JPH04114198A

JPH04114198A - 電子楽器

Info

Publication number: JPH04114198A
Application number: JP2234078A
Authority: JP
Inventors: Shinichi Ota; 慎一大田
Original assignee: Yamaha Corp
Current assignee: Yamaha Corp
Priority date: 1990-09-04
Filing date: 1990-09-04
Publication date: 1992-04-15

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】「産業上の利用分野」この発明は、音声や楽音にリバーブやコーラス等の音響
効果を付加して発音する電子楽器に関する。

「従来の技術」一般に、電子楽器では、必要に応じて、外部から入力さ
れた音声や楽音にリバーブ、コーラスまたはエコーなど
の様々な音響効果を付加できるようになっている。従来
より、この種の電子楽器では、話声と、歌声との音響効
果をそれぞれ該エフェクタ内に設定し、音声の違いに応
じて音響効果を変えていた。１例えば、コンサートなど
での生演奏時において、演奏者が曲間に聴衆に対しての
アナウンスや、進行のための話を入れたり、（ＭＣと呼
称する場合がある：　Ｍａｓｔｅｒ　ｏｆ　Ｃｅｌｅｍ
ｏｎｙ［司会の意、転じて曲間に話を入れることも指す
］）曲中に語り的に話を入れたりすることがある。この
時、上記ＭＣや語り時とＣ以下、話声という）、歌唱時
（歌声という）とにおいて、例えば、エコーなどの音響
効果のパラメータを制御、変更し、効果的な音響効果を
付与することが望ましい。そして、上記音響効果の切り
替えは、話声と歌声との変わり目に、マニュアルによっ
て行っていた。

「発明が解決しようとする課題」ところで、上述した電子楽器では、話声と歌声との変わ
り目を見極めることは難しく、音響効果の切り替えを円
滑に行うことが困難であった。

この発明は、上述した問題に鑑みてなされたもので、人
力された音声が話声であるか歌声であるかを自動的に判
別でき、該判別結果に基づいて楽音に付与する音響効果
を自動的に切り替えることができる電子楽器を提供する
ことを目的としている。

「課題を解決するための手段」上述した問題を解決するために、この発明では、外部入
力音を所定の音声信号として出力するマイクロフォンと
、前記音声信号をスペクトル分析する音声分析手段と、該音声分析手段の分析結果に基づいて前記音声信号が話
声によるものであるのか、歌声によるものであるのかを
判別する判別手段と、該判別手段の判別結果に基づいて発音すべき楽音のパラ
メータを制御する楽音制御手段とを具備することを特徴
とする。

「作用　Ｊまず、マイクロフォンか出力する音声信号を音声分析手
段によりスペクトル分析する。次に、上記スペクトル分
析の結果に基づいて音声信号が話声によるものであるの
か、歌声によるものであるのかを判別手段により判別す
る。そして、上記判別結果に基づいて楽音制御手段によ
り発音すべき楽音のパラメータを制御する。

「実施例」次に図面を参照してこの発明の実施例について説明する
。第１図はこの発明の一実施例の構成を示すブロック図
である。

この図において、１はマイクロフォンであり、音声を電
気信号に変換し、音声信号として音声分析手段２および
加算器３へ出力する。音声分析手段２は、音声信号の周
波数分析を行い、入力音のトータルレベルＴＬおよびス
ペクトル分析出力（スペクトルエンベロープデータ）Ｓ
ＥをＳＦ（シンガーズ・フォルマント）検出手段４へ出
力する。該ＳＦ検出手段４は、上記トータルレベルＴＬ
およびスペクトル分析出力ＳＥに従って、シンガーズ・
フォルマントを検出する。

次に、上記シンガーズ・フォルマントについて、第２図
に示すスペクトル曲線を参照して説明する。

この図は、同一人物の歌声のスペクトル曲線（実線）と
話声におけるスペクトル曲線（破線）の−例である。こ
の図から明かなように、話声のスペクトル曲線のピーク
が２．２ｋＨｚと２．８ｋＨ２付近に現れるのに対して
、歌声のスペクトル曲線のピークは、２．８ｋＨｚに現
れている。このように、話声と歌声とでは、それぞれの
スペクトル曲線のピークおよび包絡線によって囲まれる
面積が異なることが知られている。したがって、本実施
例では、特定帯域（ｆｌ〜ｆ２の間：例えば、２．０〜
３．０ｋＨｚの間）でのスペクトルエンベロープに注目
し、この帯域の最大ピークレベルＦＬＩと、この帯域の
包絡線に囲まれた部分の面積Ｓとを求め、これらをトー
タルレベルＴＬに応じて補正したしきい値と比較してシ
ンガーズ・フォルマントを検出する。たたし、フォルマ
ントは、個人差や発声の状況に応じてトータルレベルＴ
Ｌが上下に変動する場合がある。この場合、例えば、フ
ォルマントのトータルレベルＴＬが所定の値より低くな
ると、シンガーズ・フォルマントのレベルもこれに応じ
て下がることが知られている。そこで、本実施例では、
上記しきい値を上記フォルマントの個人差などに対応す
べく、トータルレベルＴＬの変動に応じて、常にリアル
タイムでしきい値を変更するようになっている。そして
、シンガーズ・フォルマントを検出すると、その検出結
果に応じたデータＳＦを効果付与装置５へ出力する（詳
細は後述する）。次に、効果付与装置Ｉ５は、データＳ
Ｆに応じて、音響効果のパラメータ（残響の特性、時間
、変調の深さ、速さなど）を制御し、所望する音響効果
を付与して出力する。

なお、ＳＦ検出手段４が出力するデータＳＦは、別途設
けられた自動演奏装置６または電子楽器７へ出力されて
もよい。目動演奏装Ｗ６および電子楽器７は、データＳ
Ｆに応じて、例えば自動演奏を開始／終了したり、発音
状態を変化させるようになっている。上記自動演奏装！
ｌ！６および電子楽器７が出力する楽音は、加算器３へ
供給される。

加算器３は、音声信号と楽音とを加算し、前述した効果
付与装置５へ出力する。

次に、上述した構成による動作について、第３図ないし
第５図に示すフローチャートを参照して説明する。

本実施例による電子楽器は、電源か投入されると、第３
図に示すメインルーチンを実行する。このメインルーチ
ンでは、まず、ステップＳＡＩにおいて、音声分析手段
２が出力するトータルレベルＴＬがゼロであるか否かを
判断する。トータルレベルＴＬがゼロである場合には、
音声が入力されていないと判断して、該ステップＳＡ１
を繰り返し実行する。そして、音声が入力されてトータ
ルレベルＴＬがゼロでなくなると、ステップＳＡ１にお
ける判断結果はｒＹＥＳＪとなり、ステップＳＡ２へ進
む。ステップＳＡ２では、しきい値をトータルレベルＴ
Ｌで補正すべく第４図に示す補正ルーチンへ進む。

該補正ルーチンでは、まず、ステップＳＤＩにおいて、
トータルレベルＴＬに定数ｋｌを乗算し、これを最大フ
ォルマントのレベルのしきい値Ｆ　ｔｈとする。なお、
定数ｋｌは、基準レベルＴＬｓ時におけるｆ　１−　ｆ
　２間の最大フォルマントのレベルしきい値ＴｈＬ１を
上記基準レベルＴＬｓで除算して求めたものである（ｋ
ｌ＝Ｔ　ｈＬ１／Ｔ　Ｌ　ｓ）。次に、ステップＳＢ２
へ進み、トータルレベルＴＬに定数に２を乗算し、これ
をスペクトル包絡面積のしきい値ｓｔｈとする。なお、
定数に２は、基準レベルＴＬｓ時におけるｆ　１−　ｆ
　２間のスペクトル包絡面積のしきい値Ｔ　ｈＬ２を上
記基準レベルＴＬｓで除算して求めるたちのである（ｋ
２・Ｔ　ｈＬ２／Ｔ　Ｌ　ｓ）。上記ステップＳＢ２か
終了すると、メインルーチンに戻る。

メインルーチンでは、ステップＳＡ３へ進む。

ステップＳＡ３では、上述したしきい値Ｆｔｈおよびｓ
ｔｈに基づいて人力された音声にシンガーズ・フォルマ
ントか存在するが否かを判断するべく第５図に示すシン
ガーズ・フォルマント検出ルーチンへ進む。

該シンガーズ・フォルマント検出ルーチンでは、まず、
ステップＳＣＩにおいて、ｆ　１−　ｆ　２間の最大フ
ォルマントレベルＦＬＩを検出する。次に、ステップＳ
Ｃ２へ進み、上記最大フォルマントレベルＦＬＩがしき
い値Ｆｔｈより大きいか否かを判断する。ここで、音声
が歌声であったとすると、最大フォルマントレベルＦＬ
Ｉは、しきい値Ｆｔｈより大きい。したがって、ステッ
プＳＣ２の判断結果はｒＹＥｓＪとなり、ステップＳＣ
３へ進む。

ステップＳＣ３では、ｆｌ−ｆ２間のフォルマント包絡
面積Ｓを算出する。次に、ステップＳＣ４へ進み、上記
フォルマント包絡面積Ｓがしきい値８ｔｈより大きいか
否かを判断する。そして、上記ステップＳＣ４における
判断結果がｒＹＥｓＪの場合には、ステップＳＣ５へ進
む。すなわち、入力された音声のｆ　１−　ｆ　２間の
最大フォルマントレベルＦＬＩおよびフォルマント包絡
面積Ｓの各々がしきい値Ｆｔｈおよびｓｔｈより大きい
場合のみ、シンガーズ・フォルマントが含まれていると
判断してステップＳＣ５へ進む。ステップＳＣ５では、
データＳＦのデータ部（第６図参照）に最大フォルマン
トレベルＦＬＩを格納する。次に、ステップＳＣ６へ進
み、データＳＦの最上位ビットＭＳＢ（第６図参照）を
「１」にする。この最上位ビットＭＳＢを「１」にする
ことで、シンガーズ・フォルマントを検出したことを表
す。

一方、ステップＳＣ２またはＳＣ４における判断結果が
ｒＮＯＪの場合、すなわち、音声にシンガーズ・フォル
マントが検出されなかった場合には、ステップＳＣ７へ
進む。ステップＳＣ７では、データＳＦのデータ部（第
６図参照）に最大フォルマントレベルＦＬＩを格納する
。次に、ステップＳＣ６へ進み、データＳＦの最上位ビ
ットＭＳＢ（第６図参照）を「０」にする。この最上位
ビットＭＳＢを「０」にすることで、上述したステップ
ＳＣ６とは逆にシンガーズ・フォルマントが検出されな
りかたことを表す。

上述したステップＳＣ６またはＳＣ８が終了すると、ス
テップＳＣ９へ進む。ステップＳＣ９では、データＳＦ
を効果付与装置４へ出力する。効果付与装置１４は、デ
ータＳＦの最上位ビットＭＳＢが「１」の場合には、歌
声の音響効果を設定するとともに、データＳＦのデータ
部に従って音響効果の深さを設定する。一方、データＳ
Ｆの最上位ビットＭＳＢか「０」の場合には、話声の音
響効果を設定するとともに、データ部に従って音響効果
の深さを設定する。そして、効果付与装置４は、マイク
１から供給された音声信号に所定の音響効果を付与して
出力する。また、自動演奏装置６および電子楽器７は、
上述した効果付与装置４と同様に、データＳＦに応じて
、自動演奏を開始／終了したり、発音状態を変化させる
。例えば、話声の場合には、演奏か行われない状態にし
ておき、歌声になると、演奏を開始するようにしてもよ
い。

そして、ステップＳＣ９か終了すると、メインルーチン
へ戻る。メインルーチンでは、上述した処理を繰り返し
実行する。

「発明の効果」以上、説明したように、この発明によれば、まず、マイ
クロフォンか出力する音声信号を音声分析手段によりス
ペクトル分析し、次に、上記スペクトル分析の結果に基
づいて音声信号が話声によるものであるのか、歌声によ
るものであるのかを判別手段により判別し、上記判別結
果に基づいて楽音制御手段により発音すべき楽音のパラ
メータを制御するようにしたため、入力された音声が話
声であるか歌声であるかを自動的に判別でき、該判別結
果に基づいて楽音に付与する音響効果を自動的に切り替
えることができる利点が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例の構成を示すブロック図、
第２図はシンガーズ・フォルマントを示すスペクトル曲
線、第３図ないし第５図は本実施例の動作を説明するフ
ローチャート、第６図は本実施例で用いるデータＳＦを
説明するための概念図である。１・・・・・・マイク、２・・・・・・音声分析手段、
３・・・・・・加算器、４・・・・・・ＳＦ検出手段、
５・・・・・・効果付与装置、６・・・・・・自動演奏
装置、７・・・・・・電子楽器。

Claims

【特許請求の範囲】　外部入力音を所定の音声信号として出力するマイクロ
フォンと、前記音声信号をスペクトル分析する音声分析手段と、該音声分析手段の分析結果に基づいて前記音声信号が話
声によるものであるのか、歌声によるものであるのかを
判別する判別手段と、該判別手段の判別結果に基づいて発音すべき楽音のパラ
メータを制御する楽音制御手段とを具備することを特徴
とする電子楽器。