JP4953068B2 - 和音判別装置、和音判別方法およびプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明のひとつの形態に係る和音判別装置の機能的な構成を示すブロック図である。同図に図示された各部は、例えばCPUなどの演算処理装置がプログラムを実行することで実現されてもよいし、和音の判別に専用されるDSPなどのハードウェアによって実現されてもよい。
次に、本発明の第2実施形態について説明する。
第1実施形態における和音同定部32の処理によれば和音の各構成音の組合せを特定することが可能である。一方、確率密度関数Pにピークが現れる基本周波数F0の高低は、和音を構成する各構成音の配列の順番に対応している。そこで、本形態においては、各構成音の単純な組合せに加え、確率密度関数Pから認定される各構成音の高低も加味して和音が特定される。なお、本形態のうち作用や機能が第1実施形態と共通する要素については、以上と同じ符号を付して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
次に、本発明の第3実施形態について説明する。なお、本形態に係る和音判別装置100の構成や動作は、和音同定部32が実行する処理の内容を除いて第1実施形態と同様である。
以上の各態様においては確率密度関数Pと和音パターンHとの対比の結果に基づいて和音が同定される構成を例示したが、確率密度関数Pに応じた和音を同定する方法は適宜に変更される。例えば、図4に示すように、関数推定部22と和音同定部32との間に音高特定部26を介在させた構成も採用される。音高特定部26は、確率密度関数Pに優勢なピークが現れる複数の基本周波数F0を特定して和音同定部32に出力する。和音同定部32は、音高特定部26が特定した各基本周波数F0を構成音の音高とするひとつの和音(さらには第3実施形態のように基本周波数F0の高低の順番に構成音を配列した和音)を同定する。以上のように、本発明の好適な態様に係る和音同定部32は、確率密度関数Pにてピークが現れる基本周波数F0を音高とする構成音を含む和音を同定する手段であれば足り、和音同定部32が和音の同定に際して確率密度関数Pを直接的に使用する構成は必ずしも必要ではない。
Claims (6)
- 高調波構造をモデル化する複数の音モデルの混合分布として入力音響信号をモデル化したときの各音モデルの重み値を示す基本周波数の確率密度関数を推定する関数推定手段と、
前記関数推定手段が推定した確率密度関数の複数のピークの各々に対応する周波数を各構成音の音高とする和音を同定する和音同定手段と
を具備する和音判別装置。 - 前記関数推定手段が推定した確率密度関数においてピークが現れる複数の基本周波数のうち最も低い基本周波数を特定する特徴音特定手段を具備し、
前記和音同定手段は、前記特徴音特定手段が特定した基本周波数をベース音の音高とする和音を同定する
請求項1に記載の和音判別装置。 - 前記和音同定手段は、前記関数推定手段が推定した確率密度関数においてピークが現れる基本周波数を音高とする複数の構成音を各基本周波数の高低の順番に配列した和音を同定する
請求項1または請求項2に記載の和音判別装置。 - 相異なる和音に対応する複数の和音パターンを記憶する記憶手段を具備し、
前記和音同定手段は、前記関数推定手段が推定した確率密度関数を1オクターブ毎に区分した複数の区間を音階が共通する成分について加算してプロファイルを作成し、前記複数の和音パターンのうち前記プロファイルに最も類似する和音パターンの和音を同定する
請求項1から請求項3の何れかに記載の和音判別装置。 - コンピュータが、
高調波構造をモデル化する複数の音モデルの混合分布として入力音響信号をモデル化したときの各音モデルの重み値を示す基本周波数の確率密度関数を推定し、
前記推定した確率密度関数の複数のピークの各々に対応する周波数を各構成音の音高とする和音を同定する
和音判別方法。 - 高調波構造をモデル化する複数の音モデルの混合分布として入力音響信号をモデル化したときの各音モデルの重み値を示す基本周波数の確率密度関数を推定する関数推定処理と、
前記関数推定処理で推定した確率密度関数の複数のピークの各々に対応する周波数を各構成音の音高とする和音を同定する和音同定処理と
をコンピュータに実行させるプログラム。
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