブロック先頭フラグＦ
Ｇに「１」が新たに設定されなかった場合には第１番目
のフレーズのブロック先頭フラグＦＧに「１」を、残り
のフレーズのブロック先頭フラグＦＧに「−１」を無条
件に設定する。

【００４１】このように初期値「０」のフレーズが複数
存在する場合に行う処理で重要なことは、その中で先頭
終止感度数が一番大きな部分をブロックの先頭とするの
ではなく、そのフレーズの前後における終止感度数の値
に応じてブロックの先頭を決定している点である。例え
ば、暫定的ブロック内に初期値「０」のフレーズが３つ
あり、それぞれの先頭終止感度数が順番に８５、９０、
７５という具合に並んでいた場合、この先頭終止感度数
だけから判断すれば、先頭終止感度数９０のフレーズが
ブロックの先頭となりそうだが、上述の処理では必ずし
もそうとはならない場合がある。なぜなら、先頭終止感
度数８５のフレーズが前述の条件を満たし、それ以外の
フレーズが満たさないことがあるからである。なお、フ
レーズの先頭終止感度数（すなわち、初期値「０」のフ
レーズの直前フレーズの終止感度数のことである）がそ
の前後３小節以内に存在するフレーズの先頭終止感度数
の平均値よりも大きいかどうかで判断する場合について
説明したが、前３小節以内の終止感度数の平均値に対す
る偏差値がある所定値以上であるかどうかに基づいて判
断してもよい。上述の第１から第８までのフラグ設定処
理によって、全てのフレーズのブロック先頭フラグＦＧ
に「１」又は「−１」の設定が完了すると、ディビジョ
ンのブロック化は終了したことになる。ここで、１つの
ブロックはブロック先頭フラグＦＧが「１」のところか
ら次のブロック先頭フラグＦＧが「１」であるフレーズ
の直前のフレーズまでとなる。なお、図８の場合には第
１から第３までのフラグ設定処理によって図８（Ｄ）の
ようにブロック化が終了したことになる。なお、図８
（Ｅ）は図８（Ｄ）のブロック先頭フラグＦＧによるブ
ロック化のようすを模式的に示したものである。なお、
第１から第８までのフラグ設定処理全てを行ってブロッ
ク化する場合について説明したが、これらのフラグ設定
処理を全て行わなくてもこれらのフラグ設定処理を適宜
組み合わせけブロック化を行うようにしてもよい。

【００４２】ステップ３６：前記ステップ３５のブロッ
ク化処理によって得られたブロックをその類似度に基づ
いてセクションを組み立てる。前述したように、セクシ
ョンとは「雰囲気の流れ」を意味し、作曲家はそれを意
識して曲（メロディ）を作る。このようにして作成され
たメロディに対しては編曲者もその「雰囲気の流れ」に
沿ったアレンジを行う。この雰囲気の変化を促す要素
を、メロディそのものが持っているのは確かであるが、
それ以上に人間の生理的な欲求として「変化」を期待す
る。そういう面では、編曲者は変化の期待に答えるべく
アレンジを行う。そこで、問題となるのは、セクション
とは何を基準にして長さが決定されるのかということで
ある。人間であれば、雰囲気そのものを感じて変わり目
を知るということができるが、機械はそれができない。
従って、ブロック検出の場合と同じように、とりあえず
セクションに対応した区間を特定してやらなければなら
ない。その方法として、まず、ステップ３５によって得
られたブロックの情報を用い、ブロックの１つ又は複数
の組み合わせを持って１つのセクションとすれば、響き
を中断させないセクション検出が可能となり、検出され
たセクションは人間の感覚に非常に近いものとなる。

【００４３】以下、どのようにしてブロックを結合して
セクションを組み立てて行くのか、そのセクション化処
理について説明する。ブロックを結合することによって
セクションを構築する場合に問題となるのが、ブロック
をどの程度すなわちどれだけの数のブロックを結合する
かということである。仮に、セクションの長さが小節数
に強く依存すると考えた場合、ある所定の小節数（例え
ば４小節）となるようにブロックを組み立てることによ
って容易にセクションを構築することは可能である。し
かしながら、実際の曲は１つのセクションが４小節であ
ったり、次のセクションが８小節であったりして、小節
数だけでは定まらない場合が多い。では、実時間に基づ
いて考察すると、ゆっくりの曲はセクションとなり得る
小節数が少なく、早い曲は小節数が多いことに気づく。
人間は、セクションの切り替わりのタイミングを実時間
に重きをおいて感じている。すなわち、人間はメロディ
がある実時間を経過すると、その部分でセクションの変
わり目をそろそろ感じたいと欲求する可能性が高いとい
うことである。そこで、まず実時間のみから小節数を割
り出し、そこをセクションとすればよい。例えば、実時
間で１５秒以上経過したら、そこでセクションが決定す
ると考える。テンポが一定であれば、１５秒経過するた
めの小節数は容易に計算可能である。また、テンポのふ
らつく場合であっても、ある起点から１５秒経過した場
所は容易に計算することができる。従って、この実時間
経過情報を利用してセクションの基本小節数又は起点か
らの小節数を特定して、セクションを組み立てることに
する。実際には、この実時間の経過に加えて、曲全体の
小節数や音符の出現頻度などによって微妙に変化する場
合がある。

【００４４】まず、上述のように実時間で１５秒経過し
た場合に１セクションを感じるものと仮定すると、テン
ポ一定の場合には１小節に費やす時間は一定となるの
で、１ブロックに費やす時間の平均値を求めればよい。
すなわち、ディビジョンの合計小節数に１小節に費やす
時間を乗じ、それをディビジョンを構成するブロック数
で除してやれば、１ブロックに費やす時間の平均値が求
められる。この１ブロックに費やす時間の平均値が仮に
９秒だとすると、１５秒経過するためには２ブロックが
必要となる。従って、これ以降は１セクションが２ブロ
ックで構築されることになる。なお、上記１５秒は一例
であり、他の値でもよい。又、テンポに応じて変化する
ような値でもよい。その前に、ディビジョンを構成する
全てのブロックについてパターンマッチング法を用いて
一致の度合いをチェックする。ここでは、移調を考慮し
た差分メロディにおける一致や調による度数差分メロデ
ィによる一致も考慮するものとする。

【００４５】例えば、ステップ３５の結果、ディビジョ
ンが全部で１１個のブロックで構成されている場合、そ
のパターンマッチングの結果、次のようなブロックパタ
ーンＢＰ１が得られたとする。 ＢＰ１＝『ａ−ａ−ｂ−ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ａ−ｂ−ｃ−
ｄ』 次に『ａ−ａ』や『ｂ−ｂ』のように同じブロックが連
続する部分を探し出し、その部分を『ａａ』や『ｂｂ』
に書き換える。なお、『ａａ』や『ｂｂ』は長さに関し
ては２ブロック分とし、『ａ』と同等に扱うこととす
る。この結果、ブロックパターンＢＰ１は次のようなブ
ロックパターンＢＰ２になる。 ＢＰ２＝『ａａ−ｂ−ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ａ−ｂ−ｃ−
ｄ』 繰り返しパターンを検出し、そこに暫定的なセクション
の区切りを設定する。そのためには、できるだけ大きい
まとまりとなるように繰り返しパターンを検出する。こ
の繰り返しパターン検出の結果、『ａ−ｂ−ｃ−ｄ』が
検出されるので、その前後にセクションの区切り『／』
を設定することによって、上記ブロックパターンＢＰ２
は次のブロックパターンＢＰ３のようになる。 ＢＰ３＝『ａａ−ｂ／ａ−ｂ−ｃ−ｄ／ａ−ｂ−ｃ−
ｄ』 さらに、大きなまとまりを意識しつつ、内外で同じ繰り
返しパターンを検出する。すると、上記ブロックパター
ンＢＰ３において、『ａａ−ｂ』と『ａ−ｂ−ｃ−ｄ』
の中の『ａ−ｂ』という同じ繰り返しパターンが検出さ
れるので、その前後にセクションの区切り『／』を設定
する。この結果、上記ブロックパターンＢＰ３は５つの
セクションから構築される次のようなブロックパターン
ＢＰ４のようになる。 ＢＰ４＝『ａａ−ｂ／ａ−ｂ／ｃ−ｄ／ａ−ｂ／ｃ−
ｄ』 このブロックパターンＢＰ４に示されるように各セクシ
ョンの長さは２ブロックの２倍以下なので、これでセク
ションの組み立ては完了したことになる。このブロック
パターンＢＰ４において、『ａａ−ｂ』が『Ａ』、『ａ
−ｂ』が『Ａ’』、『ｃ−ｄ』が『Ｂ』となるので、ブ
ロックパターンＢＰ４は『Ａ−Ａ’−Ｂ−Ａ’−Ｂ』の
ようなセクションパターンとして表されることになる。

【００４６】別の例として、ステップ３５の結果、ディ
ビジョンが全部で１０個のブロックで構成された、次の
ようなブロックパターンＢＰ５が得られたとする。 ＢＰ５＝『ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ｅ−ｆ』 次に『ａ−ａ』や『ｂ−ｂ』のように同じブロックが連
続する部分を探し出し、その部分を『ａａ』や『ｂｂ』
に書き換える。このブロックパターンには同じブロック
が連続する部分は存在しない。次に、大きなまとまりの
繰り返しパターンを検出し、そこに暫定的なセクション
の区切りを設定する。ブロックパターンＢＰ５の中に
『ａ−ｂ−ｃ−ｄ』が検出されるので、その前後にセク
ションの区切り『／』を設定することによって、上記ブ
ロックパターンＢＰ５は次のようなブロックパターンＢ
Ｐ６になる。 ＢＰ６＝『ａ−ｂ−ｃ−ｄ／ａ−ｂ−ｃ−ｄ／ｅ−ｆ』 さらに、大きなまとまりを意識しつつ、内外で同じ繰り
返しパターンを検出しても、このブロックパターンＢＰ
６において『ａ−ｂ−ｃ−ｄ』と『ｅ−ｆ』の中には同
じ繰り返しパターンは存在しないので、ブロックパター
ンＢＰ６のままとなる。ところが、このブロックパター
ンＢＰ６において、セクションの長さが２ブロックの２
倍以上となる部分が存在するので、そのようなセクショ
ンを分割する必要がある。そこで、今度はブロック数に
基づいてセクションの区切りを設定する。すなわち、セ
クションを構成するブロック数が基準ブロック数（ここ
では２ブロック）の整数倍ならば、その基準ブロック数
毎に先頭から順番にセクションの区切り『／』を設定す
る。従って、ブロックパターンＢＰ６は次のようなブロ
ックパターンＢＰ７になり、セクションの組み立ては完
了したことになる。 ＢＰ７＝『ａ−ｂ／ｃ−ｄ／ａ−ｂ／ｃ−ｄ／ｅ−ｆ』 このブロックパターンＢＰ７において、『ａ−ｂ』が
『Ａ』、『ｃ−ｄ』が『Ｂ』、『ｅ−ｆ』が『Ｃ』とな
るので、ブロックパターンＢＰ７は『Ａ−Ｂ−Ａ−Ｂ−
Ｃ』のようなセクションパターンとして表されることに
なる。

【００４７】なお、セクションを構成するブロック数が
基準ブロック数の整数倍でない場合には次のようにすれ
ばよい。別の例として、ステップ３５の結果、ディビジ
ョンが全部で１２個のブロックで構成された、次のよう
なブロックパターンＢＰ８が得られたとする。 ＢＰ８＝『ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ｅ−ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ｅ−
ｆ−ｇ』 すると、前述と同様の書き換えや繰り返しパターンの検
出によって、このブロックパターンＢＰ８は次のような
ブロックパターンＢＰ９になる。 ＢＰ９＝『ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ｅ／ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ｅ／
ｆ−ｇ』 次は、ブロック数に基づいてセクションの区切りを設定
する。ところが、セクションを構成するブロック数が基
準ブロック数（ここでは２ブロック）の整数倍ではな
い。このような場合には、そのセクション『ａ−ｂ−ｃ
−ｄ−ｅ』を 『ａ−ｂ／ｃ−ｄ−ｅ』 『ａ−ｂ−ｃ／ｄ−ｅ』 の２通りに暫定的に分け、その区切り部分における終止
感度数の高い方を採用する。この場合では前者の区切り
部分の方が終止感度数が高いとする。従って、上記ブロ
ックパターンＢＰ９は次のようなブロックパターンＢＰ
１０になる。 ＢＰ１０＝『ａ−ｂ／ｃ−ｄ−ｅ／ａ−ｂ／ｃ−ｄ−ｅ
／ｆ−ｇ』 また、セクションを構成するブロック数が基準ブロック
数（ここでは２ブロック）の整数倍ではない、例えば
『ａ−ｂ−ｃ−ｄ−ｅ−ｆ−ｇ』のような場合には、そ
れを 『ａ−ｂ／ｃ−ｄ／ｅ−ｆ−ｇ』 『ａ−ｂ／ｃ−ｄ−ｅ／ｆ−ｇ』 『ａ−ｂ−ｃ／ｄ−ｅ／ｆ−ｇ』 の３通りに暫定的に分け、その区切り部分における終止
感度数の高い方を採用する。この場合は、最初の区切り
部分においてはブロックｂとブロックｃの終止感度数の
うち高い方を選択し、２番めの区切り部分においてはブ
ロックｄとブロックｅの終止感度数のうち高い方を選択
する。以上のステップ３１〜３６の曲構造解析処理を行
うことによって、メロディデータを所定のセクションに
分割することができる。

【００４８】ＣＰＵ１は図３のステップ３１〜３６の曲
構造解析処理が終了したら、その解析結果に基づいてメ
ロディデータに適した伴奏パターンの割当て処理を行
う。メロディ優先で曲を完成させる場合、曲全体を知る
ことは重要なことである。一般的に、曲というものは人
間の感情の起伏に似たものを持っているので、その起伏
に合わせて伴奏を付与する（すなわち編曲する）ことが
メロディを引き立たせる有力な手法となる。従って、メ
ロディ優先で曲を完成させる場合には、そのメロディの
持つ起伏、すなわちパワーの集中している部分を検出し
て、それに見合った伴奏を付与することになる。従っ
て、以下説明する伴奏パターン割当て処理では、曲構造
解析処理によって検出されたセクション毎にメロディの
持つパワーの度合いを算出し、複数の伴奏パターンのバ
リエーションの中からそのパワーに対応したものを選択
し、割り当てることによって、メロディの起伏に合致し
たアレンジを行うようにしている。図９は図１の伴奏パ
ターン割当て処理の詳細例を示すフローチャート図であ
る。この伴奏パターン割当て処理では図３の曲構造解析
処理によって検出されたセクションを利用して行う。こ
のセクションは「情景の流れ」を意識して検出したもの
であり、そのセクションは「ある感情」を表したものに
なっている。そこで、この伴奏パターン割当て処理では
メロディが持つパワーの度合い（以下「起伏度数」とす
る）をセクション毎に算出し、算出された起伏度数に基
づいて伴奏パターンの割当てを行っている。

【００４９】以下、この伴奏パターン割当て処理の詳細
について図９のステップ順に説明する。 ステップ９１：図３の曲構造解析処理によって検出され
た各セクションに対してパターンマッチング法による一
致度を算出し、算出された一致度が所定値（例えば７０
パーセント）以上のものを検出し、それを同じセクショ
ンと見なして排除し、異なるタイプのセクションからな
るセクションパターンを検出する。例えば、各セクショ
ンが８小節で構成されたセクションパターン『Ａ−Ａ’
−Ｂ−Ｃ』の場合、『Ａ』と『Ａ’』が一致度７０パー
セント以上であれば、『Ａ’』は『Ａ』と同じと見なさ
れ、そのセクションパターンから排除される。このとき
『Ａ’』の８小節のセクション長は『Ａ』に吸収され
る。従って、結果としてセクションパターンは『Ａ（１
６小節）−Ｂ（８小節）−Ｃ（８小節）』の３タイプか
ら構成されることになる。

【００５０】ステップ９２〜９７の処理は、前記ステッ
プ９１で検出されたそれぞれ異なるタイプのセクション
に対して起伏度数を算出する処理である。なお、これ以
降の処理では、休符データを検出し、その休符データの
長さを直前の音符長に加算するという休符吸収処理の施
されたメロディデータに対して処理を行う。ただし、セ
クションの最終音の音長は、その直後の小節線までとす
る。これは、図４に示すように各ディビジョンの最終音
は３小節以上の音符長を有するので、これをそのまま扱
うと、最終音の音符長が長くなるからである。 ステップ９２：各セクションにおける単位長あたりの音
符数の平均値を求める。「単位長当たりの音符数の平均
値」を求めるのは、音が細かいほど音のパワーが集中し
ているため、感情の高ぶりに対応すると考えられるから
である。すなわち、ステップ９１によって検出されたそ
れぞれ異なるタイプのセクションに対して、そのセクシ
ョンを構成する音符数をそのセクション長で除すること
によって、各セクションにおける単位長あたりの音符数
の平均値を求める。なお、このようにして求めた平均値
の中から各ディビジョン内の最大値を１００とし、他の
セクションに関してはそれに対する割合となるように正
規化処理を行う。 ステップ９３：各セクションにおける音高の平均を求め
る。「音高の平均」を求めるのは、高い音ほど音のパワ
ーが高く、高い音が多いと感情の高ぶりに対応すると考
えられるからである。すなわち、ステップ９１によって
検出されたそれぞれ異なるタイプのセクションに対し
て、そのセクションを構成する全ての音符の音高情報
（ノート情報）を合計し、それを音符数で除することに
よって、音高の平均値を求める。なお、この音高の平均
に対しても同様の正規化処理を行う。

【００５１】ステップ９４：各セクションにおける音高
の上下の方向転換率を求める。「音高の上下の方向転換
率」を求めるのは、上下の動きが少ないほどパワーが集
中しており、感情の高ぶりに対応すると考えられるから
である。すなわち、ステップ９１によって検出されたそ
れぞれ異なるタイプのセクションに対して、そのセクシ
ョンのメロディの進行上において音高が上昇から下降に
転じる回数又は下降から上昇に転じる回数を累算してい
き、その累算回数を音符数で除することによって、方向
転換率を求める。なお、この音高の上下の方向転換率に
対しても同様に正規化処理を行う。 ステップ９５：各セクションにおける音高の上下の平均
幅を求める。「音高の上下の平均幅」を求めるのは、音
高の変化幅が小さいほど、音のパワーが集中しており、
感情の高ぶりに対応すると考えられるからである。すな
わち、ステップ９１によって検出されたそれぞれ異なる
タイプのセクションに対して、そのセクションのメロデ
ィの進行上において音高の差分を合計していき、それを
全音符数から１を引いた値で除することによって、音高
の上下の平均幅を求める。なお、この音高の上下の平均
幅に対しても同様の正規化処理を行う。 ステップ９６：各セクションにおける音符長の変化率を
求める。「音符長の変化率」を求めるのは、変化率が小
さいほど音のパワーが集中しており、感情の高ぶりに対
応すると考えられるからである。すなわち、ステップ９
１によって検出されたそれぞれ異なるタイプのセクショ
ンに対して、そのセクションのメロディの進行上におい
て音符長が変化する回数を累算していき、その累算値を
全音符数から１を引いた値で除することによって、音符
長の変化率を求める。なお、この音符長の変化率に対し
ても同様の正規化処理を行う。 ステップ９７：各セクションにおける起伏度数を求め
る。すなわち、ステップ９２〜９６の処理によって求め
られた各値に所定の重み付け（例えば、音符数の平均
値：２、音高の平均：２、音高の上下転換率：１、音高
の上下幅：１、音符長の変化率：１）を行い、その値を
合計することによってそのセクションの起伏度数を算出
する。このようにして求められたセクションの起伏度数
がそのセクションの「感情の高ぶり」を示すことにな
る。すなわち、この起伏度数が大きい場合には「感情の
高ぶり」も大きく、小さい場合には「感情の高ぶり」は
小さいとなる。なお、ステップ９２〜９６の処理以外に
も、そのセクションにおける強拍、弱拍の位置において
キーオンが出現する度数や、又は同じ形で展開するフレ
ーズの回数をそのセクション長で除したものを覚えやす
さを基準にした度数などを起伏度数の算出に利用しても
よい。また、上述のような各度数を適宜組み合わせても
よい。 ステップ９８：前記ステップ９７で算出された起伏度数
を基に、各セクション又はブロックに伴奏パターンを割
り当てる。以下、起伏度数を用いてどのようにして演奏
のバリエーションすなわち伴奏パターンを割当てるの
か、セクションの個数とタイプの個数が次のような３通
りの場合について説明する。なお、ここでは、バリエー
ションのタイプすなわち伴奏パターンが伴奏パターンＰ
ＴＮ１と伴奏パターンＰＴＮ２の２種類であり、伴奏パ
ターンＰＴＮ２の方が伴奏パターンＰＴＮ１に比べて
「高ぶる演奏」であり、伴奏パターンＰＴＮ１を約６０
パーセント、伴奏パターンＰＴＮ２を約４０パーセント
の割合となるように割り当てるものとする。ここで、６
０：４０という比率としたのは次のような理由による。
通常の曲は「感情が高ぶる部分（サビ）」が半分以下、
かつ、０以上であることが多い、一例として、サビが曲
全体の４０％を占めると考え、６０：４０とした。

【００５２】まず、第１の場合として、対象区間（ディ
ビジョン）が複数のセクション及び複数のタイプで構成
されている場合について説明する。例えば、ステップ９
１によって検出されたそれぞれ異なるタイプのセクショ
ンパターンが『Ａ（１６小節）−Ｂ（８小節）−Ｃ（８
小節）』の３タイプから構成されている場合に、ステッ
プ９２〜９６の処理によって各タイプの起伏度数が図１
０のように算出されたとする。すなわちタイプＡ（１６
小節長）の起伏度数は「４８３」、タイプＢ（８小節
長）の起伏度数は「３２８」、タイプＣ（８小節長）の
起伏度数は「７３９」であったとする。これらの各セク
ションを起伏度数の大きい順番に並べると、『Ｃ（８小
節）』→『Ａ（１６小節）』→『Ｂ（８小節）』とな
る。起伏度数の最も大きいセクション『Ｃ（８小節）』
に無条件に伴奏パターンＰＴＮ２が割り当てられる。こ
の時点での伴奏パターンＰＴＮ２の使用率は、８小節／
３２小節＝０．２５（２５パーセント）であり、未だ伴
奏パターンＰＴＮ２の割当て割合４０パーセトには満た
ないので、次に起伏度数の大きいセクション『Ａ（１６
小節）』に伴奏パターンＰＴＮ２が割り当てられる。こ
の時点での伴奏パターンＰＴＮ２の使用率は、２４小節
／３２小節＝０．７５（７５パーセント）である。従っ
て、前回の使用率２５パーセントか又は今回の使用率７
５パーセントのいずれか一方を選択しなければならな
い。そこで、割当ての割合４０パーセントに対する絶対
偏差を求めると、使用率２５パーセントの場合が絶対偏
差１５パーセントとなり、使用率７５パーセントの場合
は絶対偏差３５パーセントとなり、使用率２５パーセン
トの方が割当て割合４０パーセントに近いと判定され
る。従って、ここでは、セクション『Ｃ（８小節）』の
みに伴奏パターンＰＴＮ２が割り当てられ、セクション
『Ａ（１６小節）』及び『Ｂ（８小節）』には伴奏パタ
ーンＰＴＮ１が割り当てられるようになる。すなわち、
このように対象区間（ディビジョン）が複数のセクショ
ン及び複数のタイプで構成されている場合における伴奏
パターン割当て処理では、起伏度数の高い方から選択的
に伴奏パターンＰＴＮ２を割り当てていき、伴奏パター
ンＰＴＮ２の割当て割合４０パーセントを越える直前に
おける伴奏パターンＰＴＮ２の使用率と、越えた直後の
伴奏パターンＰＴＮ２の使用率とを算出し、両使用率の
うち割当て割合に近い方を選択し、伴奏パターンＰＴＮ
２の割当てを行う。

【００５３】次に、第２の場合として、対象区間（ディ
ビジョン）が複数のセクションで構成されているが、各
セクションのタイプが全て同じ場合について説明する。
例えば、ステップ９１によって検出されたセクションパ
ターンが『Ａ（８小節）−Ａ’（８小節）−Ａ”（８小
節）』のように同じタイプで構成されているとする。こ
のような場合には、最後のセクション『Ａ”（８小
節）』に無条件に伴奏パターンＰＴＮ２が割り当てられ
る。この時点での伴奏パターンＰＴＮ２の使用率は、８
小節／２４小節＝０．３３（３３パーセント）であり、
未だ伴奏パターンＰＴＮ２の割当ての割合４０パーセト
には満たないので、次に最後のセクションの前のセクシ
ョン『Ａ’（８小節）』に対しても同様に伴奏パターン
が割り当てられる。この時点での伴奏パターンＰＴＮ２
の使用率は、１６小節／２４小節＝０．６７（６７パー
セント）である。従って、前回の使用率３３パーセント
か又は今回の使用率６７パーセントのいずれか一方を選
択しなければならない。そこで、割当ての割合４０パー
セントに対する絶対偏差を求めると、使用率３３パーセ
ントの場合が絶対偏差７パーセントとなり、使用率６７
パーセントの場合は絶対偏差２７パーセントとなり、使
用率３３パーセントの方が割当て割合４０パーセントに
近いと判定される。従って、ここでは、セクション
『Ａ”（８小節）』のみに伴奏パターンＰＴＮ２が割り
当てられ、セクション『Ａ’（８小節）』及び『Ａ（８
小節）』には伴奏パターンＰＴＮ１が割り当てられるよ
うになる。すなわち、このように対象区間（ディビジョ
ン）が複数のセクションで構成されているが、タイプが
同じ場合には、最後のセクションから選択的に伴奏パタ
ーンＰＴＮ２を割り当てていき、伴奏パターンＰＴＮ２
の割当て割合４０パーセントを越える直前における伴奏
パターンＰＴＮ２の使用率と、越えた直後の伴奏パター
ンＰＴＮ２の使用率とを算出し、両使用率のうち割当て
割合に近い方を選択し、伴奏パターンＰＴＮ２の割当て
を行う。

【００５４】次に、第３の場合として、対象区間（ディ
ビジョン）が１つのセクションで構成されている（当然
タイプも１つである）場合について説明する。このよう
な場合は非常に特殊な場合であり、伴奏パターンＰＴＮ
１及び伴奏パターンＰＴＮ２を同時に割り当てることは
不可能である。そこで、このような場合には、伴奏パタ
ーンＰＴＮ１か又は伴奏パターンＰＴＮ２のいずれか一
方を割り当てるしかない。その割当ての方法としては、
例えば、起伏度数切り替えのための絶対起伏度数レベル
（例えば起伏度数で「５００」など）を設定しておき、
そのセクションの起伏度数がその絶対起伏度数レベル以
上の場合には伴奏パターンＰＴＮ２を割当て、それより
も小さい場合には伴奏パターンＰＴＮ１を割り当てるよ
うにしてもよい。また、他のトラックのメロディを同じ
ようにセクション分けして、その起伏度数の高さに応じ
て決定してもよい。例えば、他のトラックのメロディの
セクションの起伏度数が図１０のような値である場合、
伴奏パターンＰＴＮ１の割り当てられたセクション『Ｃ
（８小節）』の起伏度数「７３９」と、伴奏パターンＰ
ＴＮ２の割り当てられたセクション『Ａ（１６小節）』
の起伏度数「４８３」との間の平均値「６１１」を算出
し、その平均値「６１１」を絶対起伏度数レベルとして
伴奏パターンＰＴＮ１又は伴奏パターンＰＴＮ２の割当
てを行う。なお、上述のような伴奏パターンＰＴＮ１及
び伴奏パターンＰＴＮ２の割当て処理を全トラックのメ
ロディ（例えば図４の主メロディ及び副メロディ）に対
して同じように行ってもよいし、又は全トラックのメロ
ディの中から最も長いディビジョン（最長ディビジョ
ン）に対して伴奏パターンＰＴＮ１及び伴奏パターンＰ
ＴＮ２の割当て処理を行い、他のディビジョンに対して
はその割当て結果を利用して行うようにしてもよい。例
えば、最長ディビジョンに対して伴奏パターンＰＴＮ１
及び伴奏パターンＰＴＮ２の割当てを行った場合に検出
されたそれぞれ異なるタイプと同じタイプが他のディビ
ジョンに存在するかどうかを検出し、同じタイプが存在
する場合にはそれと同じ伴奏パターンを割り当てるよう
にし、同じタイプが存在しない場合には前述のように最
長ディビジョンの起伏度数から絶対起伏度数レベルを算
出し、それに基づいて伴奏パターンの割当てを行えばよ
い。

【００５５】また、上述の説明では、演奏パターンのバ
リエーションが２種類の場合について説明したが、バリ
エーションが３種類以上存在する場合も割当て方法は前
述の場合と同じように行う。例えば、バリエーションの
タイプすなわち伴奏パターンが伴奏パターンＰＴＮ１と
伴奏パターンＰＴＮ２と伴奏パターンＰＴＮ３の３種類
であり、伴奏パターンＰＴＮ３が最も「高ぶる演奏」で
あり、伴奏パターンＰＴＮ１が「穏やかな演奏」であ
る。そして、割当て割合として、伴奏パターンＰＴＮ１
を約４０パーセント、伴奏パターンＰＴＮ２を約３０パ
ーセント、伴奏パターンＰＴＮ３を約３０パーセントの
割合となるように割り当てるものとする。この場合、ま
ず割当て割合３０パーセントとなるように伴奏パターン
ＰＴＮ３を割り当てる。そして、この伴奏パターンＰＴ
Ｎ３の割当て割合３０パーセントと伴奏パターンＰＴＮ
２の割当て割合３０パーセントの合計値６０パーセント
となるセクションを検出し、その中で既に伴奏パターン
ＰＴＮ３の割り当てられていない部分に伴奏パターンＰ
ＴＮ２を割り当てる。そして、残ったセクションに伴奏
パターンＰＴＮ１を割り当てる。このようにして、バリ
エーションが３種類以上の場合でもその割当て割合に応
じて適切な割当てを行うことができる。

【００５６】なお、上述の実施の形態で使用した数値や
個数などは例示であり、これらに限定されないことはい
うまでもない。

【００５７】

【発明の効果】第１の発明の演奏情報分析装置によれ
ば、メロディデータを入力するだけで自動的にその曲の
構造すなわちセクションパターンを分析することができ
るという効果がある。第２の発明の自動編曲装置によれ
ば、第１の発明の演奏情報分析装置によって分析された
結果に基づいて自動的に伴奏パターンを割り当てる自動
編曲を容易に行うことができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 図２の電子楽器を自動編曲装置として動作さ
せる場合のメインフローチャートの一例を示す図であ
る。

【図２】 この発明に係る自動編曲装置を内蔵した電子
楽器の構成を示すハードブロック図である。

【図３】 図１の曲構造解析処理の詳細例を示す図であ
る。

【図４】 一般的なメロディの保存方法を模式的に示す
図であり、図４（Ａ）は主メロディと副メロディが２つ
のトラックに分かれて保存されている様子を示し、図４
（Ｂ）は楽音の変化によって切り替わる先頭位置を示
し、図４（Ｃ）は主メロディの一部分のサンプルメロデ
ィデータを示し、図４（Ｄ）はそのサンプルメロディの
グリッド化された場合のデータ構成を示す。

【図５】 ハ長調における調和度数を示す図であり、図
５（Ａ）はある音に対して高い音の調和度数を示し、図
５（Ｂ）はある音に対して低い音の調和度数を示す。

【図６】 終止感度数テーブルを示す図であり、図６
（Ａ）は上昇の場合の終止感度数を示し、図６（Ｂ）は
下降の場合の終止感度数を示す。

【図７】 図６の終止感度数テーブルに従ってサンプル
フレーズの終止感度数がどのようにして算出されるのか
を示す図である。

【図８】 図８は図４（Ｂ）の主メロディの中の先頭位
置Ｍ１から始まるディビジョンに対応したものであり、
図８（Ａ）はステップ３２〜３４の処理によって分割さ
れたフレーズの１７個分のフレーズ情報、終止感度数及
びブロック先頭フラグＦＧを示し、図８（Ｂ）〜（Ｄ）
はブロック先頭フラグＦＧの変化の様子を示し、図８
（Ｅ）は組み立てられたブロックの範囲を模式的に示す
図である。

【図９】 図１の伴奏パターン割当て処理の詳細例を示
すフローチャート図である。

【図１０】 ステップ９２〜９６の処理によって各タイ
プの起伏度数が図１０のように算出さ

【符号の説明】

１…ＣＰＵ、２…プログラムメモリ、３…ワーキングメ
モリ、４…演奏データメモリ、５…押鍵検出回路、６…
スイッチ検出回路、７…表示回路、８…音源回路、９…
鍵盤、１Ａ…テンキー＆キーボード＆各種スイッチ、１
Ｂ…ディスプレイ、１Ｃ…サウンドシステム、１Ｄ…デ
ータ及びアドレスバス

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G10G 1/00 G10G 3/00 G09B 15/00 G10H 1/00

Claims (13)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 音高及び音長を少なくとも含んで構成さ
   れる旋律データを供給するデータ供給手段と、 前記データ供給手段から供給される前記旋律データから
   曲構造を解析して前記旋律データを複数の区間に分割す
   る曲構造解析手段と、 前記曲構造解析手段によって分割された各区間の起伏度
   数を算出する起伏度数算出手段とを備えた演奏情報分析
   装置。
2. 【請求項２】 音高及び音長を少なくとも含んで構成さ
   れる旋律データを供給するデータ供給手段と、 前記データ供給手段から供給される前記旋律データから
   曲構造を解析して前記旋律データを複数の区間に分割す
   る曲構造解析手段と、 前記曲構造解析手段によって分割された各区間の起伏度
   数を算出する起伏度数算出手段と、 前記起伏度数算出手段によって算出された起伏度数に従
   って前記各区間に伴奏パターンを割り当てる割当手段と
   を備えたことを特徴とする自動編曲装置。
3. 【請求項３】 複数の区間に分割された旋律データを供
   給するデータ供給手段と、 二つの音が異なるタイミングで発生した場合に感じられ
   る２音間終止感度数をそれぞれの２音間毎に数値化され
   た変換テーブルを用いて前記データ供給手段から供給さ
   れる前記旋律データのそれぞれの区間の終止感度数を算
   出する終止感度数算出手段とを備えた演奏情報分析装
   置。
4. 【請求項４】 前記終止感度数算出手段は、前記区間の
   最終音符と、その前方に位置する所定数の音符との間に
   おけるそれぞれの２音間終止感度数を求め、求められた
   ２音間終止感度数を合計することによって前記区間の終
   止感度数を算出することを特徴とする請求項３に記載の
   演奏情報分析装置。
5. 【請求項５】 前記終止感度数算出手段は、求められた
   ２音間終止感度数にその２音間の距離に応じた重み付け
   を行い、それを合計することによってその区間の終止感
   度数を算出することを特徴とする請求項４に記載の演奏
   情報分析装置。
6. 【請求項６】 前記終止感度数算出手段は、求められた
   ２音間終止感度数に最終音符の音長に応じた重み付けを
   行い、それを合計することによってその区間の終止感度
   数を算出することを特徴とする請求項４に記載の演奏情
   報分析装置。
7. 【請求項７】 複数の区間に分割された旋律データを供
   給するデータ供給手段と、 前記データ供給手段から供給される前記旋律データの中
   から音楽的なまとまりを示す前記区間の連続した複数を
   グループ化することによって区間グループの複数を作成
   するものであって、前記複数の区間のそれぞれについて
   少なくとも前記区間グループの先頭に『なり得る』の
   か、『なり得ない』のか、又は『不明』なのかを第１の
   条件に従って決定し、前記『不明』と決定された区間に
   ついて前記区間グループの先頭に『なり得る』のか、
   『なり得ない』のかを第２の条件に従って決定し、最終
   的に『なり得る』と決定された区間を前記区間グループ
   の先頭としてグループ化を行うグループ化手段とを備え
   た演奏情報分析装置。
8. 【請求項８】 前記グループ化手段は、前記第２の条件
   に従った決定として、 前記第１の条件に従って『なり得る』と決定された区間
   の前後所定小節数範囲内に存在する区間については『な
   り得ない』と決定する第１の決定方式、 請求項３から７までのいずれか１の演奏情報分析装置に
   よって算出された終止感度数に基づいて、所定小節数範
   囲内に存在する区間の中で最も前記終止感度数の低い区
   間の次の区間については『なり得ない』と決定する第２
   の決定方式、 前記第１の条件に従って『なり得る』と決定された区間
   の旋律データと一致度の高い区間については『なり得
   る』と決定する第３の決定方式、 前記第１の条件に従って『なり得ない』と決定された区
   間の最終音符の音長が所定値よりも大きい区間について
   は『なり得る』と決定する第４の決定方式、 の少なくとも一つの決定方式を実行することを特徴とす
   る請求項７に記載の演奏情報分析装置。
9. 【請求項９】 前記グループ化手段は、前記第４の決定
   方式によって『なり得る』と決定された区間の旋律デー
   タと一致度の高い区間については『なり得る』と決定す
   ることを特徴とする請求項８に記載の演奏情報分析装
   置。
10. 【請求項１０】 複数の区間に分割された旋律データを
    供給するデータ供給手段と、 前記データ供給手段から供給される前記旋律データの中
    から音楽的なまとまりを示す前記区間の連続した複数を
    グループ化することによって区間グループの複数を作成
    するものであって、前記複数の区間のそれぞれについて
    一致度を算出し、算出された一致度に基づいて前記複数
    の区間を種類別に分類し、同じ種類に分類された区間が
    連続する場合にはその連続する複数の区間を前記区間グ
    ループの一つとしてグループ化を行うグループ化手段と
    を備えた演奏情報分析装置。
11. 【請求項１１】 複数の区間に分割された旋律データを
    供給するデータ供給手段と、 前記データ供給手段から供給される前記旋律データの中
    から音楽的なまとまりを示す前記区間の連続した複数を
    グループ化することによって区間グループの複数を作成
    するものであって、前記複数の区間のそれぞれについて
    一致度を算出し、前記複数の区間を前記一致度に基づい
    て分類し、前記複数の区間の中の所定数の区間の並びに
    対応した分類のパターン列と同じパターン列となる部分
    を検出し、同じパターン列が検出された場合には前記所
    定数の区間を前記区間グループの一つとしてグループ化
    を行うグループ化手段とを備えた演奏情報分析装置。
12. 【請求項１２】 複数の区間に分割された旋律データを
    供給するデータ供給手段と、 前記データ供給手段から供給される前記旋律データに基
    づいて、単位長当たりの音符数の平均値、音高の平均
    値、音高の上下の方向転換率、音高の上下の平均幅、音
    符長の変化率、強拍及び弱拍の位置におけるキーオン出
    現度数、同じ形で展開するフレーズの回数のうち少なく
    とも１つに応じて前記各区間の起伏度数を算出する起伏
    度数算出手段とを備えた演奏情報分析装置。
13. 【請求項１３】 複数の区間に分割された旋律データで
    あって、各区間毎に起伏度数を有するものを供給するデ
    ータ供給手段と、 予め複数の伴奏パターンの割り振り割合を決定してお
    き、前記複数の伴奏パターンが割り振られる各区間の長
    さの割合と前記起伏度数を考慮して、各区間に割り振ら
    れる伴奏パターンの割り振り割合が、前記割り振り割合
    に最も近づくように、前記伴奏パターンを割り振る割当
    手段とを備えた自動編曲装置。