JP3020608B2 - 少なくとも１つの張設された弦とピックアップを有する信号分析装置 - Google Patents
少なくとも１つの張設された弦とピックアップを有する信号分析装置Info
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- G10H2210/00—Aspects or methods of musical processing having intrinsic musical character, i.e. involving musical theory or musical parameters or relying on musical knowledge, as applied in electrophonic musical tools or instruments
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- G10H2210/066—Musical analysis, i.e. isolation, extraction or identification of musical elements or musical parameters from a raw acoustic signal or from an encoded audio signal for pitch analysis as part of wider processing for musical purposes, e.g. transcription, musical performance evaluation; Pitch recognition, e.g. in polyphonic sounds; Estimation or use of missing fundamental
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Description
【発明の詳細な説明】 この発明は、少なくとも１つのフレットに押し付けら
れることによってその振動長さが変化可能な少なくとも
１つの張設された弦と、ピックアップと、該ピックアッ
プに接続された評価装置とを備えた信号分析装置に関す
る。
れることによってその振動長さが変化可能な少なくとも
１つの張設された弦と、ピックアップと、該ピックアッ
プに接続された評価装置とを備えた信号分析装置に関す
る。
この種の信号分析装置は、“ギターシンセサイザ”と
略称されることができる。
略称されることができる。
モダンポップおよびロックミュージックにおいては、
楽器を直接使用しないで、電気的な信号を発生しまたは
分析し、これをコンピュータまたは他の回路でさらに処
理することによって音を発生する、という傾向がますま
す強くなっている。この目的のためには、標準化された
インターフェイスが使用されており、そのうちのMIDIイ
ンターフェイスが比較的よく知られている。
楽器を直接使用しないで、電気的な信号を発生しまたは
分析し、これをコンピュータまたは他の回路でさらに処
理することによって音を発生する、という傾向がますま
す強くなっている。この目的のためには、標準化された
インターフェイスが使用されており、そのうちのMIDIイ
ンターフェイスが比較的よく知られている。
鍵盤楽器の場合、各キーには正確に１つの音高が割り
当てられており、適切なレベルの音量は、キーのアタッ
ク速度から検出可能であるので、この種の信号発生また
は信号分析に伴う困難は比較的少ない。しかし、例えば
ギターのような弦楽器の場合の信号分析は、相当な困難
を伴う。この種の弦楽器の場合、各弦には１つの基本的
な音が割り当てられているが、様々なピックオフまたは
フレットに対して弦を押圧することによって、爪弾か
れ、叩かれまたはその他の操作によって励振される弦の
ピッチを変化させることができる。正確なピッチを検出
するためには、先ずその音の形成を待った後、その周波
数、または、少なくとも１周期、好ましくは複数周期に
おける継続時間（デュレーション）を測定することが必
要である。
当てられており、適切なレベルの音量は、キーのアタッ
ク速度から検出可能であるので、この種の信号発生また
は信号分析に伴う困難は比較的少ない。しかし、例えば
ギターのような弦楽器の場合の信号分析は、相当な困難
を伴う。この種の弦楽器の場合、各弦には１つの基本的
な音が割り当てられているが、様々なピックオフまたは
フレットに対して弦を押圧することによって、爪弾か
れ、叩かれまたはその他の操作によって励振される弦の
ピッチを変化させることができる。正確なピッチを検出
するためには、先ずその音の形成を待った後、その周波
数、または、少なくとも１周期、好ましくは複数周期に
おける継続時間（デュレーション）を測定することが必
要である。
米国特許No.4,823,667は、ギターのように操作される
電子楽器としての信号分析装置を開示しており、ここに
は、励振された弦の周波数を検出する周波数分析器が設
けられている。しかし、この種の処理は時間に関する問
題点を有する。通常のギターの場合、最も低い音は約80
Hz（正確には、82Hz）の周波数を有するので、１回の振
動には約12.5msの時間がかかる。通常、確実な結論を得
るためには２つの振動を測定するのが好ましいので、必
要な時間は25msになる。この場合、例えば爪弾きまたは
打ち鳴らし操作によって励振された弦が安定状態になる
には一定時間がかかるという事実が考慮されていない。
このように安定状態になるには、一般的には、周期の２
倍に及ぶ無視できない時間がさらに必要になり、その結
果、所望のピッチ情報は50ms後に始めて入手可能にな
る。しかし、50msの時間的に遅れは、音楽家が直ぐに気
付く遅れである。これは、約15mの距離にスピーカボッ
クスを設置した場合に匹敵する。
電子楽器としての信号分析装置を開示しており、ここに
は、励振された弦の周波数を検出する周波数分析器が設
けられている。しかし、この種の処理は時間に関する問
題点を有する。通常のギターの場合、最も低い音は約80
Hz（正確には、82Hz）の周波数を有するので、１回の振
動には約12.5msの時間がかかる。通常、確実な結論を得
るためには２つの振動を測定するのが好ましいので、必
要な時間は25msになる。この場合、例えば爪弾きまたは
打ち鳴らし操作によって励振された弦が安定状態になる
には一定時間がかかるという事実が考慮されていない。
このように安定状態になるには、一般的には、周期の２
倍に及ぶ無視できない時間がさらに必要になり、その結
果、所望のピッチ情報は50ms後に始めて入手可能にな
る。しかし、50msの時間的に遅れは、音楽家が直ぐに気
付く遅れである。これは、約15mの距離にスピーカボッ
クスを設置した場合に匹敵する。
このような問題に対する解決策として、米国特許No.
5,085,119に開示されているものでは、ギターの首部
に、対応する弦が所望のフレットに対して押さえつけら
れた時にオン状態になるスイッチが設けられている。し
かし、この場合、鍵盤楽器と全く同様に、ピッチ状態
は、弦の振動によっては得られず、前記スイッチの押下
によって得られることになる。これは、演奏をより一層
難しくする。
5,085,119に開示されているものでは、ギターの首部
に、対応する弦が所望のフレットに対して押さえつけら
れた時にオン状態になるスイッチが設けられている。し
かし、この場合、鍵盤楽器と全く同様に、ピッチ状態
は、弦の振動によっては得られず、前記スイッチの押下
によって得られることになる。これは、演奏をより一層
難しくする。
この発明は、ギターシンセサイザにおいて、より速く
ピッチ情報を得ることができるようにすることを目的と
する。
ピッチ情報を得ることができるようにすることを目的と
する。
上記目的を達成するために、この発明に係る信号分析
装置は、この明細書の冒頭に記載されたタイプのもので
あって、評価装置が、弦の励振後にピックアップを通っ
て進行する複数のパルスまたは複数のパルス群を登録
し、個々のパルスまたは個々のパルス群の時間シーケン
スに基づいて、ピッチを示す信号を発生するものであ
る。
装置は、この明細書の冒頭に記載されたタイプのもので
あって、評価装置が、弦の励振後にピックアップを通っ
て進行する複数のパルスまたは複数のパルス群を登録
し、個々のパルスまたは個々のパルス群の時間シーケン
スに基づいて、ピッチを示す信号を発生するものであ
る。
従って、前記装置は、振動が前記弦において確立し測
定されるのを待つことなく、いわゆる“爪弾き過渡現
象”、すなわち、前記ギター弦の励振によって発生する
パルスまたはパルス列を評価する。ギター弦が爪弾きま
たは打ち鳴らされると、最も単純には、２つのパルスま
たは進行波が発生され、これらは、それぞれ、前記弦の
励振ポイントから、締め付けポイントの方向と該弦がフ
レットに押し付けられているポイントの方向とに移動す
る。そこで、これらは、反射し、もう一度互いに接近す
る方向に移動する。数回両方向に移動した後に、既知の
ような定常波が形成され、通常、この定常波が音の発生
の重要な要素になる。しかし、前記弦におけるこれらの
パルスの伝播時間を測定しまたは評価し、該伝播時間か
ら、すなわち、個々のパルス間の伝播時間の差から、弦
の長さおよび弦の緊張度、従ってピッチについての必要
情報を得ることができる。もちろん、実際には、個々の
パルスではなく、複数のパルス群が形成される。しか
し、このことは、本発明の基礎となる原則に関して何ら
の変更を必要とするものではない。
定されるのを待つことなく、いわゆる“爪弾き過渡現
象”、すなわち、前記ギター弦の励振によって発生する
パルスまたはパルス列を評価する。ギター弦が爪弾きま
たは打ち鳴らされると、最も単純には、２つのパルスま
たは進行波が発生され、これらは、それぞれ、前記弦の
励振ポイントから、締め付けポイントの方向と該弦がフ
レットに押し付けられているポイントの方向とに移動す
る。そこで、これらは、反射し、もう一度互いに接近す
る方向に移動する。数回両方向に移動した後に、既知の
ような定常波が形成され、通常、この定常波が音の発生
の重要な要素になる。しかし、前記弦におけるこれらの
パルスの伝播時間を測定しまたは評価し、該伝播時間か
ら、すなわち、個々のパルス間の伝播時間の差から、弦
の長さおよび弦の緊張度、従ってピッチについての必要
情報を得ることができる。もちろん、実際には、個々の
パルスではなく、複数のパルス群が形成される。しか
し、このことは、本発明の基礎となる原則に関して何ら
の変更を必要とするものではない。
好ましくは、前記評価装置は、さらに、前記複数のパ
ルスまたは複数のパルス群の極性を登録し、且つ、前記
複数のパルスまたは複数のパルス群の時間シーケンスか
ら、前記弦の励振位置を示す信号を決定する。前記弦の
励振位置、すなわち、前記弦が爪弾きもしくは打ち鳴ら
されまたはその他の方法で励振される位置は、演奏者が
ギターを個々のスタイルで演奏するために使用できる大
きな手段の１つである。２つのパルスまたはパルス群が
励振位置から前記弦上を両方向に移動し、該弦の各々の
締めつけポイントにおいて、前記パルスの異なる伝播時
間に対応する時間遅れをもって反射されるので、前記励
振位置がどこなのかについての情報を得ることもでき
る。この位置情報は前記ピッチ情報と略同じ速さで得ら
れるので、前記励振位置の決定はそれ以上の時間明遅れ
を意味しない。
ルスまたは複数のパルス群の極性を登録し、且つ、前記
複数のパルスまたは複数のパルス群の時間シーケンスか
ら、前記弦の励振位置を示す信号を決定する。前記弦の
励振位置、すなわち、前記弦が爪弾きもしくは打ち鳴ら
されまたはその他の方法で励振される位置は、演奏者が
ギターを個々のスタイルで演奏するために使用できる大
きな手段の１つである。２つのパルスまたはパルス群が
励振位置から前記弦上を両方向に移動し、該弦の各々の
締めつけポイントにおいて、前記パルスの異なる伝播時
間に対応する時間遅れをもって反射されるので、前記励
振位置がどこなのかについての情報を得ることもでき
る。この位置情報は前記ピッチ情報と略同じ速さで得ら
れるので、前記励振位置の決定はそれ以上の時間明遅れ
を意味しない。
さらに好ましくは、前記評価装置は、前記複数のパル
スまたは複数のパルス群の各シーケンスを、多数のクラ
スのうちの１つに分類するニューラルネットワークを備
えている。各ケースにおいて、特定のピッチに割り当て
られる複数のパルスまたは複数のパルス群は、前記ニュ
ーラルネットワークが比較的容易に検出できるかなりの
類似性を有する。ここでは、時間に関して正確に各パル
スシーケンスを評価する必要なく、個々のパルスまたは
パルス群シーケンス間の類似性で十分である。前記パル
スが所望の純度で存在せず、攪乱ノイズによって包囲さ
れている場合、しばしば、時間に関する正確な評価には
困難が伴う。この場合、複数のパルスまたは複数のパル
ス群のインターバルに関する正確な開始時および終了時
を定義するのが、時々、困難になる。一方、ニューラル
ネットワークは、単に前記類似性に基づいて、どのピッ
チが存在しているのか、および、弦のどの位置が励振さ
れたかのについて決定するよう、プログラムされること
ができる。こうして、ニューラルネットワークは、必ず
しも、類似性を評価するための明示されたルールを必要
としない。むしろ、ニューラルネットワークは訓練され
ることができる。すなわち、正しい結果を有する多数の
例を掲示することにより、前記ニューラルネットワーク
は、その後の例を正しく分類することができるアルゴリ
ズムまたは制御された応答を自分自身で作成する。さら
に、前記ニューラルネットワークは、ある程度まで、普
遍性に関するルールを自分自身で作ることができる。故
に、前記ニューラルネットワークは、掲示される複数の
パルスのシーケンスまたは複数のパルス群のシーケンス
が既に学習されたパルスシーケンスと正確に一致しない
場合であっても、パルスまたはパルス群のシーケンスを
比較的精確に検出できる。一般的なニューラルネットワ
ークは、並列的に動作する多数のプロセッサによって構
成されるので、ピッチ信号を必要とされる短時間スパン
で利用できるよう十分高速で動作する。
スまたは複数のパルス群の各シーケンスを、多数のクラ
スのうちの１つに分類するニューラルネットワークを備
えている。各ケースにおいて、特定のピッチに割り当て
られる複数のパルスまたは複数のパルス群は、前記ニュ
ーラルネットワークが比較的容易に検出できるかなりの
類似性を有する。ここでは、時間に関して正確に各パル
スシーケンスを評価する必要なく、個々のパルスまたは
パルス群シーケンス間の類似性で十分である。前記パル
スが所望の純度で存在せず、攪乱ノイズによって包囲さ
れている場合、しばしば、時間に関する正確な評価には
困難が伴う。この場合、複数のパルスまたは複数のパル
ス群のインターバルに関する正確な開始時および終了時
を定義するのが、時々、困難になる。一方、ニューラル
ネットワークは、単に前記類似性に基づいて、どのピッ
チが存在しているのか、および、弦のどの位置が励振さ
れたかのについて決定するよう、プログラムされること
ができる。こうして、ニューラルネットワークは、必ず
しも、類似性を評価するための明示されたルールを必要
としない。むしろ、ニューラルネットワークは訓練され
ることができる。すなわち、正しい結果を有する多数の
例を掲示することにより、前記ニューラルネットワーク
は、その後の例を正しく分類することができるアルゴリ
ズムまたは制御された応答を自分自身で作成する。さら
に、前記ニューラルネットワークは、ある程度まで、普
遍性に関するルールを自分自身で作ることができる。故
に、前記ニューラルネットワークは、掲示される複数の
パルスのシーケンスまたは複数のパルス群のシーケンス
が既に学習されたパルスシーケンスと正確に一致しない
場合であっても、パルスまたはパルス群のシーケンスを
比較的精確に検出できる。一般的なニューラルネットワ
ークは、並列的に動作する多数のプロセッサによって構
成されるので、ピッチ信号を必要とされる短時間スパン
で利用できるよう十分高速で動作する。
好ましくは、前記評価装置は、安定状態にある弦から
得られたピッチ信号を、前記パルスのシーケンスから決
定された信号と比較し、比較された両前記信号に所定量
を超える偏差が存在する場合、前記ニューラルネットワ
ークの学習アルゴリズムをトリガするよう構成されてい
る。従って、前記評価装置は、ピッチ認識処理を“爪弾
き過渡現象”の評価に限定しない。むしろ、この“爪弾
き過渡現象”の評価は、ピッチ信号を最短時間に利用可
能にする出発点にすぎない。また、前記評価装置は、検
出されたピッチ信号が、後に振動中の弦に確立されるピ
ッチと一致しているか否かをモニタする。一致している
場合、“予測”が正しかったことになり、それ以後の測
定は必要ない。しかし、“予測”が誤っている場合、前
記ニューラルネットワークが類似性を評価するために使
用したアルゴリズムが間違っている可能性がある。この
場合、前記比較結果は、前記ニューラルネットワークが
他の学習例を利用できるようにするために使用されるこ
とができる。この学習例に基づいて、前記ニューラルネ
ットワークは、新たな学習を行い、認識アルゴリズムを
改善できる。
得られたピッチ信号を、前記パルスのシーケンスから決
定された信号と比較し、比較された両前記信号に所定量
を超える偏差が存在する場合、前記ニューラルネットワ
ークの学習アルゴリズムをトリガするよう構成されてい
る。従って、前記評価装置は、ピッチ認識処理を“爪弾
き過渡現象”の評価に限定しない。むしろ、この“爪弾
き過渡現象”の評価は、ピッチ信号を最短時間に利用可
能にする出発点にすぎない。また、前記評価装置は、検
出されたピッチ信号が、後に振動中の弦に確立されるピ
ッチと一致しているか否かをモニタする。一致している
場合、“予測”が正しかったことになり、それ以後の測
定は必要ない。しかし、“予測”が誤っている場合、前
記ニューラルネットワークが類似性を評価するために使
用したアルゴリズムが間違っている可能性がある。この
場合、前記比較結果は、前記ニューラルネットワークが
他の学習例を利用できるようにするために使用されるこ
とができる。この学習例に基づいて、前記ニューラルネ
ットワークは、新たな学習を行い、認識アルゴリズムを
改善できる。
好ましくは、前記ニューラルネットワークの上流側に
は、１つのパルス群から個々のパルスを選択する選択装
置が接続されている。前記ニューラルネットワークの動
作能力が限定されている場合、このような構成は特に利
点がある。この場合、前記ニューラルネットワークが処
理しなければならない情報の量は、予め行われる選択に
よってより少なくすることができる。
は、１つのパルス群から個々のパルスを選択する選択装
置が接続されている。前記ニューラルネットワークの動
作能力が限定されている場合、このような構成は特に利
点がある。この場合、前記ニューラルネットワークが処
理しなければならない情報の量は、予め行われる選択に
よってより少なくすることができる。
また、各弦ごとに、専用のピックアップが設けられて
いる。これにより、各弦ごとに異なる爪弾き過渡現象
（すなわち、あちこち移動するパルス）による前記評価
装置の混乱を招くことなく、各弦ごとに並列的な音信号
発生が可能になる。
いる。これにより、各弦ごとに異なる爪弾き過渡現象
（すなわち、あちこち移動するパルス）による前記評価
装置の混乱を招くことなく、各弦ごとに並列的な音信号
発生が可能になる。
以下、添付図面を参照して、この発明の好ましい実施
例について説明する。添付図面において、 図１はこの発明に係る信号分析装置の略図、 図２は弦の略図、 図３は信号変化を示す略図、である。
例について説明する。添付図面において、 図１はこの発明に係る信号分析装置の略図、 図２は弦の略図、 図３は信号変化を示す略図、である。
信号分析または発生装置１は、ギターの弦と同様に配
設された６つの弦E1、H2、G3、D4、A5、E6を有する。ピ
ックアップ２は、各前記弦ごとに設けられており、例え
ば、電磁式または圧電式のサウンドピックアップとして
構成されることができる。該ピックアップ２はA/D変換
器３に接続されており、この好ましい実施例において、
該A/D変換器３は、各ピックアップ２ごとに１チャンネ
ル、すなわち、合計６チャンネルを有する。
設された６つの弦E1、H2、G3、D4、A5、E6を有する。ピ
ックアップ２は、各前記弦ごとに設けられており、例え
ば、電磁式または圧電式のサウンドピックアップとして
構成されることができる。該ピックアップ２はA/D変換
器３に接続されており、この好ましい実施例において、
該A/D変換器３は、各ピックアップ２ごとに１チャンネ
ル、すなわち、合計６チャンネルを有する。
前記A/D変換器３は、ニューラルネットワーク（神経
網）５のための入出力管理を行うマイクロプロセッサ４
に接続されている。該マイクロプロセッサ４とニューラ
ルネットワーク５との間には、後述する機能を有する選
択装置６が設けられていてよい。
網）５のための入出力管理を行うマイクロプロセッサ４
に接続されている。該マイクロプロセッサ４とニューラ
ルネットワーク５との間には、後述する機能を有する選
択装置６が設けられていてよい。
さらに、前記A/D変換器３は、周波数メータ７に接続
されている。該周波数メータ７およびマイクロプロセッ
サ４は、比較器８に接続されている。該比較器８は、MI
DIインターフェース９に接続されているとともに、前記
ニューラルネットワーク５の学習入力10に接続されてい
る。
されている。該周波数メータ７およびマイクロプロセッ
サ４は、比較器８に接続されている。該比較器８は、MI
DIインターフェース９に接続されているとともに、前記
ニューラルネットワーク５の学習入力10に接続されてい
る。
前記マイクロプロセッサ４の管理の下において、およ
び、適切である場合には前記選択装置６の条件に従っ
て、前記ニューラルネットワーク５は、パルスシーケン
スまたはパルス群のシーケンスを入力し、これらのシー
ケンスを多数のクラスのうちの１つに分類する。後述す
るように、各クラスは、ピッチに関する判定を可能に
し、且つ、適切である場合、弦の励振位置に関する判定
を可能にするものである。
び、適切である場合には前記選択装置６の条件に従っ
て、前記ニューラルネットワーク５は、パルスシーケン
スまたはパルス群のシーケンスを入力し、これらのシー
ケンスを多数のクラスのうちの１つに分類する。後述す
るように、各クラスは、ピッチに関する判定を可能に
し、且つ、適切である場合、弦の励振位置に関する判定
を可能にするものである。
図２は、固定された締め付けポイント12と、張力を設
定可能な締め付けポイント13との間に張設された弦11を
略示する図である。前記該11は、様々なフレット15が配
列されたギター首部14上に延びている。弦11は、矢印16
で示すフレットに押さえ付けられる。このフレット16
は、前記締め付けポイント12と共に、前記弦11の有効長
さを決定する。弦11に関連するピックアップ２は、弦該
11の下に設けられている。
定可能な締め付けポイント13との間に張設された弦11を
略示する図である。前記該11は、様々なフレット15が配
列されたギター首部14上に延びている。弦11は、矢印16
で示すフレットに押さえ付けられる。このフレット16
は、前記締め付けポイント12と共に、前記弦11の有効長
さを決定する。弦11に関連するピックアップ２は、弦該
11の下に設けられている。
ピックまたはこれと同様な爪弾き具を記号化した三角
形17によって、弦11の励振位置が示されている。弦11が
この励振位置で爪弾かれまたは打ち鳴らされている場
合、ピッチ特性を示す周波数の定常波は直接には設定さ
れない。むしろ、簡単に言うと、前記励振位置から左右
に進行する２つのパルス18、19が発生する過渡的なプロ
セスが開始する。これらのパルスまたは進行波は、挿入
記号“1"および“2"によって互いに区別して示されてい
る。前記パルス18は、弦11が押さえ付けられているフレ
ット16まで左方向に進行した後、該フレット16において
位相反転して反射し、弦11に沿って逆戻りする。同様
に、前記パルス19は、前記締め付けポイント12まで右方
向に進行した後、該ポイント12において位相反転して反
射し、弦11に沿って逆戻りする。前記左右に動くパルス
または信号波は、相互に重なり合い、短時間後、前記弦
11の振動を起こす既知の定常波を形成する。
形17によって、弦11の励振位置が示されている。弦11が
この励振位置で爪弾かれまたは打ち鳴らされている場
合、ピッチ特性を示す周波数の定常波は直接には設定さ
れない。むしろ、簡単に言うと、前記励振位置から左右
に進行する２つのパルス18、19が発生する過渡的なプロ
セスが開始する。これらのパルスまたは進行波は、挿入
記号“1"および“2"によって互いに区別して示されてい
る。前記パルス18は、弦11が押さえ付けられているフレ
ット16まで左方向に進行した後、該フレット16において
位相反転して反射し、弦11に沿って逆戻りする。同様
に、前記パルス19は、前記締め付けポイント12まで右方
向に進行した後、該ポイント12において位相反転して反
射し、弦11に沿って逆戻りする。前記左右に動くパルス
または信号波は、相互に重なり合い、短時間後、前記弦
11の振動を起こす既知の定常波を形成する。
しかし、前記パルス18、19は、前記ピックアップ２を
通過するものである。図３には、これに対応するタイム
チャートが示されている。該タイムチャートから分るよ
うに、正の振幅を有するよう意図された第１のパルス
は、t1で示す時点においてピックアップ２を横切り、負
の振幅を有するその反射はパルスは、t2時点においてピ
ックアップ２を横切る。前記締め付けポイント12におい
て反射した第２のパルスは、t3時点においてピックアッ
プ２に達し、その後、t4時点において再度前記ピックア
ップ２を横切る。そして、該第２のパルスはフレット16
で反射する。前記締め付けポイント12およびフレット16
で反射した前記第１のパルスは、t5時点およびt6時点に
おいて再びピックアップ２を横切る。また、前記締め付
けポイント12およびフレット16で再び反射した前記第２
のパルスは、t7時点およびt8時点において再びピックア
ップ２を横切る。
通過するものである。図３には、これに対応するタイム
チャートが示されている。該タイムチャートから分るよ
うに、正の振幅を有するよう意図された第１のパルス
は、t1で示す時点においてピックアップ２を横切り、負
の振幅を有するその反射はパルスは、t2時点においてピ
ックアップ２を横切る。前記締め付けポイント12におい
て反射した第２のパルスは、t3時点においてピックアッ
プ２に達し、その後、t4時点において再度前記ピックア
ップ２を横切る。そして、該第２のパルスはフレット16
で反射する。前記締め付けポイント12およびフレット16
で反射した前記第１のパルスは、t5時点およびt6時点に
おいて再びピックアップ２を横切る。また、前記締め付
けポイント12およびフレット16で再び反射した前記第２
のパルスは、t7時点およびt8時点において再びピックア
ップ２を横切る。
前記弦11上における前記パルス18、19の移動速度、す
なわち、進行速度は、予め知られている。この場合、前
記弦11の有効長さは、前記進行速度、および、前記t5時
点とt1時点との間の時間差T1から求めることができる。
しかし、該時間差T1は、弦11のピッチを決定する長さで
もある。前記ピックアップ２のフレット16およびフレッ
ト15からの距離が予め分っている場合、前記t1時点とt2
時点との間の間隔T2も、原則的には十分である。しか
し、ギターリストはフレット15、16上で指の位置をわず
かに動かすことによってピッチを変化させることができ
るので、これは微細なチューニングの可能性を放棄す
る。さらに、多くの場合、パルスを図３に略示するよう
には明確に識別できない。むしろ、特に、弦11が爪弾き
または打ち鳴らされるとき、個々のパルスが図示のよう
に発生されずに、パルス群として発生される場合、個々
のパルスがぼやけることがある。
なわち、進行速度は、予め知られている。この場合、前
記弦11の有効長さは、前記進行速度、および、前記t5時
点とt1時点との間の時間差T1から求めることができる。
しかし、該時間差T1は、弦11のピッチを決定する長さで
もある。前記ピックアップ２のフレット16およびフレッ
ト15からの距離が予め分っている場合、前記t1時点とt2
時点との間の間隔T2も、原則的には十分である。しか
し、ギターリストはフレット15、16上で指の位置をわず
かに動かすことによってピッチを変化させることができ
るので、これは微細なチューニングの可能性を放棄す
る。さらに、多くの場合、パルスを図３に略示するよう
には明確に識別できない。むしろ、特に、弦11が爪弾き
または打ち鳴らされるとき、個々のパルスが図示のよう
に発生されずに、パルス群として発生される場合、個々
のパルスがぼやけることがある。
しかし、略全ての場合、前記時点t3と時点t11との時
間差T3から、励振位置を決定することができる。前記時
間差T1から前記弦11の長さが分っている場合、前記時間
差T3から、前記弦11のどの部分に励振が発生したかを逆
算できる。
間差T3から、励振位置を決定することができる。前記時
間差T1から前記弦11の長さが分っている場合、前記時間
差T3から、前記弦11のどの部分に励振が発生したかを逆
算できる。
しかし、図示した前記パルス間の間隔を求めるための
時間測定は、時々、不確実性を有することになる。この
ため、前記選択装置６を使用して、前記ピックアップ２
によって登録されるパルス群シーケンスから個々のパル
スが選択され、該選択されたパルスが前記ニューラルネ
ットワーク５に供給される。該ニューラルネットワーク
５は、個々のパルス群シーケンスの間の類似性を確認
し、各々の場合において励振のピッチおよび位置を再現
する個々のクラスへの割り当てが高い確実性をもって可
能であるよう、これらパルスシーケンスによって表され
る“爪弾き過渡現象”の分類を行うことができる。ここ
で、前記認識シーケンスは、前記発生パルスによってト
リガされる。
時間測定は、時々、不確実性を有することになる。この
ため、前記選択装置６を使用して、前記ピックアップ２
によって登録されるパルス群シーケンスから個々のパル
スが選択され、該選択されたパルスが前記ニューラルネ
ットワーク５に供給される。該ニューラルネットワーク
５は、個々のパルス群シーケンスの間の類似性を確認
し、各々の場合において励振のピッチおよび位置を再現
する個々のクラスへの割り当てが高い確実性をもって可
能であるよう、これらパルスシーケンスによって表され
る“爪弾き過渡現象”の分類を行うことができる。ここ
で、前記認識シーケンスは、前記発生パルスによってト
リガされる。
連続した正および負のパルスまたはパルス群は前記ニ
ューラルネットワーク５に送られ、該ネットワーク５
は、毎回、ピックアップされたパターンまたはピックア
ップされたシーケンスを、前に学習されたシーケンスに
割り当てようとする。前記ニューラルネットワーク５が
明確な結果を出力するか、または、前記周波数メータ７
が対応する情報を出力するまで、この検出シーケンスが
繰り返される。前記ニューラルネットワーク５が依然と
して学習段階すなわち訓練段階にあると、多くの場合、
前記周波数メータ７はより速く動作する。しかし、その
ようにプログラムされている場合には自ら認識ルールを
形成可能な前記ニューラルネットワーク５は、一定の訓
練段階の後、非常に効果的な方法で自ら分類を行うのに
十分な情報の格納を完了する。また、前記ニューラルネ
ットワーク５は一般的な法則に関する特性の規則をも形
成する。その結果、具体的には学習されなかった規則正
しいパターンは、これらが既に学習された例に対して特
定の類似性を有する限り、認識されることができる。
ューラルネットワーク５に送られ、該ネットワーク５
は、毎回、ピックアップされたパターンまたはピックア
ップされたシーケンスを、前に学習されたシーケンスに
割り当てようとする。前記ニューラルネットワーク５が
明確な結果を出力するか、または、前記周波数メータ７
が対応する情報を出力するまで、この検出シーケンスが
繰り返される。前記ニューラルネットワーク５が依然と
して学習段階すなわち訓練段階にあると、多くの場合、
前記周波数メータ７はより速く動作する。しかし、その
ようにプログラムされている場合には自ら認識ルールを
形成可能な前記ニューラルネットワーク５は、一定の訓
練段階の後、非常に効果的な方法で自ら分類を行うのに
十分な情報の格納を完了する。また、前記ニューラルネ
ットワーク５は一般的な法則に関する特性の規則をも形
成する。その結果、具体的には学習されなかった規則正
しいパターンは、これらが既に学習された例に対して特
定の類似性を有する限り、認識されることができる。
前記周波数メータ７は並列的にピッチ認識を行うの
で、前記信号分析装置１の動作中に、他の学習を行うこ
とも可能である。前記比較器８は、前記ニューラルネッ
トワーク５によって決定されたピッチと、その後に前記
周波数メータ７によって決定されたピッチとを比較す
る。一方では、演奏者の表現手段である微細なピッチ変
更に追随可能であり、他方では、この処理を利用して、
前記ニューラルネットワーク５によって適用されるアル
ゴリズムにおけるエラーまた間違いを発見し、除去でき
る。特に、前記比較器８は、検出されたエラーを前記ニ
ューラルネットワーク５にフィードバックし、新たな学
習アルゴリズムをトリガする。このため、認識能力の改
善により、同じエラーが再び起こることがない。誤差が
発生しない場合、前記比較器８は、変更の無い信号をMI
DIインターフェース９に送る。
で、前記信号分析装置１の動作中に、他の学習を行うこ
とも可能である。前記比較器８は、前記ニューラルネッ
トワーク５によって決定されたピッチと、その後に前記
周波数メータ７によって決定されたピッチとを比較す
る。一方では、演奏者の表現手段である微細なピッチ変
更に追随可能であり、他方では、この処理を利用して、
前記ニューラルネットワーク５によって適用されるアル
ゴリズムにおけるエラーまた間違いを発見し、除去でき
る。特に、前記比較器８は、検出されたエラーを前記ニ
ューラルネットワーク５にフィードバックし、新たな学
習アルゴリズムをトリガする。このため、認識能力の改
善により、同じエラーが再び起こることがない。誤差が
発生しない場合、前記比較器８は、変更の無い信号をMI
DIインターフェース９に送る。
前記MIDIインターフェース９がMIDIシンセサイザまた
はエキスパンダモジュールを駆動可能なMIDI信号を利用
可能にできるよう、前記ニューラルネットワーク５の出
力はさらに処理される。この場合、MIDI信号としてエン
コードされたピッチは、ギター弦のピッチに対応する。
さらに、爪弾き位置は、エンコードされた音質符号とし
て、モニタ情報としてMIDI信号に含めることができる。
はエキスパンダモジュールを駆動可能なMIDI信号を利用
可能にできるよう、前記ニューラルネットワーク５の出
力はさらに処理される。この場合、MIDI信号としてエン
コードされたピッチは、ギター弦のピッチに対応する。
さらに、爪弾き位置は、エンコードされた音質符号とし
て、モニタ情報としてMIDI信号に含めることができる。
Claims (6)
- 【請求項１】少なくとも１つのフレットに対して押し付
けることによってその振動長さを変化させることが可能
な少なくとも１つの張設された弦と、ピックアップと、
該ピックアップに接続された評価装置とを備えた信号分
析装置において、 前記評価装置が、前記弦（11）の励振後に前記ピックア
ップ（２）を通って進行する、励振過渡現象として形成
される複数のパルスまたは複数のパルス群を登録し、前
記弦（11）上における前記パルスの伝播時間を評価し、
該伝播時間、または、個々のパルス間または個々のパル
ス群間の伝播時間差に基づいて、ピッチを示す信号を発
生する ことを特徴とする信号分析装置。 - 【請求項２】前記評価装置が、さらに、前記複数のパル
スまたは複数のパルス群の極性を登録し、且つ、前記複
数のパルスまたは複数のパルス群の時間シーケンスか
ら、前記弦（11）の励振位置（17）を示す信号を決定す
る請求の範囲第１項に記載の信号分析装置。 - 【請求項３】前記評価装置が、前記複数のパルスまたは
複数のパルス群の各シーケンスを、多数のクラスのうち
の１つに分類するニューラルネットワーク（５）を備え
た請求の範囲第１項または第２項に記載の信号分析装
置。 - 【請求項４】前記評価装置が、安定状態にある前記弦
（11）から得られたピッチ信号を、前記パルスのシーケ
ンスから決定された前記信号と比較し、比較された両前
記信号に所定量を超える偏差が存在する場合、前記ニュ
ーラルネットワーク（５）の学習アルゴリズムをトリガ
する請求の範囲第３項に記載の信号分析装置。 - 【請求項５】前記ニューラルネットワーク（５）の上流
側に、１つのパルス群から個々のパルスを選択する選択
装置（６）が接続されている請求の範囲第３項または第
４項に記載の信号分析装置。 - 【請求項６】各弦（11）ごとに専用のピックアップ
（２）が設けられている請求の範囲第１項から第５項ま
でのいずれか１項に記載の信号分析装置。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE4343411A DE4343411C2 (de) | 1993-12-18 | 1993-12-18 | Gitarren-Signalanalyseeinrichtung |
| DE4343411.8 | 1993-12-18 | ||
| PCT/EP1994/003917 WO1995016984A1 (de) | 1993-12-18 | 1994-11-26 | Signalanalyseeinrichtung mit mindestens einer gespannten saite und einem aufnehmer |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09510794A JPH09510794A (ja) | 1997-10-28 |
| JP3020608B2 true JP3020608B2 (ja) | 2000-03-15 |
Family
ID=6505487
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7516491A Expired - Lifetime JP3020608B2 (ja) | 1993-12-18 | 1994-11-26 | 少なくとも１つの張設された弦とピックアップを有する信号分析装置 |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5824937A (ja) |
| EP (1) | EP0734567B1 (ja) |
| JP (1) | JP3020608B2 (ja) |
| KR (1) | KR100189795B1 (ja) |
| AU (1) | AU1067495A (ja) |
| CA (1) | CA2174223C (ja) |
| DE (1) | DE4343411C2 (ja) |
| WO (1) | WO1995016984A1 (ja) |
Families Citing this family (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3460408B2 (ja) * | 1995-09-22 | 2003-10-27 | ヤマハ株式会社 | 楽音制御装置 |
| JP3653854B2 (ja) * | 1996-03-08 | 2005-06-02 | ヤマハ株式会社 | 弦楽器型電子楽器 |
| JP3424787B2 (ja) * | 1996-03-12 | 2003-07-07 | ヤマハ株式会社 | 演奏情報検出装置 |
| US6034689A (en) * | 1996-06-03 | 2000-03-07 | Webtv Networks, Inc. | Web browser allowing navigation between hypertext objects using remote control |
| DE19649296C2 (de) * | 1996-11-28 | 2002-01-17 | Blue Chip Music Gmbh | Verfahren zur Tonhöhenerkennung bei zupf- oder schlagerregten Saiteninstrumenten |
| US6610917B2 (en) * | 1998-05-15 | 2003-08-26 | Lester F. Ludwig | Activity indication, external source, and processing loop provisions for driven vibrating-element environments |
| US6766288B1 (en) | 1998-10-29 | 2004-07-20 | Paul Reed Smith Guitars | Fast find fundamental method |
| US6836056B2 (en) | 2000-02-04 | 2004-12-28 | Viking Technologies, L.C. | Linear motor having piezo actuators |
| US6437226B2 (en) | 2000-03-07 | 2002-08-20 | Viking Technologies, Inc. | Method and system for automatically tuning a stringed instrument |
| US6717332B2 (en) | 2000-04-18 | 2004-04-06 | Viking Technologies, L.C. | Apparatus having a support structure and actuator |
| US6548938B2 (en) | 2000-04-18 | 2003-04-15 | Viking Technologies, L.C. | Apparatus having a pair of opposing surfaces driven by a piezoelectric actuator |
| US6759790B1 (en) | 2001-01-29 | 2004-07-06 | Viking Technologies, L.C. | Apparatus for moving folded-back arms having a pair of opposing surfaces in response to an electrical activation |
| KR100877457B1 (ko) * | 2001-02-21 | 2009-01-07 | 소니 가부시끼 가이샤 | 신호 처리 장치 및 방법과 신호 처리 프로그램을 기록한 기록매체 |
| PL2115732T3 (pl) | 2007-02-01 | 2015-08-31 | Museami Inc | Transkrypcja muzyczna |
| US20090288547A1 (en) * | 2007-02-05 | 2009-11-26 | U.S. Music Corporation | Method and Apparatus for Tuning a Stringed Instrument |
| JP2010521021A (ja) | 2007-02-14 | 2010-06-17 | ミューズアミ， インコーポレイテッド | 楽曲ベースの検索エンジン |
| US8494257B2 (en) | 2008-02-13 | 2013-07-23 | Museami, Inc. | Music score deconstruction |
| DE102008044933B3 (de) * | 2008-08-29 | 2010-04-22 | Uli Gobbers | Laser PickUp |
| US9633637B1 (en) | 2015-01-19 | 2017-04-25 | Hood World Productions, LLC | Magnetic resonance tuning device for stringed instruments |
| WO2017182533A1 (en) * | 2016-04-19 | 2017-10-26 | Universiteit Gent | Method and system for playing musical instruments |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4151775A (en) * | 1977-08-31 | 1979-05-01 | Merriman George W | Electrical apparatus for determining the pitch or fundamental frequency of a musical note |
| US4351216A (en) * | 1979-08-22 | 1982-09-28 | Hamm Russell O | Electronic pitch detection for musical instruments |
| US4723468A (en) * | 1985-10-26 | 1988-02-09 | Nippon Gakki Seizo Kabushiki Kaisha | Electronic stringed instrument |
| US4873904A (en) * | 1987-04-22 | 1989-10-17 | Yamaha Corporation | Electronic musical instrument having playing and parameter adjustment modes |
| US4823667A (en) * | 1987-06-22 | 1989-04-25 | Kawai Musical Instruments Mfg. Co., Ltd. | Guitar controlled electronic musical instrument |
| JPH0196700A (ja) * | 1987-10-08 | 1989-04-14 | Casio Comput Co Ltd | 電子楽器の入力制御装置 |
| JPH027096A (ja) * | 1988-06-27 | 1990-01-11 | Casio Comput Co Ltd | 電子楽器 |
| US4991488A (en) * | 1988-08-12 | 1991-02-12 | Fala Joseph M | Acoustic detection of note bending in stringed M.I.D.I. compatible musical instruments |
| US5138924A (en) * | 1989-08-10 | 1992-08-18 | Yamaha Corporation | Electronic musical instrument utilizing a neural network |
| US5308915A (en) * | 1990-10-19 | 1994-05-03 | Yamaha Corporation | Electronic musical instrument utilizing neural net |
-
1993
- 1993-12-18 DE DE4343411A patent/DE4343411C2/de not_active Expired - Lifetime
-
1994
- 1994-11-26 AU AU10674/95A patent/AU1067495A/en not_active Abandoned
- 1994-11-26 EP EP95901439A patent/EP0734567B1/de not_active Expired - Lifetime
- 1994-11-26 CA CA002174223A patent/CA2174223C/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-11-26 KR KR1019960700348A patent/KR100189795B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1994-11-26 JP JP7516491A patent/JP3020608B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1994-11-26 US US08/624,528 patent/US5824937A/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-11-26 WO PCT/EP1994/003917 patent/WO1995016984A1/de active IP Right Grant
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5824937A (en) | 1998-10-20 |
| KR960704298A (ko) | 1996-08-31 |
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| AU1067495A (en) | 1995-07-03 |
| CA2174223A1 (en) | 1995-06-22 |
| JPH09510794A (ja) | 1997-10-28 |
| DE4343411A1 (de) | 1995-06-22 |
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| CA2174223C (en) | 2000-08-22 |
| WO1995016984A1 (de) | 1995-06-22 |
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