JPH06502023A - 楽音合成方法 - Google Patents

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】 楽音合成方法 技術分野 この発明は、加法的な楽音合成方法に関し、特に、楽音の生成に用いて好適な楽 音合成方法に関する。

背景技術 加法的な合成では、通常、正弦波発振器の列によって行われ、処理手段は、楽音 波形のＤＩＳＣＮＥＴＩＺＥＤ（された）表現を得るために用いられる正弦波の サンプリングを得ることを可能とする。この結果、この表現には、多（のサンプ ルが必要となる。これらは、コンピュータによって生成される。このメモリに格 納される算出されたサンプルは、デジタル／アナログ変換操作の間中、電圧に変 換される。

不連続のパルスのシーケンスは、連続した電気信号を得るためにフィルタリング によって平滑化される。上記電気信号は、増幅された後、可聴できるようにする ため、変圧器へ供給される。

加法的な楽音合成は、正弦波成分上の楽音現象を見分ける。正弦波成分の特性は 、フーリエ分析によって評価され得る。主波形は、連続した周波数成分に分解さ れる。楽音が倍音であるとき、その周波数成分は、基本周波数と呼ばれる多重周 波数を冑する。上記基本周波数は、楽音の音色を決定する成分である、ピッチお よび振幅に対応している。

加法的な合成においては、合成された楽音を表すデジタル信号Ｓ　（ｎ）は、周 波数、振幅および位相の１個の正弦波成分Ｃｊの合計に等しい。また、周波数、 振幅および位相は、所定の時間で変化する。

ここで、Ｃｊ　（ｎ）ｇａｊ　（ｎ）Ｃｏｓ　［２ｘ　ｆｊ　（ｎ）ｎ／Ｆｅ＋ φ４（ｎ＋１である。

成分ＣＪに対して、サンプルｎは、 ｆｊ（ｎ）は周波数、 ａ　Ｊ　（ｎ）は振幅、 Ｆｅはサンプリング周波数である。

周知の方法において、所定の時間の間の信号Ｓ　（ｎ）の算出のために、周波数 、振幅および位相のパラメータは、通常、聴覚の時定数に係り、２００Ｈｚ以下 のりフレフンング周波数でフ／ビュータへ供給される。

これらのパラメータは、楽音の一定のタイプをモデルとするアルゴリズム、また はミュージシャンが聞きたいと望む周波数に関連する純粋な合成データにお（１ て、楽音の分析から生成する。

信号がパラメータのセットのレフレッシング周波数より高いサンプリング周波数 で生成されなければならないため、算出されたサンプルに一致した瞬間の周囲の ２つの連続するパラメータセットの間の補間がある。実際には、レフレッシング 周波数が２００Ｈｚ以下であるのに対して、サップリング周波数は４４．１ＫＨ ｚもしくは４８ＫＨｚのいずれかとなる。

パラメータのレフレッシング周波数で発生するノイズやクリックを引き起こす要 因となる、値の予期しない変化の連続発生を避ける必要がある。

各成分および周波数ｆＪ（ｎ）での開始に対して、瞬間的な位相が次式に従って 算出される。

０ｊ（ｎ）＝Ｉ［０ｊ（ｎ−１）＋Ｈｆｊ（ｎ）＋φ】（ｎ）−φ０ｎ−１）］ ５ｏｄｕｌｏ　２ｘ 上記式は、正弦波成分の算出を可能とする。後半は、Ｏと２（例えＩＩＩＪ−４ ０９６）の間のＭ個の値を仮定しているＸに対するＳｉｎ　ｘ　のサンプル１ノ ングされた値を含むテーブルをアドレッシングすることによって得られる。得ら れた値は、Ｃｊ（ｎ）を与えるために、振幅の瞬時値ａｊ（ｎ）に乗算される。

この方法によって算出された１個の成分の値はサンプルＳ　（ｎ）を生成するた めｇこ合計される。

これらの演算は、連続するサンプルの各々を算出するため１こ繰り返し行われる 。

加法的な合成処理は、重要な算出時間が要求されると′、）う大声を有する。す なわち、与几られたフンビ二一夕に対して、リアルタイムで算出される成分の数 は低く、すなわち、モトローラにより製造されたマイクロプロセッサＤＳＰ５６ ０００において８から１３である。これは、ジ璽ン・ストラウン（Ｊｏｈｎ　５ ｔｒａｖｎ）、「モトローラのマイクロプロセッサＤＳＰ５６０００を用いた楽 音のための実行テーブル参照発Ｊｔｉｊｌ！　（１＊ｐｌｅ＠ｅｎｔｌｎｇ　Ｔ ａｂｌｅ　Ｌｏｏｋ−ｕｐ　０ｓｃｉｌｌａｔｏｒｓ　ｆｏｒ　Ｍｕｓｉｃ@ｗ ｉｔ ｂ　ｔｈｅ　ＭＯＷＯｌｌ　ＤＳＰ　５０００　Ｆａｍｆｌｙ）　Ｊ　Ｉ　Ｐｒ ｏｅ、８Ｓｔｂ　ＡＥＳ　Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎ、Ｎｏｖｅ{＋ｂａｒ ８８、ＬＡ、ｕＳ＾に見ることができる。

ランダム・スペクトル密度を伴うノイズの生成の難しさは、この処理における他 の欠点である。しかしながら、ノイズの存在は、楽音の生成にとって基本的なこ とである。すなわち、息継ぎおよび他の一次的な要素の生成により、吹奏楽器を シミーレートすることが可能となる。

前述したように、時間範囲内の作業の代りに、他の処理は、周波数範囲における 作業からなる。これは、ターベイ（Ｔｉｂｅｔ）等による、ＩＣＡＳＳＰ、　１ ９８ｇ、ｒＦＦＴ多重周波数合成装置（ＦＰＴ　Ｍｕｌｔｉ−Ｆｒａｑｕｅｎｃ ｙ　５ｙｎｔｈｅｓｉｚｅｒ）　Ｊ　、　Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ、　ｐｐ。

１４３１−１４３４に見ることができる。

しかしながら、このドキュメントは、単に、信号ウィンドウ（窓）の再構成に関 するものである。この解法は、信号にノイズを加えるという欠点、および不完全 であるという欠点から損害を受ける。すなわち、パラメータが上記方法で複雑な 様式に展開する時、信号を再構成することのみを可能とする。信号ウィンドウか らの信号を合成することからなる上記方法は、多くの楽音信号にとって適さない （パラメータは、例えば、ビブラートを含む音符がある時、展開する）。

発　明　の　目　的 この発明は、周知の処理の欠点を解決することを可能とする。推奨する加法的な 楽音合成処理は、二手スバートが、時間処理と同様に柔軟性を有する楽音合成を 実行することを可能とする周波数タイプの方法を用いる。この方法では、その欠 点から損害を受けず、かつ、前述した周波数処理の欠点からも損害を受けない。

すなわち、算出する回数が著しく減少し、そのため、標１的な処理装置（例えば 、モトローラの６８０００）に対して、多数（＞１０００）の正弦波にとっては 、約１３の効１がある。

発明の開示 この発明は、加法的な楽音合成処理に関し、譲処理においては、結果として、連 続する周波数スベクロラの逆フーリエ変換を実行することによって、複数のサン プルブロックが生じる。時間重畳されたサンプルブロックは＋楽音波形を表す連 続した複数のサンプルを形成するために加算される。

この発明は、さらに、楽音合成のための処理に関し、次のステップからなること を特徴している。

Ａ）　構成される周波数スペクトラムの逆フーリエ変換操作により得られる各ブ ロック、すなわち、時間−置換信号ブロックを重畳／加算することにより合成信 号を生成し、 Ｂ）　スペクトルのエンベロープをＪ４Ｆｌ、その後、繰り返し、所望する周波 数要素の各々に対して、前記周波数要素を表すパター／を得るために、自身の位 相要素によって重み付けされた構成要素の振幅によってスペクトルのエンベロー プを乗算し、得られたパターンを構成されるスペクトラムに加算し、Ｃ）合成さ れるべき信号の所望しない部分に対応して得られたスペクトラムを、スペクトラ ムに加算し、 前記周波数スペクトラムを構成する。

すなわち、連続するサンプルブロックは、高速逆フーリエ変換（ＦＦＴ−’）ｇ −よって算出される。この連続するブロックの重畳、すなわち、前のブロックに 対して置換された各々は、楽音波形を表す信号を再編成する。特に、重畳は、ブ ロックの境界における算出エラーを避け、再編成された信号の品質の良さを保証 すこの発明による処理の特徴によれば、個々の信号ブロック間のいかなる歪も伴 わない成分の振幅の直線補間がある。

また、他の特徴によれば、周波数および位相の展開のための歪は、瞬間的な位相 のつながりに対して、最適な点ＮＯを選ぶことにより最小となる。

ている。

図面の簡単な説明 図１は本発明による処理の興なる段階の模擬ダイヤグラムである。

図２は周波数スペクトラムの部分的な図である。

図３は周波数スペクトラムから算出されたサンプルブロックを示す図である。

図４は平滑関数によって乗算されたサノプルプロ、りを示す図である。

図５はサンプルブロックの７−ケンスの重量を示す図である。

５ｉｉ１６はサンプルブロックの加算に続くサンプルのシーケンスを示す図であ る。

発明を実施するための最良の形態 この発明の処理によれば、パラメータ（周波数ｆｉ、振幅Ａｉ、位相φ１．所望 しない成分Ｂｉ）のセットＣｊは、例えば２００Ｈｚのりフレ１シング周波数で 、楽音波形を表すデジタルサンプルの決定のために、図示しないコンビュータへ 供給される。

これらパラメータは、例えば、キーボード上の器楽演奏家の機械的な動作から発 生し、電気的なデータ信号へ変換される。あるいは、楽器をモデリングするか、 または何等かの手段により、上記入力パラメータを得ることを可能にする。

この発明による処理の異なる段階（ステージ）をよりよく理解するために、図Ｉ Ａおよび図ＩＢを参照せよ。これらの段階は、図３ないし図６を参照して説明好 ましい方法では、パラメータＣｊ　（ｆｉ、Ａ＋、　φ１）は、記憶テーブルＴ ＡＢＩに記憶される。選ばれたスペクトルのエンベロープもまたテーブルＴＡＢ ２に記憶される。合成信号へ導入されるべきノイズのスペクトル密度もまたテー ブルＴＡＢ３に記憶される。

処理は、時間−置換信号（段階７０．図ＩＢ）のブロックＢｍを重畳／７Ｉ］算 することにより、合成信号Ｓを生成することからなる。各ブｏ２りは、構成され た周波数スペクトラムの逆フーリエ変換操作（段階５０、図１８）によって得ら れることからなる。

その位相要素、Ｉ＋によって重み付けされた成分の振幅ＡＩに、スペクトルのエ ンベロープを乗算する（図ＩＡの２０を参照せよ）。この方法では、パターンは 、図ＩＡに示す曲線１２Ｍによって表され、これは周波数成分を表している。

得られたパターンを、Ｓｌを得るために構成されているスペクトラム５ｌ−１へ 加算する（図ＩＡの３０をＩｌｌせよ）。

信号の所望しない部分に対応するスペクトラムへ得られたスペクトラムを加算す る（図ＩＡの４０を参照せよ）。

信号の所望しない部分に対応するスペクトラムは、フィルタの周波数応答に、ホ ワイトノイズのスペクトル密度を乗算することにより得られる。

この目的のために、ホワイトノイズ発生器およびＩＲｔＬ数応答コンピュータ１ ００がある。この周波数応答コンピュータ１００は、テーブルＴＡＢ５に一覧表 化された周波数応答パラメータを用いる（図ＩＡ）。

スペクトルのエンベロープにより周波数応答のコンポリ講−／曹ンを避けるため に、優先権は、ホワイトノイズのスペクトラムと、信号のために選ばれたスペク トルのエンベロープとの間のコンポリューン１ンに対して与えられる。すなわち 、図ＩＡに示すように、コンポリ１−ン１ンの結果Ｂ（は、直接、テーブルＴＡ Ｂ３に利泪できる。

加えて、スペクトルのエンベロープは、ブロックのサンプリングに比較して、構 成されるべきスペクトラムの大きさによって可能とするよりも、よりよい周波数 分析ををするために、オーバーサンプルされた形式でテーブルＴＡＢ２に一覧表 化される。

段階１０（図ＩＡ）は、Ｍｆｉに対応する周波数の正確な値に一致したγノブ− サンプルされた形式をす／ブ１．１ングし、それを構成されるべき、かつ、ｆｌ に近いスペクトル成分上を中心としたスペクトラムへ置換することからなる。

次に、この発明による処理についてさらに詳細に述べる。各セットのパラメータ は、図２に示すような周波数スペクトラムを構成することを可能とする。

各周波数スペクトラムは、スペクトルのエンベロープ１２．１４にグループ化さ れた分離したスペクトル成分ｌＯを加算することにより得られる。各スベクトル のエンベロープは、正弦波成分１２、またはスペクトルのノイズバンド１４に一 致する。

正弦波成分に対応するエンベロープは、ｌから１０個のスペクトル成分に寄せ集 められる。所望しない成分に対応するエンベロープは、ノイズバンドの幅に比例 したスペクトル成分の数に寄せ集められる。これらエンベロープは、重畳さね、 対応するスペクトル成分はお互いに加算される。スペクトルのエンベロープには 、２つのタイプがあり、これらは正弦波成分に対応する符号１２で示され、所望 しない成分に対しては符号１４で示される。これらスペクトルのエンベロープｌ 　２゜１４は時間を基準とする関数、フーリエ変換を限定する。

好都合なことに、正弦波成分に対応するスペクトルのエンベロープ１２の場合に は、該エンベロープ１２は、それらを、−Ｆｅ／２および＋Ｆ　ｅ　／　２によ って定義される範囲に含まれる狭い周波数バンドにおける無視できない値を仮定 するために、選択される。上記Ｆｅは、サンプリング周波数である。例えば、エ ンベロープの最大値において４０ｄＢまたは６０ｄＢ以下である場合には、エン ベロープは無視してもよいと考えられる。

周を数ｉＡ囲におけるスペクトルのエンベロープの定義に対応する時間関数は、 多数からなる。それらは「ウィンドウｊタイプである。ｆｅｎ（ｎ）として、一 般的な形式に言及される、ハン（［ＩＡＮ１１＋ウイノドウもしくはプラックマ ン（ＢＬＡ（ＸＭＡＮに）ウィンドウに非制限方法としてＩｆｆされる。

時間関数または、使用可能なウィンドウの多くは、ハリス　Ｊ、［分離フーリエ 変換によるハーモニック分析のためのウィンドウの使用において（Ｏｎ　ｔｈｅ 　ＵｓｅｏｆＷｉｎｄｏｗｓｆｏｒＨａｒｍｏｎｉｃＡｎａｌｙｓｉｓマｉｔｈ ｔｂｅＤｉｓｃｒｅｔｅＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）。

Ｐｒｏｅ、　ｏｆ　ｔｈｅ　ＩＥＥＥ、　Ｖｏｌ、６６、　Ｎｏ、１．　Ｊａｎ ｕａｒｙ　１９７８．　ｐｐ、５ｌ−８３に磐芦される。

例えば、ハノウインドウを選択する場合には、７から１４ポイノトだけのために 、非１１隔として彼のフーリエ変換が考ｌされる。長さ２丁のノ・ン時開つイノ ドウｈｌＩ＋１以下に定義される。

一丁≦ｎく↓Ｔに対して、 ｈａ　（ｎ）ｘ１７２　Ｃｏｓ　［２ｆｆ（ｎ／’２Ｔ）Ｅ＝０　（上記イノタ ーパル外において）ここで、Ｔは時間パラメータであり、ｎは構成されるべきサ ンプル数である。

ハンフーリエ変換ｈａは、周波数スペクトラムを構成するために、エンベロープ １２に対して用いられる。上記周波数スペクトラムは、周波数ｆＯ，ｆｌ、ｆ３ ゜等に寄せ集められ、入力パラメータによって定義される。各エンベロープは、 これらパラメータによって定義される振幅を有する。中央にある周波数ｆＯ，ｆ ｌ。

ｆ３等は、入力パラメータによって定義される位相により選択可能に伴うもので ある。

サンプル決定処理速度を上げるためには、ウィンドウ関数のフーリエ変換は１度 限り算出され、以下に述べるように、コンビコータのメモリに一覧表化され、記 憶される。

エンベロープ１４はノイズスペクトラムに一致し、Ｍ／ノイズスペクトラムコン ビ、−夕のメモリに一覧表化され、記憶されている。周波数スペクトラムは、楽 音の構成要素のように、例えば、純粋な楽音のための１から壷な楽音のための数 １００まで並んだ、同数のエンベａ−ブを有している。上記数値は限定されな周 波数スペクトラムは、正の周波数に対して、上記方法によって算出されるのみで あり、負の周波数に対しては、対称性によって完成される。各正の周波数要素に 対して、正の周ｔＮ数要素の兵役複素数である負の周波数Ｉ！！！素が加算され る。

この方法において、サンプルブロックのシーケンスが決定され、各々が、選択さ れたウィンドウ関数の時間長であるところのデュレーシＷン２丁に対して楽音波 形の表現を形成する。

周波数スペクトラムが一度形成されると、分離された逆フーリエ変換が、分離− 基数ＦＦＴ−’アルゴリズム、もしくは、他の高速フーリエ変換アルゴリズムに より実行される。

図３は、サンプルブロックを示す図であり、ブロック１６のサンプルシーケンス １７がエンベロープ１８に含まれることを明確にしている。上記エンベロープ１ ８はこの場合、ハンウイノドウ関数ｈａ　（ｎ）である。時間２丁は、例えば、 約２．６７ｍ５に等しい。

サンプル１７は、サンプリング周波数Ｆｅの逆数に等しい期間Ｔｅによって分割 される。例えば、４８０００Ｈｚであり、これは、楽音波形が４８０００個のサ ンプルにより再構成され、Ｔｅは２０．８３マイクロ秒に等しいことを意味する 。すなわち、サンプルブロックは、例えば、１２８個のサンプルからなる。

周波数スペクトラムの逆フーリエ変換は、それゆえ、１つのサノブリノグ／−ケ ノスを得ることを可能とする。上記サンプリングノーケンスは、ｓ（ｎ＋ｍＴ） ・ｆｅｎ（ｒ＋）によって数学的に表される。なお、ｆｅｎ（ｎ）は、選択した 時間ウィンドウ関数であり、スペクトラムを構成するために使われるスペクトル のエンベロープの逆フーリエ変換に等しい。この表現において、ｎはブロックの サンプル数であり、２Ｔは考瀘すべきブロックの大きさであり、ｍはブロフク数 、さらｊこ、ｎ＋ｍＴはサンプルの絶対数である。

楽音表現に対応するサンプルのシーケンスを得るために、オーバラップした連続 するサンプルブロックの部分が加算される。上記サンプルブロックは連続する周 Ｔｔｉ、数スペクトルの逆フーリエ変換によって得られる。

オーバラップしたブロックの部分の加算より先に、２つの連続したブロックの間 に現れる不連続が平滑化される。この目的のために、各ブロックは、平滑化関数 に乗算される。この平滑化関数は、関数ｒｅｎ（ｎ）によって、ｄ＋ｖと呼ばれ る被除数関数の比である。関数ｃｌｌｖは、サンプル数によって置換され、それ 目身に加算される。それは、オバーラップしたインターバルに関する一定値を与 える。

被除数関数ｄｉｖは、図４の符号２０で示す三角形の関数ｔｒ（ｒ＋）である。

長さ２丁の三角形の関数ｔｒ（ｎ）は次の関係によって定義される。

ｔ　ｒ　（ｎ）　＝Ｉ　−ｈｎ／Ｔ　−Ｔ≦ｎ≦Ｏ１ｒ　（ｎ）＝ｌ−ｎ／’Ｔ 　Ｏｗｎ≦を次の操作が実行される。

上記式において、始めののは、逆フーリエ変換の演算であり、■は一覧表化（Ｔ 　、Ａ　Ｂ　４）されたしのを示す。

被除数関数は、また、図４に示すような台形関数２Ｉを用いることができる。

好ましくは、被除数関数は対称であり、２つの辺が等しい三角形および台形関数 ２０．２１であることが望ましい。

上述した例において、入力パラメータが、例えば、２００Ｈｚ、すなわち５ｍＳ 毎に供給されるのに対し、サンプルブロックは約２．６７ｍ５続く。

連続するサンプルブロックを加算し、かつ所定の時間の間、楽音波形を完全に再 構成できるようにするために、連続するサンプルブロックが重畳されることが周 波数スペクトルの時間連続にとって必要である。この目的のために、補足周波数 スペクトルが入力パラメータの補間によって形成される。

図５は４つのサンプルブロック１６ａ、！６ｂ、１６ｃ、１６ｄの重畳を示す。

サンプルブロック１６ａおよび１６ｄは、周波数、振幅および位相データに基づ いて決定され、リフレフノング周波数の逆数であるデュレーシ１ノＩ／ＦＨによ って分割される。また、サンプルブロック１６ｂおよびｌａｄは人力パラメータ に基づいて補間されたパラメータの結果として形成される周波数スペクトルのた めのものである。Ｔの倍数であるリフレフンング期間１／ＦＲにとうて必要性は ない。

図５は、この例において、サンプルのノーケンスの三角形のエンベロープの減少 部分が、以下に示すサンプルシーケンスの三角形のエンベロープの増加部分に重 畳されることを示す。言換えれば、この場合、サンプルブロックは半分だけ重畳 され、他の部分は使われない。

範囲［（ｍ−１）Ｔ、ｍＴ−１３における各ｎに対して、サンプルは、ｓ　（ｎ ）ｗｓ　（ｎ）　ｔｒ　（ｎ−（ｍ−１）Ｔ）十ｓ　（ｎ）　ｔｒ　（ｎ−ｍＴ ）に等しい。すなわち、ブロック番号ｍ−１の右半分と、ブロック番号ｍの左半 分との合計に等しい。したがって、我々は、ｔｒ（ｎ−（ｍ−１）Ｔ）＋ｔｒ（ ｎ−ｍＴ）＝１−　（ｎ−（ｍ−１）Ｔ）／Ｔ＋１＋　（ｎ−ｍＴ）／Ｔもし、 周波数および位相の間で、プロ、り番号ｍからブロック番号ｍ＋１を通して周波 数スペクトルを形成することが可能であるならば、＋　４．ｍＴ≠Ｉノ、（ｍ＋ Ｉ）Ｔ φｊ、ｍＴ≠φＪ、（ｍ＋１）７ と齋き表すことができる。

一方、限界における条件は、対応する時間信号の瞬間的な位相に関連して考慮さ れなければならない。

この場合、振幅は、時間（ｍ−１）Ｔと（ｍ＋Ｉ）Ｔの間のブロックｎから、ａ 　Ｊ、ｍＴ＝ａ　Ｊ、（ｍ＋Ｉ）Ｔで書けるブロックを通して一定である。系１ のブロックのサンプルにより構成される信号は、（ｍ＋ｌ／２）Ｔの瞬間に、茅 ２のサンプルにより構成される信号の位相に存在しなければならない。

また、この場合、振幅は、ブロック間の通過の間、等しくなく、ｓｊ、ｍＴ≠ａ Ｊ＋　（ｍ＋ｌ）Ｔで書かれている。瞬間的な位相（２ｘｆＪＦｅ＋ＷＪ）は、 ポイン）Ｎｏに等しく、サンプルにより構成された信号のエンベロープの振幅は 等しい。

これら位相条件は、連続するブロックの加算が、図６に示すようなサノプリング ノーケンスを形成する。

所定の時間の間、このす／プリングノーケンスは、楽音波形を表す。これらのサ ンプルの値は、可聴とするためのトラノスデューサへ供給された、連続する電気 信号を形成するために、全ての従来のフィルタリング、平滑化、デジタル／アナ ログ変換および増幅操作を受けることができる。

この発明によれば、興なるブロメクのＦＦＴ−’および加算−重量による加法的 な合成は、マイクロプロセッサによって実行できる。例えば、モトローラのＤＳ Ｐ５６０００を用いてもよい。

実施例において、これらのマイクロプロセッサの１つまたは２つは、数百の部分 からなるラノダムな音色の６つの音声より、さらに多くの多音を供給するために 、キーデートへ結合させることができる。

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. １．Ａ）構成される周波数スペクトラムの逆フーリエ変換操作により得られる各 ブロック、すなわち、時間軸上に置換された信号ブロックを重畳／加算すること により合成信号を生成し、 Ｂ）スペクトルのエンベロープを選択し、その後、繰り返し、所望する周波数要 素の各々に対して、前記周波数要素を表すパターンを得るために、自身の位相要 素によって重み付けされた構成要素の振幅に前記スペクトルのエンベロープを乗 算し、得られたパターンを構成されるスペクトラムに加算することにより、前記 スペクトラムを構成し、 Ｃ）合成されるべき信号の所望しない部分に対応して得られたスペクトラムを、 前記スペクトラムに加算して、楽音を合成することを特徴とする楽音合成方法。
2. ２．加算段階に先立って、複数のサンプルによって構成されている各ブロック（ １６）が、連続するサンプルブロックの間に生じる不連続点を平滑にするために 、平滑化関数に乗算されることを特徴とする請求項１記載の楽音合成方法。
3. ３．スペクトルの成分をグループ化するエンベロープ（１２，１４）は、限定時 間基礎関数のフーリエ変換に一致することを特徴とする請求項１記載の楽音合成 方法。
4. ４．前記平滑化関数は、限定時間基礎関数（ｆｅｎ）による被除数関数の比であ って、前記被除数関数は、サンプルの正確な数により置換され、それ自身に加算 され、オーバラップインターバルに関し、一定値を与えることを特徴とする請求 項２または３記載の楽音合成方法。
5. ５．前記被除数関数は、対称であることを特徴とする請求項４記載の楽音合成方 法。
6. ６．前記被除数関数は、三角形状の関数（２０）であることを特徴とする請求項 ４記載の楽音合成方法。
7. ７．前記被除数関数は、台形状の関数（２１）であることを特徴とする請求項４ 記載の楽音合成方法。
8. ８．前記エンベロープ（１２，１４）は、正の周波数上に集中され、かつ、−Ｆ ｅ／２と＋Ｆｅ／２によって限定された範囲に含まれる周波数バンドにおける無 視できない値であると仮定し、前記Ｆｅはサンプリング周波数であることを特徴 とする請求項３記載の楽音合成方法。
9. ９．前記エンベロープ（１２）はできるだけ狭くなることを特徴とする請求項８ 記載の楽音合成方法。
10. １０．周波数スペクトルの形成の間、分離されたスペクトルの成分はノイズスペ クトラムに対応して前記エンベロープ（１４）の下にグループ化されることを特 徴とする請求項８記載の楽音合成方法。
11. １１．前記周波数、振幅および位相の一部は、データ周波数、振幅および位相の 基づいて補間されることを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の楽 音合成方法。
12. １２．信号の所望しない部分に対応するスペクトラムは、フィルタの周波数応答 によるホワイトノイズのスペクトル密度の乗算によって得られることを特徴とす る請求項１ないし１１のいずれかに記載の楽音合成方法。
13. １３．予め、渦巻きが、ホワイト／イズのスペクトラムおよび選択されたスペク トルのエンベロープの間で実行され、前記渦巻きの結果は記憶テーブルに記録さ れることを特徴とする請求項１２記載の楽音合成方法。
14. １４．スペクトルのエンベロープを選択した彼、前足ブロックのサンプリングに 比較して前記エンベロープをオーバーサンプリングす、得られた全ての点を記憶 テーブルに記録することを特徴とする請求項１ないし１３のいずれかに記載の楽 音合成方法。
15. １５．前記スペクトラムの成分のパラメータを記憶テーブルに記録する予備段階 を含むことを特徴とする請求項１ないし１４のいずれかに記載の楽音合成方法。