JPH0631516Y2 - エンベロ−プ近似装置 - Google Patents

Description

【考案の詳細な説明】 ［考案の技術分野］ この考案は楽音のエンベロープデータにて表現されるエ
ンベロープ波形を近似するエンベロープ近似装置に関す
る。

［背景］ 従来、電子楽器において、自然楽器音をシュミレートす
る音を作成する場合、楽音波形を構成する各種の要素や
パラメータをいろいろと変えてみることによって行われ
る。すなわち、作成者はいったんパラメータを設定した
後、そのパラメータによる楽音を試聴してみて望ましく
なければ、再度パラメータを設定し直す。この場合、電
子楽器音を自然楽器音に近づける有効なアプローチは存
在せず、作成者は試行錯誤をくり返す、というプロセス
を経なければならない。しかも、使用するパラメータの
制約から、十分、自然楽器音に近い音を得ることは困難
な場合が少なくない。

このことは、楽音波形の要素であるエンベロープを作成
する場合にも全く同様である。

原理的に考えると、自然楽器音自体の波形を分析し、電
子楽器で発生される楽音のパラメータに相当するパラメ
ータの値を抽出することができれば、抽出したパラメー
タの値を使用することで、自然楽器音に非常に近い音を
得ることができるはずである。

しかしながら、今日の電子楽器における楽音合成のしく
みそのものが、自然楽器音の持ついくつかの特徴を無視
した理論によつて成り立っており、自然楽器音の波形か
ら直接的に抽出可能な情報と、今日の電子楽器で使用す
るパラメータとの間には大きな隔りがある。

例えば、本件出願人は、自然楽器音波形からエンベロー
プ波形を抽出する装置を提案している。

この抽出によるエンベロープデータは自然楽器音の特徴
を忠実に示すものであるが、不規則的に変換するデータ
値をもち、データの数も非常に大きい。このため、楽音
を生成する上で大きな記憶容量と大量なエンベロープデ
ータを扱う複雑なエンベロープ処理機能を必要とし、区
間的に単調なエンベロープ波形を生成するにすぎない今
日の電子楽器にそのまま適用することができない。

［考案の目的］ したがって、この考案の目的は、上記のような大量の原
エンベロープデータに対し、データ圧縮を施し、少ない
数のデータでありながら原エンベロープデータの波形の
特徴を十分に表現できるエンベロープ近似装置を提供す
ることである。

［考案の要点］ この考案は、上記の目的を達成するため、与えられたエ
ンベロープの波形を切換点で方向が変わる限られた数の
直線で近似する。そして、最適切換点を求めるために、
２点間を結ぶ直線データと原エンベロープデータとの間
の最大誤差の値（両波形間の最大距離）を算出し、この
算出結果に基づいて最適切換点を求めることを特徴とす
る。

［考案の作用］ この考案によれば、原エンベロープ波形と２点間を結ぶ
直線との差の波形がピークを示すような座標が最適切換
点として決定される。結果として、このような最適切換
点を結ぶ折線と原エンベロープ波形との誤差は非常に小
さくなる。

また、この種のピーク座標は、原エンベロープ波形の持
つ楽音的特徴と深く係っており、データ圧縮された最適
切換点のセットは原音の特徴を保存する。

また、データ圧縮された最適切換点のセットを使用する
ことにより、最適切換点間を区間とする直線エンベロー
プデータを生成できる。したがって、エンベロープデー
タの生成のため、区間単位で直線データを発生するタイ
プの既存の電子楽器にそのまま、あるいは容易に適用す
ることができる。

［実施例］ 以下、図面を参照してこの考案の一実施例を説明する。

第１図は本実施例の全体構成であり、エンベロープデー
タメモリ１には、自然楽器音等から抽出したエンベロー
プデータが記憶される。この原エンベロープデータの波
形はエンベロープ近似回路２により、限られた数の直線
で近似され、最適切換点の集まりで表現される近似エン
ベロープデータが作成される。データ圧縮されたこの近
似エンベロープデータは近似エンベロープメモリ３に記
録される。

エンベロープ近似回路２は、ハード的には、ＣＰＵ、エ
ンベロープ近似プログラムメモリ、ワーキングメモリ、
入出力装置等で構成される。

第２図は逐次、最適切換点を決定する方式をとった場合
のエンベロープ近似回路２の構成図であり、直線数設定
部２０で近似する直線の数が設定され、サイクル制御部
２１の制御の下に、直線切換点解析部２２が新しい最適
切換点を逐次、解析し、設定した直線数に相当する最適
切換点が得られたところで、動作が完了する。

第３図は、本実施例における最適切換点の解析の原理を
図示したものである。ｙ＝Ｄ（ｘ）は原エンベロープデ
ータの波形を示し、Ｑ（ｘ_１、ｙ_１）とＲ（ｘ_２、
ｙ_２）はデータ区間における原エンベロープ波形の始点
と終点の座標である。

このデータ区間内で、最適切換点を見つけるために、原
エンベロープ波形の各点が検査される。Ｐ（ｘ、ｙ）は
データ区間内における原エンベロープ波形上の特定の座
標を示している。一方、始点Ｑと終点を結ぶ直線はｙ＝
ａｘ＋ｂで示されている。

ＥＲ＝｜Ｄ（ｘ）−（ａｘ＋ｂ）｜ で示される式は、検査されるｘ座標における原エンベロ
ープ波形と上記直線との距離（絶対誤差）である。ｘ座
標をデータ区間の始点のｘ座標ｘ１から終点のｘ座標ｘ
２まで走査した場合、上記ＥＲの値は、走査位置によっ
て変化し、ある位置において最大に達する。ＥＲを最大
にする座標がデータ区間における最適切換点になる。

第４図は第３図で説明した原理に従う、直線切換点解析
部２２の構成である。本例では最初のデータ区間とし
て、原エンベロープデータの全区間を選び、ｘ座標を原
エンベロープの先頭から最後尾まで走査してみて、最初
の最適切換点を求め、以降は、既に求められた最適切換
点をデータ区間の端点として用い、既に求められた最適
切換点間を結ぶ直線と原エンベロープ波形との距離を最
大にする点を、原エンベロープ波形の全区間のなかから
探し出し、その点を新しい最適切換点としている。

第４図において、データ区間指示部２２ａには、最適切
換点の検索サイクルに応じ、サイクル制御部２１から、
データ区間の情報がセットされる。直線データ抽出部２
２ｂは、データ区間指示部２２ａが指す現在のデータ区
間の始点Ｑと終点Ｒを直線作成部２２ｃに渡して直線ｙ
＝ａｘ＋ｂを決定する係数ａ、ｂを算出させ、定められ
た直線から直線データを生成する。また、区間内エンベ
ロープ抽出部２２ｄは、現在のデータ区間にある原エン
ベロープデータを抽出する。

差分要素２２ｅは、同一のｘ座標における原エンベロー
プデータの値Ｄ（ｘ）と直線データの値ａｘ＋ｂとの差
ＥＲを算出する。

最大誤差検出部２２ｆは、差分要素２２ｅから与えられ
る誤差ＥＲをモニターし、その最大値を抽出する。最大
誤差を検出したとき、最大誤差検出部２２ｆはＭＡＸ座
標保持部２２ｇに更新信号を与え、これを受けて、ＭＡ
Ｘ座標保持部２２ｇは区間内エンベロープ抽出部２２ｄ
の示す現在の走査座標を読み込み、それを保持する。

区間終点検出部２２ｈは、現在の走査座標がデータ区間
の終点に達したことを検出し、データ区間指示部２２ａ
に対し、データ区間を次の区間に移動させる。

全区間完了検出部２２ｉは、現在の走査座標が原エンベ
ロープ波形の最後尾に達したことを検出する。

このとき、ＭＡＸ座標保持部２２ｇには原エンベロープ
波形の全区間のうちで、直線との距離を最大にする座
標、換言すれば、原エンベロープ波形から直線を差し引
いた関数のピークの座標である新しい最適切換点が保持
されている。

そこで、全区間完了検出部２２ｉはサイクル制御部２１
に対し、今回の最適切換点の解析の完了を伝えるととも
に、ＭＡＸ座標保持部２２ｇにある新しい最適切換点を
読み出し、サイクル制御部２１に渡す。

第５図は、エンベロープ近似回路２の動作の詳細なフロ
ーチャートである。

このフローチャートで使用している各種の変数の意味に
ついて列記する。

Ｌ；何折線か（設定直線数） Ｐ；ポイント数（データ数） Ｄ（ｐ）；原エンベロープデータ ＩＰ_ｉ；先頭から数えてｉ番目の切換点のｘ座標 ｉ；折線の数だけ繰り返すときの変数（処理済直線数） ｊ；２〜Ｐ−１の間の変数（走査ｘ座標） ｃ；ｊがＩＰ_ｃとＩＰ_c+1の間にあることを表わす変数 （ｘ_１、ｙ_１）；データ区間の始点Ｑ…… （ＩＰ_ｃ、Ｄ（ＩＰ_ｃ）） （ｘ_２、ｙ_２）；データ区間の終点Ｒ…… （ＩＰ_c+1、Ｄ（ＩＰ_c+1）） ａ、ｂ；直線ｙ＝ａｘ＋ｂの係数 ＥＲ；ｊ点におけるｙ＝ａｘ＋ｂとｙ＝Ｄ（ｘ）の差の
絶対値 ｍ、ｎ；ＩＰの順番を入れ替える（ソーティング）為の
変数 上記の変数の意味と、これまでの説明からフローチャー
トの流れはほとんど明らかなので、簡単に説明する。

Ｓ１〜Ｓ５は初期化の処理で、直線数の設定、使用する
原エンベロープのデータ数の入力、原エンベロープデー
タの読み込み等を行っている。Ｓ４で、ＩＰ_１＝１、Ｉ
Ｐ_２＝Ｐとしているのは、原エンベロープ波形の始点と
終点を最適切換点と想定し、この始点から終点までを最
初のデータ区間と想定したためである。Ｓ５のｉ＝１で
示されるように、最初の直線は一本である。この最初の
直線として原エンベロープの始点と終点を結ぶ直線を想
定している。

Ｓ６は、最適切換点を新たに求めるサイクルの開始のた
めの処理で、走査ｘ座標、データ区間、最大誤差の変数
を初期化している。

Ｓ７はデータ区間の更新チェックであり、現在の走査ｘ
座標がデータ区間の終点に達したら、Ｓ８を介してデー
タ区間を次の区間に移している。

Ｓ９〜Ｓ１１では、データ区間の始点座標Ｑ、終点座標
Ｒ、現在走査座標Ｐを使って、直線ｙ＝ａｘ＋ｂを決定
している。

Ｓ１２で現在走査ｘ座標における原エンベロープデータ
と直線データとの誤差を求めている。

Ｓ１３〜Ｓ１５はデータの最大誤差の抽出のための処理
であり、現在走査座標の誤差がそれまでの最大値ＭＡＸ
を超えた場合に、その値をＭＡＸに入れている。

Ｓ１６で現在の走査ｘ座標ｊをインクリメントし、ｊが
原エンベロープ波形の終点に達するまでＳ７以下の処理
を繰り返している。

Ｓ１８〜Ｓ２５は最適切換点のｘ座標のセットのソーテ
ィング処理である。ソーティング処理に入る時点では、
Ｓ１４で示されるように、今回のサイクルで見つかった
最適切換点のｘ座標値はＩＰ_i+2に置かれる。しかし、
この値はＩＰ_i+1に置かれている原エンベロープ波形の
終点のｘ座標値Ｐよりは、当然小さい。そこで、このソ
ーティング処理で、最適切換点の配列を、ＩＰ_１＜ＩＰ
_２＜……ＩＰ_i+2の順に並び替えている。

Ｓ２６で処理済の直線数ｉをインクリメントし、次の最
適切換点の検索サイクルをＳ６より再開し、ｉが設定直
線数に達するまで繰り返す。

以上の処理により、所要数の最適切換点のｘ座標のセッ
トＩＰ＝（ＩＰ_１、ＩＰ_２、……ＩＰ_L+1）が求められ
た。

実際に、直線近似エンベロープデータを発生するには、
最適切換点のセットＩＰ、Ｄ（ＩＰ）から計算すればよ
い。つまり，（ＩＰ_１、Ｄ（ＩＰ_１））と（ＩＰ_２、Ｄ
（ＩＰ_２））を結ぶ直線データを最初に算出し、ＩＰ_２
に達したら直線を（ＩＰ_２、Ｄ（ＩＰ_２））と（Ｉ
Ｐ_３、Ｄ（ＩＰ_３））を結ぶ直線に切り換え、以下、順
次、切換点で直線を切り換えていくことで実現できる。

なお、第５図の処理では、１つの最適切換点を探し出す
のに、、原エンベロープのデータ数分のｘ座標の走査と
それに関連する最大誤差の抽出だけでよく、演算回数が
少なくて済む、というメリットがある。

このように、本実施例では、自然楽器音から抽出したエ
ンベロープデータが与えられた場合、直線数をオペレー
タが指定するだで、自動的に直線による最適近似が実行
される。したがって、従来のように、試行錯誤を通じて
エンベロープを求めていく手法に比べ、はるかに効率が
よく、高速である。

なお、上記実施例では、最適切換点の選択を単一の原理
に従って行っているが、他の選択原理と併用することも
可能である。

［考案の効果］ 以上、詳細に説明したように、この考案では、与えられ
た原エンベロープデータにて表現されるエンベロープ波
形に対し、その原波形との最大距離に基づく、限られた
数の直線で原波形を最適近似しており、原波形のもつ原
音の特徴が実質上失なわれることなく近似される。した
がって、この近似により得たエンベロープを楽音合成装
置に接続することにより、より自然楽器音に近い楽音を
得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの考案の一実施例に係るエンベロープ近似装
置の全体構成図、第２図はエンベロープ近似回路の構成
例を示す図、第３図は実施例における最適切換点の選択
の原理を説明する図、第４図は直線切換点解析部の構成
例を示す図、第５図はエンベロープ近似回路の動作を示
すフローチャートである。 １……エンベロープデータメモリ、２……エンベロープ
近似回路、３……近似エンベロープメモリ、２２……直
線切換点解析部。

Claims (1)

【実用新案登録請求の範囲】
1. 【請求項１】与えられたエンベロープデータにて表現さ
   れるエンベロープ波形を切換点で方向が変わる限られた
   数の直線で近似するエンベロープ近似装置において、 ２点間を結ぶ直線データを発生する直線データ発生手段
   と、 上記直線データとエンベロープデータの両波形間の最大
   距離を算出する算出手段と、 上記最大距離に基づいて切換点を決定する切換点決定手
   段と、 を有することを特徴とするエンベロープ近似装置。