JP4930608B2 - 音響信号分析装置、音響信号分析方法及び音響信号分析プログラム - Google Patents
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Description
響信号分析方法及び音響信号分析プログラムに関する。
曲データをコンピュータ等に記憶格納することが広く行われるようになっている。
調情報を生成し、曲調情報に同期させて照明装置、空調装置、玩具等を制御する装置が提
案されている。また、特許文献3に示されたように、楽曲の音響信号を分析して曲の雰囲
気やジャンルを判定し楽曲検索を行う装置も提案されている。
が頻繁に用いられることからも分かるように、音の厚みは楽曲の雰囲気を決める重要なフ
ァクターである。しかしながら、上記特許文献1乃至3においては、音響信号から音圧、
ビート和音などの情報を抽出しているものの、音の厚みを直接反映する特徴量を精度良く
抽出してはいなかった。
検出している他に、基音と倍音の強度比を計算している。基音と倍音の強度比を音の厚み
を表す1つの特徴量として利用することは可能と考えられるが、複数の楽器が混在した一
般的な楽曲の音響信号の周波数スペクトルは非常に複雑であり、このような音響信号から
基音と倍音を十分な精度で分離する技術は現状では確立されているとは言えない。
徴量としては、実用上必ずしも適していなかった。
上がり、見かけ上の倍音強度が非常に大きくなるが、聴感的にはこのような場所での音の
厚みはあまり感じられない。打楽器等が発音しているタイミングの前後では周波数スペク
トルが大きく変動するため、音響信号の中から周波数スペクトルが一定時間以上安定して
いる場所を探すことにより、このような打楽器の影響を低減することが可能であるが、特
許文献1乃至3では、周波数スペクトルの時間的な安定性を判定する手段、方法を有して
いなかった。
することができなかった。
楽曲の高揚感を判定している。しかしながら、これらの特徴量は音の厚みと無関係ではな
いものの、聴感的な音の厚みを直接表す指標ではなかった。また上述したように、周波数
スペクトルの時間的安定性を判定する手段、方法を持っていなかった。
厚みに関する特徴量は検出していなかった。
度良く生成することができる音響信号分析装置、音響信号分析方法及び音響信号分析プロ
グラムを提供することを目的とする。特に、打楽器等による影響を低減して精度良く特徴
量を生成することができる音響信号分析装置、音響信号分析方法及び音響信号分析プログ
ラムを提供することを目的とする。
映する特徴量を生成することができる音響信号分析装置、音響信号分析方法及び音響信号
分析プログラムを提供することを目的とする。
(1) 楽曲に係る音響信号から前記楽曲の特徴を抽出する音響信号分析装置であって、
前記音響信号を周波数分析して、時間と周波数と成分強度とを対応させた各要素で構成される周波数成分データを生成する周波数分析手段と、
前記周波数成分データから前記成分強度が所定の値以上の要素を有効要素として検出し、前記周波数成分データの中で所定の時間内に同一の周波数の前記有効要素が所定の数以上存在する領域を安定成分として検出する安定成分検出手段と、
所定の区間における前記安定成分の強度の総和または前記安定成分の個数に基づいて前記所定の区間での音の厚みを表す特徴量を生成する特徴量生成手段とを備え、
前記安定成分検出手段は、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする音響信号分析装置。
(2) 前記安定成分検出手段は、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、成分強度の平均値を算出し、その平均値に所定係数を乗じた値を前記所定の値として算出する、
ことを特徴とする上記(1)に記載の音響信号分析装置。
(3) 前記安定成分検出手段は、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と時間的に近傍の他の要素であり、かつ前記判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする上記(1)または(2)に記載の音響信号分析装置。
(4) 前記周波数分析手段は、周波数軸上に等間隔に存在する周波数、または平均律音階に対応した周波数、または平均律音階の半音よりも更に細かく分割された周波数のうちのいずれかの周波数に対応させた前記各要素を生成する、
ことを特徴とする上記(1)〜(3)のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。
(5) 前記特徴量生成手段は、前記所定の区間における前記安定成分の個数、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする上記(1)〜(4)のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。
(6) 前記特徴量生成手段は、前記所定の区間における前記安定成分の強度の総和、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする上記(1)〜(4)のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。
(7) 前記特徴量生成手段は、時間方向に平滑化する処理を行って前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする上記(1)〜(6)のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。
(8) 楽曲に係る音響信号から前記楽曲の特徴を抽出する音響信号分析装置が実行する音響信号分析方法であって、
前記音響信号を周波数分析して、時間と周波数と成分強度とを対応させた各要素で構成される周波数成分データを生成する周波数分析ステップと、
前記周波数成分データから前記成分強度が所定の値以上の要素を有効要素として検出し、前記周波数成分データの中で所定の時間内に同一の周波数の前記有効要素が所定の数以上存在する領域を安定成分として検出する安定成分検出ステップと、
所定の区間における前記安定成分の強度の総和または前記安定成分の個数に基づいて前記所定の区間での音の厚みを表す特徴量を生成する特徴量生成ステップとを備え、
前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする音響信号分析方法。
(9) 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、成分強度の平均値を算出し、その平均値に所定係数を乗じた値を前記所定の値として算出する、
ことを特徴とする上記(8)に記載の音響信号分析方法。
(10) 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と時間的に近傍の他の要素であり、かつ前記判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする上記(8)または(9)に記載の音響信号分析方法。
(11) 前記周波数分析ステップは、周波数軸上に等間隔に存在する周波数、または平均律音階に対応した周波数、または平均律音階の半音よりも更に細かく分割された周波数のうちのいずれかの周波数に対応させた前記各要素を生成する、
ことを特徴とする上記(8)〜(10)のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。
(12) 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の個数、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする上記(8)〜(11)のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。
(13) 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の強度の総和、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする上記(8)〜(11)のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。
(14) 前記特徴量生成ステップは、時間方向に平滑化する処理を行って前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする上記(8)〜(13)のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。
(15) 楽曲に係る音響信号から前記楽曲の特徴を抽出する音響信号分析プログラムであって、
前記音響信号を周波数分析して、時間と周波数と成分強度とを対応させた各要素で構成される周波数成分データを生成する周波数分析ステップと、
前記周波数成分データから前記成分強度が所定の値以上の要素を有効要素として検出し、前記周波数成分データの中で所定の時間内に同一の周波数の前記有効要素が所定の数以上存在する領域を安定成分として検出する安定成分検出ステップと、
所定の区間における前記安定成分の強度の総和または前記安定成分の個数に基づいて前記所定の区間での音の厚みを表す特徴量を生成する特徴量生成ステップとをコンピュータに実行させ、
前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする音響信号分析プログラム。
(16) 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、成分強度の平均値を算出し、その平均値に所定係数を乗じた値を前記所定の値として算出する、
ことを特徴とする上記(15)に記載の音響信号分析プログラム。
(17) 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と時間的に近傍の他の要素であり、かつ前記判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする上記(15)または(16)に記載の音響信号分析プログラム。
(18) 前記周波数分析ステップは、周波数軸上に等間隔に存在する周波数、または平均律音階に対応した周波数、または平均律音階の半音よりも更に細かく分割された周波数のうちのいずれかの周波数に対応させた前記各要素を生成する、
ことを特徴とする上記(15)〜(17)のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。
(19) 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の個数、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする上記(15)〜(18)のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。
(20) 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の強度の総和、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする上記(15)〜(18)のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。
(21) 前記特徴量生成ステップは、時間方向に平滑化する処理を行って前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする上記(15)〜(20)のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。
有音程楽器が発音されていて一定の周波数が安定的に持続している場所と、打楽器等が発
音されていて一定の周波数が安定的に持続しない場所とを識別し、有音程楽器の時間的に
安定した周波数成分の個数または成分強度の総和を計算して音の厚みを表す特徴量を生成
するので、楽曲の雰囲気を決める大きなファクターである音の厚み感を直接反映し、聴感
的な音の厚み感に適合した特徴量を精度良く生成することができる。また、楽音の基音と
倍音を識別分離しない方式で処理を行うため、比較的少ない処理量で特徴量を生成するこ
とができ、音響信号分析装置を低コスト化することが可能である。また、演算処理能力の
小さなコンピュータでも実行可能である。
(実施例1)
本発明の音響信号分析装置、音響信号分析方法及び音響信号分析プログラムの実施例1
を図1乃至図8に基づいて説明する。図1は本発明の実施例1の音響信号分析装置の構成
を示すブロック図、図2は図1の周波数分析部の処理フローを示すフローチャート、図3
は図1の周波数分析部におけるフレーム作成動作を示す図、図4は図1の周波数分析部に
おける周波数成分計算動作で使用するフィルタ群の特性を示す図、図5は図1の周波数分
析部で生成された行列データの特性を示す模式図、図6は実施例1における図1の安定成
分検出部の処理フローを示すフローチャート、図7は実施例1における図1の安定成分検
出部のデータ格納形式を示す図、図8は実施例1における図1の特徴量生成部の処理フロ
ーを示すフローチャートである。
bと、周波数分析部12と、安定成分検出部13と、安定成分メモリ13bと、特徴量生
成部14と、演算処理回路11a〜14aとを備える。
は、音響信号入力部11に入力される音響信号がアナログ信号である場合に音響信号をA
/D変換する。
各バンドの成分強度を要素とする行列データを生成する。
の値以上の要素を有効要素として検出し、行列データの中で前記時間周期の複数分に相当
する時間内に前記有効要素が所定の数以上存在する領域を安定成分として検出する。安定
成分メモリ13bは、安定成分検出部13で検出された安定成分の情報を格納する。
強度の総和または安定成分の個数を使って前記区間での音の厚みを表す特徴量を生成する
。
は、演算処理回路11aは、A/D変換器11bに対して所定のサンプリング周波数Fs
でデジタル化させるように制御する。また、入力される音響信号がデジタル信号の場合に
は、サンプリング周波数が所定の値Fsとなるようにレート変換を行う。音響信号入力部
11でデジタル化されたデータを以下では音響データx[m](m=0〜L−1、Lは音
響データの総数)と表す。
サンプリングレートにデジタル化された音響データを対象にして周波数分析を行い、所定
の時間周期毎に各バンドの成分強度を計算し、成分強度を行列要素とする行列データを作
成する。
rm)を用いるが、これに限定するわけでなく、ウェーブレット変換やフィルターバンクな
どを用いても良い。
る。本実施例では、音響データを固定長のフレームに分割し、フレーム単位での処理を行
う。以下では、フレーム長をN、フレームシフト長をSとする。フレームシフト長Sが時
間周期に相当する。フレームの総数Mは、(数式1)に従って求まる。ここでfloor
関数は小数点以下を切り捨てた整数を返す関数である。
を0にセットする。
すなわち図3に示すように、音響データの先頭からi×S個オフセットされた位置からN
個のデータを切り出し、これに(数式2)に示すように窓関数wを乗じて、i番目のフレ
ームデータy[i][n](n=0〜N−1)を作成する。
も、方形窓、ハニング窓、ブラックマン窓などを用いても良い。
レームの離散フーリエ変換(DFT)を計算する。
素系列a[i][k](k=0〜N−1)の実数部Re{a[i][k]}と虚数部Im
{a[i][k]}を使って、(数式5)または(数式6)に従って、i番目のフレーム
のスペクトル系列b[i][k](k=0〜N/2−1)を計算する。
バンドqの周波数成分c[i][q](q=0〜Q−1、Qはバンド数)を計算する。こ
こで、ステップS150における計算方法としては、以下の3つがある。
]の一部、または全部をc[i][q]に対応させる方法である。ここで、λは0以上の
所定の整数であり、バンドの最低周波数を決めるパラメータである。また、バンド数Qは
(N/2−λ)以下である所定の値に設定する。第1の方法は計算量が最も少なく簡便で
ある。
成分を求める方法である。
音階の基準となる周波数である。例えば、「中央のラの音」を440Hzとして、これよ
りも4オクターブ低い音を平均律音階の基準とした場合、Fr=27.5Hzとなる。
ば1オクターブを12個のバンドに分割する場合はV=12とすれば良い。また、Vの値
をこれより大きくして平均律音階の半音よりも更に細かいバンドに分割しても良い。また
、関数Rは入力値に最も近い整数を出力する関数である。また、K1及びK2は、バンド
の最低周波数(最低音階)及び最高周波数(最高音階)を決める定数であり、μはバンド
を表わす引数qの最小値を0とするための定数である。同一値のqに対応するkの個数分
だけスペクトル系列b[i][k]を加算して周波数成分c[i][q]を求める。
算することができる。
成分を求める方法である。
な帯域特性を持つフィルタ群であり、各フィルタの中心周波数は、平均律音階の周波数に
対応している。
に1つのバンドに対応させて、最後にB6音程をバンドQ−1に対応させている。図4(
a)に示すz[0][k]はC1(ド)に対応した周波数を通過させるフィルタであり、
図4(b)に示すz[1][k]はそれより半音高いC#1(ド#)に対応した周波数を
通過させるフィルタを示している。
階は高音部になるほど隣り合った半音間の周波数間隔が広がるので、フィルタ群z[q]
[k]の中心周波数もそれに対応して、高音部ほど隣り合った中心周波数の間隔が広くな
っている。例えば、図4(a)に示すz[0][k]と図4(b)に示すz[1][k]
の中心周波数の差よりも図4(c)に示すz[Q−2][k]と図4(d)に示すz[Q
−1][k]の中心周波数の差の方が大きい。
に示すZ[Q−1][k]の帯域幅は、図4(a)に示すz[0][k]の帯域幅よりも
広い。
を更に細かく分割するようなバンドを得るようにしても良い。
ことができる。
ム番号を示す制御変数iの値を1増やす。
の値がフレーム総数Mより小さいか否かチェックする。フレーム総数Mより小さい(YE
S)時は、ステップS120に戻り処理を繰り返す。フレーム総数M以上である(NO)
時は、すべてのフレームについて処理を行ったことになるので、処理を終了する。
レームi=0〜M−1、バンドq=0〜Q−1)が行列形式で形成格納されており、安定
成分検出部13が利用できるようになっている。
や音楽を聞いて感じる音の厚みの度合いには、様々な要因が関係しているが、以下の2つ
の要因が大きく影響している。
(1)同時に発音されている音数(音符数、基音の数)
(2)個々の音に含まれる倍音成分
(1)は、いわゆるハーモニーに関わり、楽譜で表現可能な事項である。通常、同時に
発音されている音数(音符数、基音の数)が多いほど「音が厚い」と感じられる。
まれる倍音成分が多いほど「音が厚い」と感じられる。
厚み感を計算する方法が考えられる。しかしながら、複数かつ不特定の種類の楽器が混在
している一般的な楽曲の音響信号から基音を認識することは難しく、上記2つの要因を無
理に分離することは実用的でない。
このため、比較的少ない計算量で特徴量が得られる。
5ではフレームを横軸、バンドを縦軸に示しており、黒い部分(C部においては斜線部を
含む)が成分強度の強い要素を示している。一般的な楽曲には一定の音程を接続して発音
する有音程楽器が含まれているので、おおよそ水平方向の線分が多く存在する。
どれが基音で、どれが倍音であるかを判別することは難しい。
、聴感的に音が厚く感じられる部分である確率が高い。
器の発音開始箇所では、C部に示すように、幅広い帯域で成分強度の強い要素が存在する
。このような部分は、見かけ上の倍音成分が非常に強くなるが、聴感的には音の厚みはそ
れ程感じられない。
にくいようにして、有音程楽器の時間的に安定した周波数成分の個数または成分強度の総
和を計算して特徴量を生成する。
て説明する。安定成分検出部13では、周波数分析部12に格納されている周波数成分c
[i][q](i=0〜M−1、q=0〜Q−1)を読み出して処理を行う。
表す制御変数pを0にセットする。
成分の対象となる最小のバンドQ1(Q1は0以上Q未満の定数)にセットする。
成分を有効成分としてカウントするための変数rを0にセットする。
をpの値にセットする。
効な成分であるか否かチェックする。有効な成分である(YES)と判定した時は、ステ
ップS260に進み、有効な成分でない(NO)と判定した時は、ステップS270に進
む。ステップS250で有効な成分を判定する具体的な方法としては、以下に説明する5
つの方法のいずれか又は適当な組合せを用いれば良い。
値α[q]以上である場合に有効な成分と判定する方法である。
した(数式10)の条件に加えて、バンドq(中心バンドと呼ぶ)と同一時間の周波数成
分であり、かつバンドqの近傍の周波数バンド(近傍バンドと呼ぶ)に属するいくつかの
周波数成分を特定して、これら周波数成分の総和に一定比率γを乗じた値よりもバンドq
の周波数成分c[i][q]の方が大きい場合に有効成分とするという条件を加えている
。すなわち、ある周波数成分が所定の値以上であり、かつその周波数成分がその近傍の周
波数成分の総和に所定の比率を乗じた値よりも大きい場合に、その周波数成分を有効成分
と判定することになる。なお(数式11)では、フレームiの周波数成分のみを用いて総
和を計算しているが、これに限定される訳ではなく、例えば、フレームiの近傍のフレー
ムを含めて総和を計算しても良い。
めれば良い。この方法は、一般に有音程楽器が発音されている時には、その音程のバンド
の成分が隣接したバンドの成分よりも強く、打楽器等が発音されている時には隣接したバ
ンドの成分との差が小さい、といった性質を利用している。
、Cの部分では偽となり、打楽器等が発音している部分を安定成分に含めない作用を持っ
ている。定数G1、G2は、各バンド間の周波数差に応じて決めれば良い。一般的な楽曲
では、半音違いの音程で2つの有音程楽器が発音されることはあまり多くないのに対して
、打楽器等が発音される場合には半音違う周波数成分も同時に強いことが多い。従って、
中心バンドの強度が中心バンドと半音〜2半音周波数の異なる隣接バンドの強度よりある
程度大きい場合に有音程楽器が発音されているものと判定できる。このためには、中心バ
ンドと近傍バンドの周波数差が平均律音階の1半音あるいは2半音に相当し、近傍バンド
の片側帯域幅が平均律音階の1半音あるいは2半音に相当するように、G1及びG2を設
定すれば良い。例えば、各バンドを平均律音階の各半音に対応させた場合は、G1=1〜
2、G2=1〜3程度にするのが適当である。もちろん、この値に限定されるわけでない
。
定する第2の方法と考え方は同様であるが、バンドqの近傍のバンドに属する周波数成分
から特定した周波数成分の総和ではなく、バンドqの近傍のバンドに属する周波数成分か
ら特定した周波数成分の最大値を用いている。すなわち、ある周波数成分が所定の値以上
であり、かつその周波数成分がその近傍の周波数成分の最大値に所定の比率を乗じた値よ
りも大きい場合に、その周波数成分を有効成分と判定することになる。なお(数式12)
では、フレームiの周波数成分のみを用いて最大値を計算しているが、これに限定される
訳ではなく、例えば、フレームiの近傍のフレームを含めて最大値を計算しても良い。
した(数式10)の条件に加えて、バンドqと同一時間の周波数成分であって、かつバン
ドqの周波数バンドと倍音関係にある周波数バンド(倍音バンド)に属する周波数成分を
特定し、更に倍音バンドに属する周波数成分の近傍の周波数成分からいくつかの周波数成
分を特定して、これら周波数成分の総和に一定比率を乗じた値よりも倍音バンドに属する
周波数成分の方が大きい場合にc[i][q]を有効成分とする方法である。すなわち、
ある周波数成分が所定の値以上であり、かつその周波数成分と倍音関係にある倍音成分の
値が、倍音成分の近傍の周波数成分の総和に所定の比率を乗じた値よりも大きい場合に、
その周波数成分を有効成分と判定することになる。
を返す関数である。これは、前述した(数式10)の条件に加えて、バンドqのd倍音に
相当するバンド(dqバンドと呼ぶ)の周波数成分からdqバンドの近傍のバンドの周波
数成分の総和を引いた値に比率η[d]を乗じた値をd=2〜D(Dは2以上の定数)と
して加算した値が0より大きい場合に有効成分とするという条件を加えている。
。また、しきい値α[q]は、後述する方法で決めれば良い。
数倍の周波数を持つ倍音バンドの成分が、周波数的に倍音バンドの近傍にあるバンド(倍
音近傍バンドと呼ぶ)の成分よりも強いのに対して、打楽器等が発音されている時には、
明確な倍音構造は存在しないため、倍音バンドと倍音近傍バンドとの成分の強度に関して
そのような条件が成立し難い、といった性質を利用している。すなわち、(数式13)の
2項目の条件は、図5に示すA及びBの部分では真となるが、Cの部分では偽となり、打
楽器等が発音している部分を安定成分に含めない作用を持っている。なお(数式13)で
は、フレームiの周波数成分のみを用いて総和を計算しているが、これに限定される訳で
はなく、例えば、フレームiの近傍のフレームを含めて総和を計算しても良い。
成分を判定する第4の方法と似ているが、倍音近傍バンドの周波数成分の総和ではなく、
倍音近傍バンドの周波数成分の最大値を用いる。すなわち、ある周波数成分が所定の値以
上であり、かつその周波数成分と倍音関係にある倍音成分の値が、倍音成分の近傍の周波
数成分の最大値に所定の比率を乗じた値よりも大きい場合に、その周波数成分を有効成分
と判定することになる。
、これに限定される訳ではなく、例えば、フレームiの近傍のフレームを含めて最大値を
計算しても良い。
、第2の方法と第4の方法を組み合わせて、(数式11)を満たし、なおかつ(数式13
)を満たす場合にのみ有効な成分と判定しても良い。すなわちこの場合は、ある周波数成
分が所定の値以上であり、かつその周波数成分がその近傍の周波数成分の総和に所定の比
率を乗じた値よりも大きく、かつその周波数成分と倍音関係にある倍音成分の値が倍音成
分の近傍の周波数成分の総和に所定の比率を乗じた値よりも大きい場合に、その周波数成
分を有効成分と判定することになる。この場合は、第2の方法または第4の方法を単独で
用いる場合に比べて、前述したような打楽器等による影響を更に低減することができ、聴
感的な音の厚みを表わす特徴量を更に精度良く計算することができる。
たし、なおかつ(数式14)を満たす場合にのみ有効な成分と判定しても良い。すなわち
この場合は、ある周波数成分が所定の値以上であり、かつその周波数成分がその近傍の周
波数成分の最大値に所定の比率を乗じた値よりも大きく、かつその周波数成分と倍音関係
にある倍音成分の値が倍音成分の近傍の周波数成分の最大値に所定の比率を乗じた値より
も大きい場合に、その周波数成分を有効成分と判定することになる。この場合は、第3の
方法または第5の方法を単独で用いる場合に比べて、前述したような打楽器等による影響
を更に低減することができ、聴感的な音の厚みを表わす特徴量を更に精度良く計算するこ
とができる。
ついて説明する。
この方法は安定成分検出部13における演算量が最も少なく簡便である。なお、上述した
有効成分を判定する方法において第2〜第5の方法を使用する場合は、しきい値α[q]
を比較的小さな値(極端な場合は「0」)にして、有効成分の判定におけるしきい値α[
q]の影響力が小さくなるように設定することも可能である。
個)のバンド毎の周波数成分の平均値を用いる方法である。
大きさのバラツキに影響されにくい特長を持っている。
ムの近傍のフレームでのバンド毎の周波数成分の平均値を用いる方法である。
フレームの数(H<M)であり、βはあらかじめ設定されている定数である。第3の方法
は、1つの楽曲の中で音響信号の強度が大きく変化している場合で、なおかつ信号強度の
変化を処理結果に反映させたくない場合に適している。
渡る周波数成分の平均値を用いる方法である。ここで、δは平均値の算出に用いるバンド
数を決めるパラメータである。
ントするための変数rの値を1増やす。
満であるか否か判定し、(p+U)未満である(YES)時は、ステップS250に戻っ
て処理を繰り返す。ここでUは定数である。制御変数iの値が(p+U)以上である(N
O)時は、ステップS290に進む。
が定数V(ただしV≦U)以上であるか否かを判定し、V以上である(YES)時はステ
ップS300に進み、V未満である(NO)時はステップS310に進む。
ことになる。ただし実際には、ある音程の音が一定時間持続して発音されている場合にお
いても、微小な周波数のゆらぎ(ビブラート)があるので、有効な成分が連続するとは限
らず、断続的に存在する場合もある。このため、VをUの80〜90%程度に設定する方
が良好な結果が得られる場合がある。
たす周波数成分に関する情報を安定成分検出部13の安定成分メモリ13bに格納する。
具体的には図7に示す形式で(p,q)の組を安定成分メモリ13bに格納する。安定成
分メモリ13bは特徴量生成部14から参照できるようになっている。
るか否かを判定し、Q2以下である(YES)時はステップS230に戻り処理を繰り返
す。Q2より大きい(NO)時はステップS330に進む。ここでQ2は、安定成分の対
象とする最大のバンドを表す定数である。
す。ここで、Pは通常1であるが、処理量を減らしたい場合にはPを2以上の値としても
良い。ただし、Pを2以上とする場合は、ステップS300における安定成分の格納時に
、(p,q)〜(p+P−1,q)の組をまとめて格納するようにする。
であるか否か判定する。(M−U)未満である(YES)時はステップS220に戻って
処理を繰り返し、(M−U)以上である(NO)時は処理を終了する。
定成分の情報が格納されている。
説明する。特徴量生成部14では、所定の長さの区間毎に特徴量を生成する。本実施例で
は、フレームシフト長SのT倍を区間の長さとする(Tは1以上の整数)。
頭を表す制御変数tを0にセットする。
成分メモリ13bを参照し、区間t内の安定成分の数Eをカウントする。具体的には、安
定成分メモリ13bのpフィールドが、t≦p<t+Tを満たす安定成分の数をカウント
すれば良い。
t[t]として、安定成分の数E、あるいはEを全バンド数Qで割った値E/Q、あるい
はEを全バンド数Qと区間長Tとの積で割った値E/(QT)を出力する。
。
M/T)未満であるか否かを判定する。ここでfloor関数は、小数点以下を切り捨て
た整数を返す関数である。floor(M/T)未満である(YES)時はステップS5
20に戻って処理を行い、floor(M/T)以上である(NO)時は特徴量生成部1
4の処理を終了する。
平滑化して、より滑らかな出力を得るようにしても良い。
発音されていて一定の周波数が安定的に持続している場所と、打楽器等が発音されていて
一定の周波数が安定的に持続しない場所とを識別し、有音程楽器の時間的に安定した周波
数成分の個数を計算して音の厚みを表す特徴量を生成するので、楽曲が記録された音響信
号から音の厚みを直接反映した特徴量を精度良く生成することができる。また、楽音の基
音と倍音を識別分離しない方式で処理を行うため、簡易な計算で特徴量を生成することが
できる。
(実施例2)
本発明の音響信号分析装置、音響信号分析方法及び音響信号分析プログラムの実施例2
を図1、図9乃至図11に基づいて説明する。図1は本発明の実施例2の音響信号分析装
置の構成を示すブロック図、図9は実施例2における図1の安定成分検出部の処理フロー
を示すフローチャート、図10は実施例2における図1の安定成分検出部のデータ格納形
式を示す図、図11は実施例2における図1の特徴量生成部の処理フローを示すフローチ
ャートである。
と同様である。また、音響信号入力部11と周波数分析部12は、実施例1で説明したも
のと同様の動作を行う。
て説明する。安定成分検出部13では、周波数分析部12に格納されている周波数成分c
[i][q](i=0〜M−1,q=0〜Q−1)を読み出して処理を行う。
表す制御変数pを0にセットする。
成分の対象となる最小のバンドQ1(Q1は0以上Q未満の定数)にセットする。
成分を有効成分としてカウントするための変数rを0にセットする。
ための変数saを0にセットする。
をpの値にセットする。
効成分であるか否かチェックする。有効な成分である(YES)と判定した時は、ステッ
プS770に進み、有効な成分でない(NO)と判定した時はステップS790に進む。
ステップS760の具体的な方法は実施例1で説明した方法と同様である。
変数rの値を1増やす。
ための変数saに周波数成分c[i][q]を加算する。
満であるか否かを判定し、(p+U)未満である(YES)時は、ステップS760に戻
って処理を繰り返す。ここでUは定数である。制御変数iの値が(p+U)以上である(
NO)時は、ステップS810に進む。
が定数V(ただしV≦U)以上であるか否かを判定し、V以上である(YES)時はステ
ップS820に進み、V未満である(NO)時はステップS830に進む。
ことになる。ただし実際には、ある音程の音が一定時間持続して発音されている場合にお
いても、微小な周波数のゆらぎ(ビブラート)があるので、有効な成分が連続するとは限
らず、断続的に存在する場合もある。このため、VをUの80〜90%程度に設定する方
が良好な結果が得られる場合がある。
sa)の組を安定成分メモリ13bに格納する。安定成分メモリ13bは特徴量生成部1
4から参照できるようになっている。
るか否かを判定し、Q2以下である(YES)時はステップS730に戻り処理を繰り返
す。Q2より大きい(NO)時はステップS850に進む。ここでQ2は、安定成分の対
象とする最大のバンドを表す定数である。
す。ここで、Pは通常1であるが、処理量を減らしたい場合にはPを2以上の値としても
良い。ただし、Pを2以上とする場合は、ステップS820における安定成分の格納時に
、(p,q,sa)のみでなく、(p,q,sa)〜(p+P−1,q,sa)の組をま
とめて格納するようにする。
であるか否かを判定する。(M−U)未満である(YES)時はステップS720に戻っ
て処理を繰り返し、(M−U)以上である(NO)時は処理を終了する。
定成分の情報が格納されている。
て説明する。特徴量生成部14では、所定の長さの区間毎に特徴量を生成する。本実施例
では、フレームシフト長SのT倍を区間の長さとする(Tは1以上の整数)。
頭を表す制御変数tを0にセットする。
成分メモリ13bを参照し、区間t内の安定成分の強度の総和sumを計算する。具体的
には、安定成分メモリ13bのpフィールドが、t≦p<t+Tを満たす安定成分の集合
θ[t]を求め、(数式18)に示すように集合θ[t]に属するsaの総和を求めてs
umとすれば良い。
t[t]として、sum、あるいはsum/Q、或いはsum/(QT)を出力する。
。
M/T)未満であるか否かを判定する。ここでfloor関数は、関数は小数点以下を切
り捨てた整数を返す関数である。floor(M/T)未満である(YES)時はステッ
プS920に戻って処理を行い、floor(M/T)以上である(NO)時は特徴量生
成部14の処理を終了する。
平滑化して、より滑らかな出力を得るようにしても良い。
及び特徴量生成部14において、有音程楽器の時間的に安定した周波数成分の所定の区間
における安定成分の強度の総和を計算して音の厚みを表す特徴量を生成するもので、実施
例1と同様の効果が得られる。
演算処理回路を設けたが、1つの演算処理回路が装置各部を制御する構成にすることも可
能である。
は全部をパーソナルコンピュータ等から構成することが可能である。この場合、上記で説
明した装置各部は、コンピュータのハードウェアもしくはソフトウェアによりその機能を
実現可能である。例えば、コンピュータに上記実施例1及び実施例2で説明した動作の一
部または全部を実行させるためのプログラムを、コンピュータのハードディスク装置、C
D−ROM等の記録媒体、もしくはダウンロードによりコンピュータのメモリ等に記憶さ
せて使用しても良い。
る。本発明で生成される特徴量を検索タグに適用することにより、「音の厚い楽曲を探し
たい」といった利用者ニーズに応えるような検索が可能になる。また、音の厚み感は楽曲
の雰囲気を決める重要なファクターなので、この特徴量を用いることにより、従来よりも
楽曲の雰囲気を正確に反映した楽曲の検索が可能になる。
ェクト等の画面表示などを制御する制御装置および音楽のジャンル、曲調に合わせて音質
、音量、音場などを制御するオーディオ装置に適用することができる。従来の制御装置や
オーディオ装置に比べて、楽曲の音の厚み感や、盛り上がり感をより精度良く捉えて制御
することが可能になる。
11 音響信号入力部
12 周波数分析部
13 安定成分検出部
14 特徴量生成部
11a〜14a 演算処理回路
11b A/D変換器
13b 安定成分メモリ
Claims (21)
- 楽曲に係る音響信号から前記楽曲の特徴を抽出する音響信号分析装置であって、
前記音響信号を周波数分析して、時間と周波数と成分強度とを対応させた各要素で構成される周波数成分データを生成する周波数分析手段と、
前記周波数成分データから前記成分強度が所定の値以上の要素を有効要素として検出し、前記周波数成分データの中で所定の時間内に同一の周波数の前記有効要素が所定の数以上存在する領域を安定成分として検出する安定成分検出手段と、
所定の区間における前記安定成分の強度の総和または前記安定成分の個数に基づいて前記所定の区間での音の厚みを表す特徴量を生成する特徴量生成手段とを備え、
前記安定成分検出手段は、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする音響信号分析装置。 - 前記安定成分検出手段は、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、成分強度の平均値を算出し、その平均値に所定係数を乗じた値を前記所定の値として算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の音響信号分析装置。 - 前記安定成分検出手段は、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と時間的に近傍の他の要素であり、かつ前記判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の音響信号分析装置。 - 前記周波数分析手段は、周波数軸上に等間隔に存在する周波数、または平均律音階に対応した周波数、または平均律音階の半音よりも更に細かく分割された周波数のうちのいずれかの周波数に対応させた前記各要素を生成する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。 - 前記特徴量生成手段は、前記所定の区間における前記安定成分の個数、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。 - 前記特徴量生成手段は、前記所定の区間における前記安定成分の強度の総和、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。 - 前記特徴量生成手段は、時間方向に平滑化する処理を行って前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項6のいずれか一項に記載の音響信号分析装置。 - 楽曲に係る音響信号から前記楽曲の特徴を抽出する音響信号分析装置が実行する音響信号分析方法であって、
前記音響信号を周波数分析して、時間と周波数と成分強度とを対応させた各要素で構成される周波数成分データを生成する周波数分析ステップと、
前記周波数成分データから前記成分強度が所定の値以上の要素を有効要素として検出し、前記周波数成分データの中で所定の時間内に同一の周波数の前記有効要素が所定の数以上存在する領域を安定成分として検出する安定成分検出ステップと、
所定の区間における前記安定成分の強度の総和または前記安定成分の個数に基づいて前記所定の区間での音の厚みを表す特徴量を生成する特徴量生成ステップとを備え、
前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする音響信号分析方法。 - 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、成分強度の平均値を算出し、その平均値に所定係数を乗じた値を前記所定の値として算出する、
ことを特徴とする請求項8に記載の音響信号分析方法。 - 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と時間的に近傍の他の要素であり、かつ前記判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする請求項8または請求項9に記載の音響信号分析方法。 - 前記周波数分析ステップは、周波数軸上に等間隔に存在する周波数、または平均律音階に対応した周波数、または平均律音階の半音よりも更に細かく分割された周波数のうちのいずれかの周波数に対応させた前記各要素を生成する、
ことを特徴とする請求項8〜請求項10のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。 - 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の個数、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする請求項8〜請求項11のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。 - 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の強度の総和、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする請求項8〜請求項11のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。 - 前記特徴量生成ステップは、時間方向に平滑化する処理を行って前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする請求項8〜請求項13のいずれか一項に記載の音響信号分析方法。 - 楽曲に係る音響信号から前記楽曲の特徴を抽出する音響信号分析プログラムであって、
前記音響信号を周波数分析して、時間と周波数と成分強度とを対応させた各要素で構成される周波数成分データを生成する周波数分析ステップと、
前記周波数成分データから前記成分強度が所定の値以上の要素を有効要素として検出し、前記周波数成分データの中で所定の時間内に同一の周波数の前記有効要素が所定の数以上存在する領域を安定成分として検出する安定成分検出ステップと、
所定の区間における前記安定成分の強度の総和または前記安定成分の個数に基づいて前記所定の区間での音の厚みを表す特徴量を生成する特徴量生成ステップとをコンピュータに実行させ、
前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする音響信号分析プログラム。 - 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、成分強度の平均値を算出し、その平均値に所定係数を乗じた値を前記所定の値として算出する、
ことを特徴とする請求項15に記載の音響信号分析プログラム。 - 前記安定成分検出ステップは、前記有効要素であるか否かの判定対象となる要素と時間的に近傍の他の要素であり、かつ前記判定対象となる要素と同じ周波数、または前記同じ周波数の近傍の周波数に対応する他の要素の成分強度を時間方向に加算した値を用いて、前記所定の値を算出する、
ことを特徴とする請求項15または請求項16に記載の音響信号分析プログラム。 - 前記周波数分析ステップは、周波数軸上に等間隔に存在する周波数、または平均律音階に対応した周波数、または平均律音階の半音よりも更に細かく分割された周波数のうちのいずれかの周波数に対応させた前記各要素を生成する、
ことを特徴とする請求項15〜請求項17のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。 - 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の個数、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の個数を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする請求項15〜請求項18のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。 - 前記特徴量生成ステップは、前記所定の区間における前記安定成分の強度の総和、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数で割った値、または前記安定成分の強度の総和を前記周波数データを構成する要素における周波数の種類の数と前記所定の区間の長さとの積で割った値を前記特徴量とする、
ことを特徴とする請求項15〜請求項18のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。 - 前記特徴量生成ステップは、時間方向に平滑化する処理を行って前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする請求項15〜請求項20のいずれか一項に記載の音響信号分析プログラム。
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