JPH07111622B2

JPH07111622B2 - 自動作曲機

Info

Publication number: JPH07111622B2
Application number: JP62146961A
Authority: JP
Inventors: 純一南高
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 1987-06-15
Filing date: 1987-06-15
Publication date: 1995-11-29
Anticipated expiration: 2010-11-29
Also published as: JPS63311394A

Description

【発明の詳細な説明】［発明の技術分野］この発生は自動作曲機に関する。

［背景］自動作曲機の良否に関し、考慮すべき重要な要素の１つ
は、人間がこれまで親しんできたような楽曲、換言すれ
ば、純機械的ではなく音楽性に富む曲を生成する潜在能
力をその作曲機がもちあわせているかどうかということ
である。

例えば、特願昭56−125603号（特公昭60−40027号）に
は、一連の音高データ（例えば、12音階のデータ）から
個々の音高データをランダムにサンプルし、サンプルし
たものが限られた条件を満足すれば、それをメロディノ
ートとして採択し、条件を満たさなければメロディノー
トとしては採択せず、再度、サンプルし直して条件検査
をくり返す方式の自動作曲機が開示されている。したが
って、この自動作曲機のメロディ生成プロセスは基本的
にトライアンドエラー方式である。音高データをランダ
ムにサンプルした段階では完全に無秩序な音高の列がで
きあがる。この無秩序な音高の列のままでは、全くメロ
ディとしては成立し得ない（天文学的な偶発性によって
よいメロディができる可能性はあるが）。そこで、この
無秩序になんらかの秩序をもたらすために、条件検査と
いう一種ののフィルタリング（選別）を行っている。こ
の場合、選別の程度が重要な要素になる。選別がきつす
ぎれば、生成されるメロディはワンパターン化するであ
ろうし、ゆるすぎれば、元の無秩序性が支配的となるで
あろう。

上記の自動作曲機は、人間がなれ親しんできたメロディ
というよりは、作風のとらえどころがないメロディを作
曲するのに適しており、主として、聴音訓練や演奏練習
用の曲作成装置として有効である（なじみのない斯新な
曲は採譜や演奏が一般に困難になる）。この意味で冒頭
にあげた能力はもちあわせていない。

このような点に鑑み、本件出願人は、ユーザーより入力
されたモチーフをきっかけとして、そのモチーフを展
開、成長させ、曲の一貫性、多様性、階層性をコントロ
ールできる自動作曲機を出願している（特許出願、名称
「自動作曲機」、昭和62年４月８日出願および昭和62年
５月20日出願）。その基本構成として、ユーザーより与
えられたモチーフを評価、分析する手段と、評価結果を
基に生成すべきメロディのアウトライン、スタイルを計
画、連想するメロディ制御情報発生手段と、計画された
制御情報とコード進行情報に従ってメロディを具体的に
生成するメロディ生成実行手段とが開示されている。

これらの出願に係る自動作曲機は、作曲に計画性があ
り、音楽性に富む曲をつくることが可能である。これが
大きな利点の１つとなっている。第２の特徴は、モチー
フがユーザーから提供され、そのモチーフを基に作曲が
行われる点である。この後者の特徴はユーザーの満足度
を深め、作曲への参加意識を高める上で有効に作用す
る。

この発明は、さらに別の角度から、よりユーザーを満足
させることを考えている。

［発明の目的］すなわち、この発明は、使用の面から上述した出願に係
る発明をさらに改良したものであり、ユーザーとの対話
を通じて曲が出来上っていくようにした自動作曲機を提
供することを主たる目的とする。

［発明の要点］この発明は、上記の目的を達成するため、対話手段を自
動作曲機に組み込み、いったんメロディを内部生成した
後、出力手段によりその結果を外部に出力し、応答受理
手段にて、ユーザーからの生成結果の良否に関する応答
を解読しその応答が否の評価を下している場合は、リト
ライ指示手段にて、特徴パラメータ（PC）発生手段を再
度起動して別の値をもつ特徴パラメータに変更させるよ
うにしたことを要点とする。

［発明の作用］この発明によれば、メロディ生成手段により、いったん
生成されたメロディは、ユーザーの評価を仰ぐために、
出力手段により外部に出力される。これに対し、ユーザ
ーは、出力されたメロディが満足かどうかを判断し、そ
の判断結果を入力する。このユーザーの応答は応答受理
手段により解読される。そして応答が否であると解読さ
れたときは、リトライとなる。すなわち、特徴パラメー
タ発生手段は前とは別の値をもつ特徴パラメータを発生
する。この特徴パラメータの変更の結果、メロディの生
成実行手段が生成するメロディは前とは別の特徴をもっ
たメロディに変化する。

このような対話をくり返すことにより、満足するメロデ
ィがつくられていくわけである。

このように、本考案の自動作曲機によれば、ユーザーに
作曲途上にあるメロディの良否について判断する機会が
与えられ、作曲機がその判断結果に従って、選択的にメ
ロディをつくり直していく。曲の完成には、ユーザーの
判断が決定的に関与しており、ユーザーの作曲意識はさ
らに高められ、満足度もさらに深められる。

しかも、ユーザーには、格別の音楽的知識は要求されな
い。この意味では、初心者に最適である。

［実施例］以下、図面を参照して本発明の実施例について説明す
る。この実施例では、音楽的知識に関するユーザーの負
担をさらに軽くするため、ユーザーが独自にモチーフを
作成しなくても自動作曲が行われるようにしている。

〈全体構成〉本実施例に係る自動作曲機の全体回路構成を第１図に示
す。図中、１は入力装置、２はコード構成音メモリ、３
はコード進行メモリ、４は根音データメモリ、５は音階
の重みデータメモリ、６はパラメータＡメモリ、７はパ
ラメータＢメモリ、８は楽式識別データメモリ、９はCP
U、10はワークメモリ、11はパラメータＣメモリ、12は
モチーフデータメモリ、13はメロディデータメモリ、14
はモニター、15はCRT、16は五線譜プリンタ、17は音楽
形成回路、18はサウンドシステム、19は外部記憶装置で
ある。

上記コード進行メモリ３には、コードネームの列で表現
されるコード進行情報が格納される。コード進行情報
は、入力装置１より、ユーザーが逐次、コードを指定し
て入力してもよく、あるいは、大ざっぱな指定（例えば
楽曲の型式の指定）に応答して、CPU9がコード進行を自
動生成するようにしてもよい。コード進行の自動生成
は、例えば、基本的なコードパターン（多用されるコー
ドパターン）の連結、あるいは許されるコード相互の連
結によって可能であり、連結の論理としては、例えばマ
ルコフ連鎖のモデルが使用できる。ただし、コード進行
がユーザーにより直接的に指定されるか、マシンにより
自動的に生成されるかは本発明にとって重要なことでは
ない。

コード構成音メモリ２には各種のコードの構成音（コー
ドメンバー）の音高データが格納されており、本例の場
合、上記コード進行メモリ３の各アドレスの内容（コー
ドネーム）より、コード構成音メモリ２上の特定のコー
ド構成音データの格納エリアが指定されるようになって
いる。CPU9は、自動作曲の際、コード変更のタイミング
ごとに、（例えば１小節ごとに）、コード進行メモリ３
のアドレスを進め、その内容であるコードネームからコ
ード構成音メモリ２上のアドレスを算出し、コードを構
成する各音高データを読み出す。

根音データメモリ４にはコードの根音データが記憶さ
れ、音階の重みデータメモリ５には音階（ノートスケー
ル）を構成する各音高についてその有効性の度合を示す
重みデータ、すなわち重み付けられたノートスケールデ
ータが記憶されている（ノートスケールデータのセット
を記憶するメモリ）。自動作曲の際、適当な方法により
音階が選択され、この音階の重みデータが読み出され
る。根音データメモリ４は読み出した音階の重みデータ
を根音シフトするに利用される。

パラメータＡメモリ６はモチーフ生成の基礎となるパラ
メータＡを格納するところである。パラメータＡは生成
するモチーフに固有な情報もしくはモチーフの基本的な
特徴を表現する。パラメータＡをモチーフ特徴パラメー
タと呼ぶこともある。

一方、パラメータＢメモリ７にはメロディの流れにおけ
る一貫性と多様性をコントロールするためのデータ（パ
ラメータＢ）が記憶されている。また、より高次の階層
性を曲にもたせるために、楽式識別データメモリ８が使
用される。上記メモリ７とメモリ８に格納されている情
報は、楽曲の様式、スタイルを特徴づけるのに用いられ
る。以下の説明では、メモリ７の情報をPBで表記するこ
ともあるが、この意味でのPBのみが楽曲の様式やスタイ
ルの特徴づけに関与しているのではなく、楽曲の形式を
特徴づけるデータであるメモリ８内の情報も楽曲のスタ
イルを左右するものであり、広義にはこのデータもPBの
一種である。

モチーフの自動生成の際、CPU9は、乱数的にパラメータ
Ａ（PA）を作成し、制約条件に合う値をもつPAをパラメ
ータＡメモリ６にセットする。そして、このPAと、パラ
メータＢより読み出したPBと、楽式識別データメモリ８
より読み出したデータと、小節番号等を変数として関数
演算を行いパラメータＣを作成する。ここでのパラメー
タＣは、モチーフを生成するための最終的なパラメータ
であり、モチーフを決定づけるモチーフ制御パラメータ
である。しかし、モチーフ小節以外の小節でのパラメー
タＣは一般に、モチーフ小節における値とは等しくなら
ない。すなわち、パラメータＣは生成する音高・音長列
のデータを特徴づける性質をもっており、モチーフに対
してはモチーフを特徴づけ、モチーフ以外のメロディ部
分に対してはそのメロディ部分を特徴づける。そして、
曲全体にわたるパラメータＣの列は、一般に曲の進行に
従って変化するデータの列であり、曲の様式等を決定づ
ける。生成されたパラメータＣ（PC）はパラメータＣメ
モリ11に置かれる。

CPU9内には、メロディ（モチーフを含む）、すなわち音
高・音長列という具体的なメロディデータを生成する機
能が含まれており、与えられたPCと進行中のコードとか
らモチーフやメロディを生成する。

ワークメモリ10には、CPU9が自動作曲するプロセスにお
いて生成する中間データ（例えば、加工中のメロディデ
ータ）などが記憶される。

モチーフデータメモリ12は生成されたモチーフを格納す
る媒体であり、メロディデータメモリ13は、モチーフを
含め、メロディを記憶するためのものである。

生成されたモチーフやメロディは、必要に応じてモニタ
ー14に出力することができる。例えば、CRT15上にメロ
ディを五線譜表示したり、楽音形成回路17、サウンドシ
ステム18を通じて音として出力することができる。ま
た、五線譜プリンタ16より、完成された曲の楽譜の写し
を得ることができる。

後述するように、本実施例では対話形式で曲がつくられ
る。すなわち、いったん生成されたモチーフやメロディ
は、ユーザーの評価を得るために、モニター14により出
力される。ユーザーは出力されたモチーフやメロディが
満足のいくものかどうかを入力装置１を通じて自動作曲
機に通知する。ユーザーから不満足である旨の応答があ
った場合、自動作曲機は再度、モチーフやメロディを生
成しなおす。ユーザーから満足の返事が戻ってきたら、
作曲機は後述するメロディの生成作業に移る。

外部記憶装置19は、完成した曲のバックアップコピー
や、学習した知識、その他の写し、あるいは、代りとな
る自動作曲プログラムの資源として利用される。

〈自動作曲機能〉次に、本実施例に係る自動作曲機の機能について説明す
る。

本自動作曲機にあっては、比較的コンパクトな情報（P
A、PB）を選択し、それを曲の進行区間によって変化さ
せるために、演算を実行し、曲の様式等を制御する情報
（PC）を生成し、この情報（PC）とコード情報とをメロ
ディ生成規則に適用して具体的なデータ、すなわちメロ
ディを作成している。これが、基本的機能である。

第２図に全体的な作曲の流れを例示する。このフローで
は、モチーフは曲の最初の部分であり、かつ１小節の長
さであることを想定している。また、図示のフローに入
る前に、楽式識別データメモリ８より読み出すべき楽式
識別データが選択されており、また、パラメータＢメモ
リより読み出すべきパラメータＢが特定されているもの
とする。さらに、コード進行メモリ３より読み出すべき
コード進行も決定されているとする。図示のフローにお
いて、パラメータＢは変更されることはあるが楽式識別
データは変更されないとする。後者の変更は別途行われ
る。

第１列目のフロー２−１〜２−11において、モチーフが
ユーザーとの対話を通じて生成され、確定する。２列目
の２−12〜２−22において、モチーフに後続するメロデ
ィが対話を通じて生成され、確定する。図中、ICは生成
結果に対するユーザーの否の解答の回数を数えるカウン
タである。２−２では、パラメータＡ（PA）を、所定の
制約条件下で乱数生成している。２−10、２−11、２−
３、２−４に例示するように、ユーザーからの否の解答
があまりにも長く続く場合には（図の例では10回連続し
て否の解答があったとき）、PBすなわち、曲の様式と深
く係るデータをそっくり入れ替えている。それ以外の場
合には、否の応答に対する作曲の変更の範囲は、２−２
で乱数発生するPAの範囲内で基本的に決まる。２−６の
PC演算では、PAとPB（ここでは、第１図のメモリ７より
読み出したデータ）とSB（ここでは、メモリ８より取り
出し、解読したデータ）と小節番号とを変数として、PC
を計算している。２−８はPCから音高列と音長列のデー
タへの変換であり、モチーフの発生である。２−９は、
内部でつくられたモチーフデータをユーザーに評価して
もらうために、モニター14を通じて外部に出力している
ところである。例えば、楽音形成回路17、サウンドシス
テム18により音として流すか、あるいはCRT15により楽
譜として視覚表示する。２−10は入力装置１より入力さ
れたユーザーの応答の解読である。ユーザーからOKの合
図があったとき、モチーフが確定し、右列に示すモチー
フ以降のパラメータ生成作業に移る。

右列のフロー２−12〜２−22では、PAに変更はないこと
を想定してある。すなわち、モチーフ確定後は、確定さ
れたモチーフを特徴づけるパラメータＡ（PA）は固定し
て使用するものとする。

２−21は２−10と同様に、生成結果に対するユーザーの
判断結果を解読しているところである。ただし、２−21
でのチャックは、１楽節を構成するメロディ全体に対す
る判断結果のチャックである。

PAが固定される代りに、PBの乱数的な発生が２−13で行
われる。２−14、２−15、２−16はそれぞれ、２−３、
２−４、２−５と同様の処理である。２−17〜２−19
で、一楽節分のメロディを生成している。例えば、一楽
節の長さが８小節だとすると、２−17〜２−19のループ
を１回まわるごとに１小節分のメロディがつくられる。
次の小節のメロディが次のループ実行でつくられる。モ
チーフ後は、７小節分のメロディをつくれば、８小節の
楽節（最初の小節がモチーフ）が出来るわけであるか
ら、ループ２−17〜２−19は７回まわればよい。なお、
２−17のPC演算と２−６のPC演算は同様の処理であり、
２−18のメロディ発生と２−８のモチーフ発生２−８も
基本的に同じ処理である。

楽節分のメロディはユーザーの判断を仰ぐためにモニタ
ー14により出力される。例えば、楽音形成回路17、サウ
ンドシステム18を通じて音として出力される。

何度も続けて、ユーザーから否の解答があったときは、
２−14、２−15に示すように、PBのセットをそっくり入
れ替えている。PBは曲の一貫性、多様性コントロールパ
ラメータであり、このパラメータのセットを入れ替える
ことにより、スタイルや様式の異なるメロディができる
ことになる。２−９の楽節完了のチャックは、使用する
楽式識別データを参照することで実行される。

なお、第２楽節以降については第２図の右列フローには
関連する処理は示されていないが、例えば、第９小節目
から別のモチーフで始まるメロディをつくりたいのであ
れば、再び、第２図に示すフローをスタートさせればよ
い。あるいは、モチーフは１つだけのときは、２−21の
ステップの後に、曲完了のチェックを付加し、曲完了で
なければ、２−12にジャンプバックさせればよい。小節
番号の管理は図示していないが、実際には行われてお
り、２−12から、次の楽節の生成作業に移ることにな
る。

なお、第１列における２−７のPC修正は、上述した想
定、すなわち、モチーフが曲の冒頭の小節のメロディで
あることと関係した処理である。例えば、PCのなかに
は、前小節の特徴と特定の関係を今回の小節がもつこと
をメロディ生成実行部に要求するパラメータが含まれる
が、曲の最初の小節はそれより前の小節をもたないので
この種のパラメータを禁止の値に修正する。その他、あ
まり意味のないモチーフにならないようにPCを制限する
ことが好ましい。

以下、パラメータＡの乱数発生、パラメータＢの乱数発
生、パラメータＣの発生、メロディの具体的発生（モチ
ーフも同様）についてさらに詳しく説明する。

〈パラメータＡの発生〉第２図の２−２で行われるパラメータＡの発生は乱数的
な生成方式である。第3A図にその詳細なフローを例示す
る。

パラメータＡ（PA）は、モチーフを評価したら得られる
とみることのできるようなパラメータであり、この意味
でモチーフに固有のパラメータである。ただし、後のPC
演算において、PAは代表的にはPCのスタティックな成分
を決めるのに利用される。この場合、PAは曲の進行に依
存しないスタティックな特徴を曲全体に与えるように作
用する。

パラメータＡのセットの一例を下に示す。

PA₁、_２：なめらかさのパラメータである分散和音にお
ける和声音間のなめらかの尺度を表わす。

PA₁、_６：同音進行のパラメータであり、同じ高さの和
声音が連続して発生する尺度を表わしている。

PA₂、_２：倚音の重みのパラメータであり、モチーフに
含まれる倚音の度合を指示する。

PA₃、_２：経過音の重みのパラメータである。

PA₃、_３：最小音長を制限するパラメータである。

PA₄、_４：刺しゅう音が含まれる度合を示すパラメータ
である。

PA₆、_１：特徴リズムのパラメータである。

PA₁、_３：音符数（和声音数）のパラメータである。

RH_i：モチーフの初期の音長パターン（モチーフの分散
和音の音長列）である。

第3A図のフローでは、３−１〜３−５のところで、P
A₁、_２からPA₆、_１までの７つのパラメータＡを乱数的
に設定している。あまりにも変なモチーフができないよ
うに、乱数の結果に制限を加えている。フローに従う
と、各パラメータＡには上限値U_iと下限値D_iがあり、パ
ラメータＡの値P_iはこの上限値と下限値の中間値とな
る。例えば、 PA₁、_２＝１〜４、PA₁、_６＝１〜４、PA₂、_２＝０〜
４、PA₃、_２＝０〜４、PA₃、_３＝２または１、PA₄、_４
＝０〜４、PA₆、_１＝０〜４の範囲内で乱数化される。

３−７は分散和音数PA₁、_３の設定、３−８は分散和音
の音長パターン｛RH_i｝の設定である。

第3A図のフローはPA発生の例示的フローにすぎない。例
えば、音長パターンについては、パルススケールを使っ
て、制御された音長パターンを得るようにしてもよい。
この技術は上述した特許出願（出願日、昭和62年５月20
日）に開示されている（例えば同出願図面の第61図参
照）。

〈パラメータＢの発生〉第２図の２−13ではパラメータＢが乱数的に生成され
る。その詳細フローを第3B図に例示する。第3B図に示す
パラメータPBの乱数的発生の仕方は例示にすぎない。例
えば、３−４のステップに示すPB_iの計算PB_i＝R_i×W_i×
PB_iの代りに、PB_i＝（P_i×W_i）＋または−PB_iを使用し
てもよい。より一般化すると、演算後のPB_iの値が、演
算前（ランダムマイズ前）のPB_iの値により制御される
ようにする。また、PB_iのセットを分類し、分類別に、
異なる演算でPB_iをランダムマイズしてもよい。

パラメータＢ（PB）は、後述するPC演算（パラメータＣ
の発生）において、周期や振幅や直流分として利用さ
れ、曲の一貫性や多様性などをつかさどるようにPC内に
組み込まれる。

〈パラメータＣの発生〉第４図にパラメータＣの発生に関する機能をブロック図
で示してある。図示のように、メロディ制御情報発生手
段F20がPCを発生する。「メロディ制御情報」の名称
は、PCをメロディ（モチーフも含む）の生成を制御する
ための情報とみることができるからである。すなわち、
後述するメロディの具体的発生では、メロディ生成実行
手段F30が、このPCを受け、その指示内容を解読し、解
読結果に従ってメロディ生成規則を適用し、メロディを
具体的に発生する。PCの値が変われば、生成されるメロ
ディも変わる。例えば、音型の維持の可否に関するパラ
メータＣが音型の維持を示す値になっているときは、メ
ロディ生成実行手段F30は、前小節の音型（例えば上
行）と同一の音型をもつ音高パターンを作成するが、音
型の維持が維持されていないときは乱数的に音型を作成
してもよいと解し、ランダマイズされた音型を作成する
ための規則を使用する（もっとも、完全にはランダムに
ならないよう、いくつかの制約パラメータPCが渡されな
いようになっている）。

パラメータPCは曲の局部的な様式上の特徴、もう少し広
い範囲での様式的な特徴、規則的に現われるような様式
的な特徴、メロディの流れにおける階層的な様式、メロ
ディの流れにおける非和声音の構造的な特徴様式、メロ
ディの流れにおける規則的もしくは準規則的な変化の様
式、曲全体にわたる特徴などをパラメータ表現したもの
である。

様式等の特徴は、様式の種類などにより、その時間的依
存性は異なる。あるタイプの特徴様式は一時的にしか固
定せず、別のタイプの特徴様式はそれより長い間、安定
する。したがって、原理的には、PCの種類ごとに、固定
的とみなす進行区間の単位を別の長さにし、種類別に、
異なる区間で各PCの値を発生させるようにすることも可
能である。しかし、このことは処理を複雑化する。そこ
で実施例では、すべてのPCについて共通となり得る単位
の区間（小節）を使用している。

第４図において、メロディ制御情報発生手段F20のブロ
ック内には区間カウンタF23の示す区間番号に依存する
パラメータを発生する進行依存パラメータ発生手段F22
が示されている。このようなパラメータのなかには、曲
進行により、規則的に変動するパラメータも含まれ、こ
の種のパラメータはF22−１で示す規則変動パラメータ
発生手段F22−１により生成される。手段F22が発生する
パラメータに対して、乱数発生手段F24が作用し、パラ
メータによりコントロールされた乱数あるいは変動を同
パラメータに導入することができる。上記F22とF23の要
素は、PCのなかに、上述の性質をもつパラメータが含ま
れることを示すために図示したものであり、また、演算
型でない型式（例えばパラメータＣのデータベース）で
もパラメータＣ（メロディ制御情報）を発生できること
を明らかにするために示したものである。実際には、本
実施例では、パラメータＣを演算型で発生させており、
この演算を実行する部分がF21で示す演算手段である。
演算手段F21は、モチーフ特徴パラメータPA、I1で示す
パラメータＢの情報、小節カウンタF23−１の示す小節
番号、楽式識別データ発生手段F25からの楽式識別デー
タを入力として受け、これらの入力を変数としてパラメ
ータＣを演算する。楽式識別データ発生手段F25は楽節
カウンタF25−１をもっており、これを使って楽式識別
データI2より特定の楽節に関する情報を選択する。楽節
に関する情報のなかには楽節のタイプ（反復型、展開
型）が含まれている。楽式識別データ発生手段F25は小
節カウンタF23−１の示す小節番号を読み、その小節番
号と楽節との位置関係を検査し、その検査結果に基づい
て関連する楽式識別データを解読（デコード）する。解
読された楽式識別データが演算手段F21に渡される。楽
式識別データ発生手段F25の役割は、曲におけるより高
次の階層性を与えることである。

以上の説明からわかるように、メロディ制御情報発生手
段F20より出力されるPCはさまざまであり、あるPCは比
較的長期にわたって一定であり、あるPCは単位区間（こ
こでは１小節）に匹敵する程度のサイクルで変動し、あ
るPCは楽式の影響を受け、特定の区間、ポイントで別の
値に変化する。といった具合である。パラメータＢの
値、楽式識別データの値、演算手段F21が使用する関数
のタイプなどにより、同じPAであっても、実にさまざま
なPCが発生することになる。

第７図にメロディ制御情報発生手段F20より出力される
パラメータＣのリストの一例を示してある。また、参考
として、第10図に各パラメータＣの小節ごとの値を例示
してある。

このようにしてメロディ制御情報発生手段F20より出力
されたパラメータＣは、モチーフ生成のときには（正確
には前小節が存在しないか、前小節の情報に全く依存し
ない小節におけるメロディ生成の場合には）第２図の２
−７で示すように、一部のパラメータＣについて修正が
行われる。

この修正例を述べよう。PC₁、_３は音型の維持の可否を
示すパラメータである。しかし、前小節が存在しないの
で、音型を維持しようがない。そこでPC₁、_３の値をゼ
ロに修正して、モチーフの音型は制御された乱数化プロ
セスで生成されるようにする。また、PC₁、_５は前小節
の最終ノートから小節の初めの音を決めてよいかどうか
を示すパラメータであり、ここでも、前小節は存在しな
いので、PC₁、_５を前音からの決定禁止を示す値ゼロに
する。その他、PC₁、_７が転回回数（音域）を指示する
パラメータであるが転回なしのゼロに初期化し、PC₉、
_１は休符挿入の可否のパラメータであるが、第１小節目
の休符挿入は望ましくないとみなしてゼロ（休符禁止）
に設定し、分散和音の跳躍進行のパラメータPC₁、_９は
１回のみ許可の値“1"にセットし、前小節との関係で最
適転回を指示するパラメータPC₁、₁₂は、最適転回なし
のゼロにセットする。

〈メロディの具体的発生〉第２図の２−８、２−18の処理に対応するメロディの具
体的発生に関する機能ブロック図を第５図に例示する。

図示のように、メロディ生成実行手段F30はその主要素
として、音高列生成手段F31と音長列生成手段F32とを有
している。音高列生成手段F32は、コード進行データI3
からの進行中のコードとメロディ制御情報発生手段F20
からのPCそのものか、あるいは乱数発生手段F31−４に
より変動が導入されたPCを使用して分散和音の音高列を
発生する分散和音発生手段F31−１と、発生された分散
和音の前後あるいは間に、PCの計画に沿ってかつ内部の
付加ルールに従って非和声音を付加する非和音付加手段
F31−２を有している。各非和声音分類付加手段F31−2A
は手段F31−２の一構成例である。F31−３は使用音高制
御手段であり、上記の手段F31−１またはF31−２におい
てその生成過程において得られたメロディノートの候補
についてその使用を制御する機能をもっている。すなわ
ち、使用音高制御手段F31−３はノートスケール発生手
段F31−3Aにより音階の各音高に重みをつけたデータを
発生させ、有効音高検査手段F31−3Bにその重みに基づ
いて候補の音高の有効性を検査させる。検査の合格した
メロディノートは手段F31−１、F31−２に送り返され、
ここで正式のメロディノートとして使用される。

音長列生成手段F32は最適結手段F32−１と最適分割手段
F32−２と特徴パターン組込手段F32−３より構成され、
PCの計画に従って音長列を生成する。最適結手段F32−
１と最適分割手段F32−２は本実施例の場合、分散和音
の音長列を形成するのに使用される。最適結合手段F32
−１は初期の音長列（例えば第３図の３−８により生成
した音長列）を基に、目標とする分散和音の音符数（PC
によって与えられる）になるまで最小の結合回数で音長
を結合する。同様に、最適分割手段F32−２は予期の音
長列を分散和音数PCに達するまで最小の分割回数で音長
を分割する。さらに、両手段F32−1,F32−２はパルスス
ケールを使用して分割、結合を実行する。パルススケー
ルはPC（メロディ計画情報）の一種として手段F20より
与えられるようにしてもよいが、後述する実施例の動作
を示すフローでは、両手段の分割、結合ルールのなかに
パルススケールが内存している。一方、特徴パターン組
込手段F32−３は関連するPCに従って動作し、メロディ
の音長列のなかに特徴ミニパターンを組み入れる。本例
では、メロディの生成の最終過程で特徴ミニパターンを
注入するようにしている。

制御手段F33は、メロディ生成実行手段F30の各要素の起
動や要素間のデータの転送を制御するためのものであ
る。メロディ生成実行手段F30の実行結果であるメロデ
ィデータはメロディデータメモリ13（第１図）に格納さ
れる。ただし、モチーフデータを生成したときには、モ
チーフデータメロディ12にいったん格納され、ユーザー
からOKの合図があってモチーフが確定したら、メロディ
データメモリ13に転送される（第16図参照、25−１〜25
−５）。

〈詳細事項〉第12図から第40図までに、パラメータＣの発生やメロデ
ィの具体的発生について、より詳細なフロー類を示して
ある。紙面の都合上、その詳細な説明は割愛する。当業
者には、フローチャート等の明確な記述から、実施可能
なレベルまでその内容を容易に理解できよう。

理解の助けとしていくつかを簡単に述べよう。第６図に
主変数のリストが示され、第７図にパラメータＣのリス
トが示されている。これらリストに示す各パラメータの
記号は、第12図から第40図までのフローチャートで使用
する記号と一致している。フローにおいて、音高データ
の割当は第８図のｂに示すようになっており、クロマチ
ックスケール上の連続する音高に連続する整数値を与え
ている。また、音長について、１小節を16等分したとき
の音長を単位としている。したがって、16分音符の音長
は“1"であり、８分音符の音長は“2"である（第９図の
モチーフデータに示した音長データMD_iと音高データMR_i
を参照されたい）。

第９図のコード構成音データ、コード進行データ、楽式
識別データ、音階の重みデータ、及び第10図のパラメー
タＣのデータを入力条件としたときに得られるメロディ
ーを第11図に例示してある。

この図からわかるように、メロディ（モチーフも同じ）
の具体的生成のプロセスは、まず分散和音を作成し、そ
の後、各非和声音、ここでは、倚音、経過音、本図では
NOPであったために示されていないが刺しゅう音（第35
図参照）、逸音が付加され、休符がつけられ、本図では
示されていないが特徴リズム作成（第38図参照）がなさ
れて完成する。

分散和音の発生の全体フローは第17図に示してある。こ
のフローにおけるコード構成音の読み出し26−１、音階
の重み変更26−２、最適転回数算出26−４、コード構成
音の転回26−５の詳細は、それぞれ、第19図；第21A
図、第21B図、第22図；第23図、第24図に示してある。2
6−５が完了した時点で、使用する音階の重みデータ
（音階上の各音に割り当てた重みをもつデータ）、及び
進行中のコードとその転回形、つまり分散和音の発生で
使用する各和声音の音高が決まっている。音階の重みデ
ータはメロディの生成過程で挙がったメロディノートの
候補の有効性を検査するのに利用され、有効であれば正
式にメロディノートとして採択される。

26−６から26−42までは、その簡略化フローを第26図に
示してあり、分散和音の音高列を決定しているところで
ある。このなかに示す26−15の前の音より決定の詳細は
第27図に示す。前小節の最後の音に最も近い高さの和声
音を今日の小節の最初のメロディノートにする処理であ
る。

26−11より26−12を通って26−29に進むときは、音型の
維持範囲にあるときで、維持範囲中は、前小節と同一ま
たは逆の音型（26−31）が作成される。例えば、第11図
の（イ）分散和音に示す第２小節目は、第１小節目の音
型が上行であり、（LL₁＝１、LL₂＝２、LL₃＝３、LL₄＝
４）、第２小節目についてのPC演算部からの音型関係の
パラメータによると、維持範囲が最初から４番目までの
音符であり（PC₁、_４＝０、PC₁、_３＝４）、またはP
C₁、₁₃により音型の反転が指示されているので、下行
（LL₁＝４、LL₂＝３、LL₃＝２、LL₄＝１）となる。

モチーフ小節のように、音型の維持がなされない小節の
ときは、26−16より始まるランダム化による音型が作成
する。26−16〜26−28のなかにもパラメータＣが含まれ
ており、これらのパラメータはランダム化を制限するよ
うに働く。

音高の有効検査は26−35と26−36で行っている。

26−44は分散和音の音長パターンの決定である。上述し
たモチーフのときには、初期パターンが４つの４分音符
であり、和声音数が４であったので、初期パターンがそ
のまま分数和音の音長パターンとなる。

和声音数が初期パターンが示す和声音数より多いときや
少ないときはパルススケールにより分割や結合を行って
いる。26−44の詳細については、第27図から第32図を参
照されたい。分割の基本論理は、最小分割回数であると
いうこと、１つ分割する場合に、パルススケール、すな
わち、 T₀T₁T₂T₃T₄T₅T₆T₇T₈T₉T₁₀T₁₁T₁₂T₁₃T₁₄T₁₅ 5 1 2 1 3 1 2 1 4 1 2 1 3 1 2 1 （ここに、T₀〜T₁₅はパルスポイントであり、T₀は小節
の頭、T₈は第３拍目のタイミングを表わし、下に示す数
字は対応する重みである）で示すパルススケール（ルー
ルに内存している）を使用し、現在の音長パターンのう
ちで、最も重いパルスポイントをクロスしている音符が
そのパルスポイントを分割線として分割されるというも
のである。結合の基本論理は、目標音符数になるまで最
小結合回数で結合を行うということと、一つの結合にお
いて、現在の音長列のなかで最も軽い重みで開始してい
る音符を前に音符と結合するという方式である。

倚音の付加（第33図）では、PC演算部より与えられた倚
音の重みPC₂、_２、付加位置PC₂、_３、音階の重みPC₂、
_１、上行、下行PC₂、_４、音長制限PC₂、_７などの値に従
い、かつ内部の倚音付加論理に従って選択的に倚音を付
加している。音長については、倚音の次にある和声音の
音長から一部をとって倚音の音長にしている。

経過音付加（第34図）は基本的には和声音と和声音との
間を経過的に結ぶ音が経過音であることから、これらに
関係する条件をみる部分や、PC演算部からのパラメータ
Ｃの計画を解読する部分（主として第34図の第１列）
や、和声音間に経過音として使用できる音があるかどう
かをサーチ、検査する部分（主として第２列）や、見つ
けた経過音の音高変換（音高パターンへの組込）は音長
変換（音長パターンへの組込）を行う部分（主として第
３列）より成っている。

刺しゅう音の付加（第35図）は前後の和声音が同じ高さ
のときにしか行われない（第１列参照）。その他にもパ
ラメータＣによる各種の制限がある。例えば、PC₄、_４
は“0"のときは刺しゅう音の付加を禁止する意味をも
ち、“1"のときは１回は付加でき、“2"のときは連続し
ては付加できず、“3"のときは無制限に付加できること
を意図している。この意味を解読しているところが44−
９〜44−14、44−15である。

第３列目では、有効な刺しゅう音の音高をサーチにより
求め、音長パターン｛MED｝に組み込み（44−24〜44−3
0）、隣りの和声音より音長の一部をもらい受け、それ
を音高パターン｛MER｝に組み込んでいる。なお第２列
の44−16〜44−20は刺しゅう音のデータを音長パター
ン、音高パターンに組み込む準備としての配列シフトで
ある。

逸音付加（第36図）でも、同様に各パラメータＣを解読
する部分、違法な逸音付加を除外または検査する部分
（例えば45−２、45−３及び45−４〜45−16）。45−17
に入る時点で、逸音付加に問題がないことが決定してい
る。45−17〜45−23はフローの右下に示す区別的な処理
のためにある。一番右の列で、前の音と後の音との間に
おいて逸音となり得る音高を求め、音高パターンに組み
込んでいる。なお、逸音付加の場合は、音符数は増加し
ない。すなわち、逸音付加は小節の最後の音の音高変更
である。

休符付加（第37図）は楽節の最終小節などで最後に付け
られることが多い。

特徴リズム生成（第38図）は、特徴的なミニパターンを
パラメータＣの値に従って、選択的に音長パターンに組
み込むところである。本例では、特徴リズム生成はメロ
ディ生成の最終プロセスとなっており、それまでつくら
れている音長パターンを変な具合に変えてしまわないよ
うにしながら、PCにより許される範囲内で特徴ミニパタ
ーン、ここでは音長比が３対１のパターンを音長パター
ンに組み込んでいる。47−９〜47−12は、連続する２つ
の音符のうちで、３対１のパターンに変換可能なものが
あるかどうかを検査しているところである。検査に合格
のときは、第３列目にて、変換を実行している。

第39図の修正学習と第40図の学習によるパラメータ変更
は、ユーザー好みのパラメータＣをユーザーの選択した
小節で使用するという学習機能と関係するものである。
修正学習（第39図）は曲完成後、モニター14を通じてユ
ーザーが気に入らない小節のパラメータを間接的に指定
し、これらに対し学習機能が指定された小節の指定され
たパラメータの種類と値を学習メモリ（第１図では省略
してある）に入れる。学習によるパラメータ変更は第12
図に示すように、パラメータ演算のなかで行われ、作曲
機が内部生成したパラメータＣよりも、ユーザーが選ん
だパラメータＣが優先して使用される。

順序が逆になったが、第12図から第15図までは、パラメ
ータＣの発生に関係する図である。第12図のフローは第
２図のフローとは完全には一致していない。第12図のフ
ローは第２図の２−12に相当する。第２図の２−５は、
第12図の21−２に対応している。21−１と21−３、21−
４は第２図には明記していないが、第13図〜第15図を参
照することで容易に理解できる。

第12図ではデコードされた楽式識別データをSBで総称し
て示してあるが、この楽式識別データも広義には様式パ
ラメータ（PB）ないし様式制御パラメータの一種とみる
ことができる。

〈実施例の利点〉以上の説明から本実施例の特徴、利点は明らかである。
そのいくつかを下に挙げる。

（イ）モチーフが自動的に発生される。

（ロ）モチーフの生成結果に対し、対話形式にてユーザ
ーからのモチーフの良否に関する判断情報が入力され、
これに対し自動作曲機はPAを制限条件のなかで乱数発生
することにより、異なるモチーフを作成し直す。

（ハ）ユーザーから不満足の返事がある程度以上続いた
ときはPBをそっくり入れ替えることにより、さらに別の
スタイルをもつモチーフがつくられる。この手段と
（ロ）の手段と具体的なメロディの生成実行手段との組
合せにより、十分、ユーザーの満足のいく曲が得られる
と期待される。本例では、ユーザーの音楽的知識は全く
といっていいほど必要としない。

（ニ）パラメータＣの発生と音長、音高列データの発生
とをモチーフとメロディの区別なく共通化することがで
きる。したがって、構成が非常に簡素化される。

（ホ）モチーフ自動発生であるので、ユーザーがモチー
フを入力するタイプの自動作曲機において必要とされる
モチーフ評価、分析機能が不要になる。これも構成を簡
素化する。

［変形例］この発明は、上記実施例には限定されず、種々の変形が
可能である。

例えば、モチーフ作成のために、ユーザーサイドより、
PAやPBのセットを直接的あるいは間接的に入力指定でき
るようにしてもよい。これは、音楽的知識のあるユーザ
ーには好適である。

また、モチーフは１小節には限らず、複数小節にわたっ
てもよい。例えば、２小節のモチーフを作成するために
は、第１小節のPA（および／またはPB）と第２小節のPA
（および／またはPB）を独立して発生または選択するよ
うに構成するとよい。この場合、後続する小節へのモチ
ーフの反映の仕方としては、例えば第１小節より得たP
A、PBは奇数小節のPC作成のために使用し、第２小節よ
り得たPA、PBは偶数小節のPC作成のために使用する。

また、モチーフは曲の冒頭には限られない。途中、例え
ば、展開部等の楽節の初めの部分（１〜数小節）をモチ
ーフ作成小節にすることが容易な変形で実現できる。極
端な場合、曲のすべての小節で格別にモチーフをつくっ
てもよい。

また、上記実施例ではモチーフのメロディについてもマ
ン・マシン間の対話と、マシンのモチーフ自動発生機能
とにより、自動的に生成しているが、モチーフについて
は、ユーザーが直接的に作成してもよい。自分で手がけ
たモチーフを基に作曲が行われることは、ユーザーの満
足感を高める上で有効である。

モチーフ入力型の自動作曲機は外部より入力されたモチ
ーフを評価す能力を要する。この構成の場合、モチーフ
はユーザーの入力したものをそのまま使用し、モチーフ
以降のメロディを上述した対話形式で生成し、決定す
る。

〈モチーフ入力型の変形例〉以下、説明する変形例では、ユーザーより入力されたモ
チーフをモチーフ評価手段が評価してモチーフを特徴づ
けるパラメータ（パラメータＡ、PAと呼ぶ）を抽出す
る。モチーフ評価手段以外の構成は最初に挙げた実施例
と基本的に同一でよい。実施例の第２図でいえば、第１
列目の２−１〜２−11に示す処理に関する対話型モチー
フ自動生成機能がなくなり、代りにモチーフ評価機能が
使用されるわけである。

モチーフ評価手段モチーフ評価手段の機能ブロックを第41図に例示する。
本図において、モチーフデータは入力装置１（第１図）
またはモチーフデータメモリ（図示せず）より与えられ
るデータであり、ユーザーから与えられるものである。
図示のようにモチーフ評価手段はモチーフデータを評価
して、その結果（PAで総称している）を出力する。

モチーフ評価手段F10はモチーフ音高パターン抽出手段F
11とモチーフ音長（リズム）パターン抽出手段F12より
成る。モチーフ音高パターン抽出手段はモチーフの音高
列に関する特徴を抽出するものであり、モチーフに含ま
れる非和声音を抽出する非和声音抽出手段F11−１と、
モチーフから非和声音を取り除いた音高のパターン、つ
まり分散和音の型（後述するLL_i）を抽出する分散和音
パターン抽出手段F11−２とを含んでいる。F11−1Aは非
和声音の種類を分類化して抽出する手段であり、手段F1
1−１の１つの態様である。一方、モチーフ音長（リズ
ム）パターン抽出手段F12はモチーフの音長列に関する
特徴を評価、抽出するものであり、モチーフに含まれる
特徴的なミニパターンを抽出する特徴ミニパターン抽出
手段F12−１と、モチーフに含まれる非和声音の音長を
和声音の音長に吸収させて和声音のみの音長列、すなわ
ち分散和音パターンを形成する分散和音（リズム）パタ
ーン抽出手段F12−２とから成る。

手段F11−２とF12−２とにより分散和音の音高パターン
とリズムパターンを抽出しているのは、和声音をメロデ
ィの基礎におくという考え方に基づいている。

モチーフ評価の詳細第42図から第52図にモチーフ評価の詳細を例示する。紙
面の都合上、簡単に説明する。

第42図はモチーフ評価の最初の処理であり、ここで、モ
チーフに含まれる各種のミニパターンの抽出や各種の非
和声音を分類抽出している。10−２〜10−10は10−12に
示す非和声音抽出のための前処理に相当する部分であ
る。リズム評価10−11の詳細を第43図に、非和声音抽出
10−12の詳細を第44図に例示する。

第43図のリズム評価では、音長比が３対１、１対３、１
対１、２対１対１、１対２対１、１対１対２の各ミニパ
ターンが、評価対象であるモチーフにどのくらい含まれ
るかを調べており、その結果を各パターンのカウンタHR
₁〜HR₆に設定している。第44図に示す非和声音抽出で
は、ツリー式に各非和声音を分類抽出している。ここで
の分類抽出の原理は、着目していう音符の小節線に対す
る位置情報と、その音符のまわりにある複数の音符の音
程進行パターンから、パターン中のどの音符がどの非和
声音であるかを割り出す、というものである。

第45図に示すパラメータ抽出は、第42図のモチーフ分析
後に行われる処理であり、ここで各種のパラメータＡ
（PA）を抽出している。

13−１の詳細は第46図に例示されており、このフローで
は、モチーフの分散和音の音型を求めている。配列｛LL
_i｝に音型のデータが設定される。例えば。｛LL_i｝＝
｛３、２、１、０、１｝のときは、次を意味する。最初
の“3"はモチーフの最初に現われる和声音が、モチーフ
に含まれるすべての和声音のうちで下から３番目の高さ
であること、次の“2"は、２番目に現われる和声音が、
モチーフの全和声音のうちで下から２番目の高さである
こと、以下、同様である。ただし、“0"はその音符が休
符であることを示している（第46図の例、参照）。

13−２の詳細は第47図に例示されている。第47図のフロ
ーでは、モチーフの音長パターンを和声音のみの音長パ
ターン（モチーフ分散和音パターン）に変換している。
つまり、モチーフに含まれる非和声音の音長を和声音に
吸収させている。第48図は第47図のフローに内在するパ
ルススケールであり、このパルススケールを使ってモチ
ーフ分散和音パターンを得ている。モチーフのオリジナ
ル音長パターンから分散和音パターンへの変換は、基本
的に次の原理に従っている。すなわち、現音符（非和声
音）のパルススケール上の重みと次音符のパルススケー
ル上の重みを比較し、次音符の開始位置SUMの方が重い
ときは、現音符の音長MR_iをその前にある和声音RH_Nに吸
収させ、現音符の開始位置SUMBの方が重いときは、その
音長MR_iを次の和声音RH_N+1に吸収させる。実行結果であ
るモチーフ分散和音（音長）パターンは配列｛PH_i｝に
設定される。

第49図は13−３と13−４の詳細なフローの一例である。
非和声音抽出（第44図）のところで、モチーフの音高列
は｛HD_i｝に変換され、各HD_i（ｉはｉ番目の音を示す）
には、その音が和声音であればその音高データが入って
おり、非和声音であれば、非和声音のタイプを示す固有
値（識別値）が入っている。第49図の各非和音、和声音
数の抽出フローでは、パラメータPA_ijを初期化した後
（一列目）、HD_iの値を検査し、条件の成立の有無に応
じて、各非和声音のカウンタ（PA₅、_２、PA₂、_２、P
A₄、_４、PA₃、_３）を動かしている。カウンタPA₁、_３に
は和声音の数が入る。

第50図は13−５と13−６の詳細フローの一例であり、こ
こで、分散和音の音型｛LL_i｝（第46図の処理で得たパ
ターン）を分析することによりなめらかさのパラメータ
PA₁、_２と同音進行のパラメータPA₁、_６を求めている。

第51図は13−８の詳細フローの一例である。先のリズム
評価（第43図）により、モチーフに含まれ得る各種のミ
ニリズムパターンの数が｛HR_i｝に確保されており、こ
の特徴リズムパラメータの抽出では、どのミニパターン
が支配的なパターンであるかを決定している。便宜上、
第51図のフローでは、３対１の音長パターンの数HR₁と
１対１の音長パターンの数HR₃のみ検査しており、３対
１の音長パターンが多いときはPA₆、_１に３を、そうで
ないときはPA₆、_１に０を入れている。

第52図は13−７の詳細フローの一例であり、モチーフの
音長列｛MR_i｝のなかで最小の音長を求め、PA₃、_３にセ
ットしている。

以上の具体的な説明からわかるように、モチーフ評価手
段F10（第41図）は、自動作曲機の外部から送られてき
たモチーフデータを評価、分析し、第41図でPAで統括的
に記すパラメータを抽出する。抽出結果はPCの生成やメ
ロディの生成のために利用される。例えばモチーフの和
声音の音高型のパラメータ｛LL_i｝は、メロディの音高
型の初期パラメータとして、モチーフの和声音の音長パ
ターン｛RH_i｝はメロディの音長列の初期情報として利
用できる。その他のPAはPCの演算（第２図の２−17参
照）において、例えばDC成分として使用される。

〈対話について〉これまで説明したきた例からわかるように、対話は、自
動作曲機からユーザーへのメロディ生成結果の通知、ユ
ーザーから自動作曲機へのメロディ生成のやり直しの要
求または合格の通知、やり直しの要求に対する自動作曲
機のメロディ修正または再構成の作業、合格通知に対す
る自動作曲機の後続するメロディの作成作業への移行、
という基本形式で行われる。特に上述した例では、ユー
ザーから自動作曲機への通知が、生成されたメロディに
ついてのユーザーの合格または不合格という、２元的な
応答で行われる。この２元的な応答（YESかNOか）は簡
便な点で有利である。もっとも、本発明は、上述した基
本形式の対話以外の対話機能を追加することを否定する
ものではない。例えば、不合格通知に加えて、自動作曲
機がメロディの再構成のために使用すべきパラメータ
（例えばPB）をユーザー例より入力指定するようにして
もよい。

［発明の効果］以上、詳細に説明したように、本発明にあっては、自動
作曲機内部でのメロディ生成が、ユーザーの評価を受け
て、修正される。曲の作成プロセスに自動作曲機だけで
なく、ユーザーも関与している。特にユーザーに決定権
が与えられている。結果として、ユーザー好みの曲が完
成する。それでいて、ユーザーには格別の音楽的知識、
特に楽論などの知識は一切不要である（あってもさしつ
かえないが）。自動作曲機との対話を通じて、作曲への
参加意識が高まり、一層深い満足感を得ることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る自動作曲機の全体構成
図、第２図は自動作曲機の全体のフローを示す図、第3A
図は第２図の２−２の詳細フローの一例を示す図、第3B
図は第２図の２−13の詳細フローの一例を示す図、第４
図は第２図のPC演算と関係する機能ブロック図、第５図
は第２図のモチーフ発生及びメロディ生成に関係する機
能ブロック図、第６図は自動作曲機で使用する変数のリ
ストを示す図、第７図は自動作曲機で使用するパラメー
タＣのリストを示す図、第８図は音高データの例を示す
図、第９図は動作説明のための入力データ例を示す図、
第10図はパラメータＣの値の例を示す図、第11図は第９
図と第10図のデータに対するメロディの生成結果を過程
ごとに示す図、第12図はパラメータＣ演算の概略フロー
チャート、第13図は楽式識別データの例を示す図、第14
図は楽式データの読み出しデコードのフローチャート、
第15図はデコード結果の一例を示す図、第16図はメロデ
ィの生成のフローチャート、第17図は分散和音発生のフ
ローチャート、第18図はコード構成音メモリ、コード進
行メモリ、根音メモリのデータの例を示す図、第19図は
コード構成音の読み出しのフローチャート、第20図は音
階の重みデータの例を示す図、第21A図は音階の重み変
更（１）のフローチャート、第21B図は音階の重みデー
タの読み出しのフローチャート、第22図は音階の重み変
更（２）のフローチャート、第23図は最適転回数の算出
のフローチャート、第24図はコード構成音の転回のフロ
ーチャート、第25図はMED₁（小節先頭音）を前の音から
決定するフローチャート、第26図は分散和音の音高列発
生要部の簡略化フローチャート、第27図は分散和音の音
長列を決定するフローチャート、第28図は音長の最適結
合処理のフローチャート、第29図は音長の最適分割処理
のフローチャート、第30図は第29図におけるチェックの
詳細フローチャート、第31図は第29図におけるシフトの
詳細フローチャート、第32図は第29図における実行の詳
細フローチャート、第33図は倚音付加のフローチャー
ト、第34図は経過音付加のフローチャート、第35図は刺
しゅう音付加のフローチャート、第36図は逸音付加のフ
ローチャート、第37図は休符（ブレス）付加のフローチ
ャート、第38図は特徴リズム生成のフローチャート、第
39図は修正学習のフローチャート、第40図は学習による
パラメータ変更のフローチャート、第41図から第52図は
対話型モチーフ自動発生の代りにユーザーモチーフ入力
型を使用した場合の変形例を示し、第41図はモチーフ評
価手段の機能ブロック図、第42図はモチーフ分析のフロ
ーチャート、第43図はリズム評価のフローチャート、第
44図は非和声音の分類抽出のフローチャート、第45図は
パラメータ抽出の概略のフローチャート、第46図は和声
音の型のパラメータを抽出するためのフローチャート、
第47図は和声音の音長パターンを抽出するためのフロー
チャート、第48図は第47図のフローにおいて使用してい
るパルススケールを説明するための図、第49図は各非和
声音の数、和声音の数を抽出するフローチャート、第50
図はなめらかさ、同音進行のパラメータを抽出するフロ
ーチャート、第51図は特徴的リズムのパラメータを抽出
するフローチャート、第52図は最小の音長を抽出するフ
ローチャートである。１……入力装置、２……コード構成音メモリ、３……コ
ード進行メモリ、６……パラメータＡメモリ、７……パ
ラメータＢメモリ、８……楽式識別データメモリ、９…
…CPU、11……パラメータＣメモリ、12……モチーフデ
ータメモリ、13……メロディデータメモリ、F20……メ
ロディ制御情報発生手段、F21……パラメータＣ演算手
段、F30……メロディ生成実行手段。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】（Ａ）スタイルや様式などを特徴づける特
徴パラメータを発生する特徴パラメータ発生手段と、（Ｂ）コード進行の情報を付与するコード進行付与手段
と、（Ｃ）上記特徴パラメータと上記コード進行とに基づい
てメロディを生成するメロディ生成実行手段と、を備える自動作曲機において、（Ｄ）該自動作曲機はさらに、対話手段を有し、該対話
手段が、（イ）上記メロディ生成実行手段による生成結果を外部
に出力する出力手段と、（ロ）生成結果の良否に関するユーザーからの応答を解
読する応答受理手段と、（ハ）応答結果が否のとき、上記特徴パラメータ発生手
段を再起動して、別の値をもつ特徴パラメータを発生さ
せるリトライ指示手段と、を有することを特徴とする自動作曲機。