JPH07306676A

JPH07306676A - 調判定音楽装置

Info

Publication number: JPH07306676A
Application number: JP6335330A
Authority: JP
Inventors: Jiyunichi Minamitaka; 純一南高
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 1994-12-22
Filing date: 1994-12-22
Publication date: 1995-11-21
Anticipated expiration: 2015-09-18
Also published as: JP3088919B2

Abstract

(57)【要約】【目的】音楽の各区間における調を判定可能な音楽装
置を提供すること。【構成】ＣＰＵは調性構造抽出ルーチンを実行して、
コード進行における各コードＣＤｉの区間における調Ｋ
ＥＹｉをコード進行が形成するコードの系列から判定す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は音楽装置に関し、特に
調判定が可能な音楽装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来において音楽の各区間の調を判定す
ることができる音楽装置は知られていない。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】したがってこの発明の
目的は、音楽の各区間の調を自動的に判定できる調判定
音楽装置を提供することである。

【０００４】

【手段、作用】この発明によれば、コード進行を付与す
るコード進行付与手段と、上記コード進行付与手段から
付与されるコード進行における各コードの区間における
調を上記コード進行が示すコードの系列から判定する調
判定手段と、を有することを特徴とする調判定音楽装置
が提供される。この構成によれば、コード進行における
各コードの区間の調を判定することができる。一構成例
において、調判定手段は、現区間のコードの構成音が前
区間の調の音階上の音のみから成る場合は、現区間の調
を前区間の調と同じ調に維持し、現区間のコード構成音
が前区間の調の音階上にない音を含む場合には、調を近
親調に順次シフトして現区間のコードの構成音がシフト
された調の音階上の音のみから成る条件を満足する調を
現区間の調と判定する。以下説明する実施例は、この発
明の調判定音楽装置を自動作曲機に適用したものであ
る。

【０００５】

【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。本
自動作曲装置は音を和声音と非和声音とに分けて作曲す
るアプローチを採用している。作曲の基礎となるデータ
として、コード進行情報、モチーフ（使用者から入力さ
れるメロディ）、生成するメロディのリズムないし音長
列の制御に用いるパルススケール、基本となる音階の種
類が与えられる。モチーフに含まれる各音は各区間で使
用されるコード情報を用いることで、和声音と非和声音
とに識別される。モチーフから非和声音を除いた部分は
モチーフのアルペジオ（分散和音）である。このアルペ
ジオから、アルペジオの特徴と（アルペジオの音型に含
まれる特徴的要素）が抽出される。また、和声音と非和
声音との識別がつけられたモチーフに対しては、非和声
音を分類する音楽知識（これは後述するプロダクション
ルールデータメモリに記憶されている）を利用すること
により、モチーフに含まれる各非和声音のタイプ（特
徴）を抽出できる。すなわち、モチーフのなかに、どの
ような非和声音がどのように分布しているかを示す情報
（非和声音の特徴）が得られる。さらにコード進行から
は、曲の階層構造と調性構造とが抽出される。

【０００６】メロディの生成は、アルペジオの生成工
程、非和声音の付加工程、音長列の生成工程から成る。
アルペジオの生成工程では、コード進行情報から抽出し
た上記階層構造によって、アルペジオの生成が制御され
る。階層構造により新しいアルペジオの生成が指示され
る場合、アルペジオの特徴（モチーフから抽出したアル
ペジオの特徴またはそれを修飾したもの）からアルペジ
オの音型が生成され、生成されたアルペジオの音型に対
応するコードを適用することにより音高列で表現される
アルペジオが生成される。このようにして生成されたア
ルペジオに対して非和声音が付加される。非和声音を付
加するのに上述した音楽知識が再度利用される。非和声
音付加の推論において、付加可能な非和声音は非和声音
の特徴を満たすものであることと、音階音であることを
条件とする。ここにおける音階音は、コード進行から抽
出した調性構造に従って基本とする音階の主音（キー、
調性）を転回した音階上の音である。非和声音の分類と
非和声音の付加とにおいて、共通の音楽知識を使って推
論が行われるため、本装置によるメロディの分析と合成
との間には「可逆性」が与えられる。完全な可逆性と
は、あるメロディを分析して、ある分析結果を得たと
し、逆に、その分析結果を基にしてメロディを生成した
場合に、生成されたメロディが当初のメロディに一致す
ることである。アルペジオに非和声音を付加することに
よりメロディの音高列が完成する。一方、メロディの音
長列の方は、次のようにして得られる。すなわち、基本
となるリズム（音長列）を目標音符数（例えば和声音と
非和声音の合計の数）になるように、パルススケールを
使って最適結合または最適分割する。どの音符がどの位
置で分割または結合されるかは選択したパルススケール
がもつ各パルス点の重みに依存する。したがって一貫性
のあるリズム制御が可能である。

【０００７】＜全体構成＞図１に本実施例に係る自動作
曲機の全体構成図を示す。ＣＰＵ１は本装置における自
動作曲機能を実現するための制御装置である。入力装置
２からは、モチーフ（メロディ）、コード進行、使用す
るパルススケールの種類、使用する音階の種類などが入
力される。コード進行メモリ４はコード進行情報を記憶
するメモリであり、メモリ４の情報はコード進行を分析
する場合、アルペジオを抽出または生成する場合などに
ＣＰＵ１により使用される。音階データメモリ５はさま
ざまな種類の音階を表わす音階データを記憶するメモリ
であり、作曲に先立ち、使用者は曲で使用する音階とし
て特定の音階をこのメモリ５の音階セットのなかから選
択することができる。プロダクションルールデータメモ
リ６には、非和声音を分類するための音楽知識が記憶さ
れる。この音楽知識はモチーフに含まれる非和声音を分
類する場合、アルペジオに非和声音を付加する場合に利
用される。パルススケールメモリ７は各種のパルススケ
ール（パルススケールのセット）を記憶するメモリであ
り、作曲の開始時、使用者は曲にもたせるリズムの特徴
を考慮して、このパルススケールのセットのなかから所
望のパルススケールを選択することができる。選択され
たパルススケールはメロディのリズム（音長列）の生成
に利用される。メロディデータメモリ８には完成したメ
ロディデータが記憶される。外部記憶装置はメロディデ
ータメモリ８に記憶したメロディデータの写し、別の音
楽知識、別の作曲プログラムの資源として利用される。
ワークメモリ１０にはＣＰＵ１が動作中に使用する各種
のデータ、例えば調性構造、階層構造、各種変数などが
記憶される。モニター１１はＣＲＴ１２、五線譜プリン
タ１３、楽音形成回路１４、サウンドシステム１５から
構成され、作曲結果や分析結果をこれらの装置を通して
表示、出力できる。

【０００８】＜作曲ゼネラルフロー＞作曲機モードにお
ける本装置の全体フロー（作曲ゼネラルフロー）を図２
に示す。４−１の初期設定では、使用者より自動作曲機
に対して、作曲のための基本的な情報が入力される。使
用者が自動作曲機に知らせる情報として、（１）ＢＥＡ
Ｔ、（２）パルススケールの種類（３）音階（４）全自
動かモチーフ入力が示されている。ＢＥＡＴは基本単位
長の音符（最短の音符）の数で表わされる１小節の長さ
であり、したがって曲の拍子を規定するものである。例
えば、４拍子系の曲に対しては、音符の基本単位長を１
６分音符とするとＢＥＡＴ＝１６を設定すれば１小節の
長さは４拍となる。４−１で選択するパルススケールは
自動作曲機が作曲する曲のリズムを一次的に制御する情
報である。パルススケールは、基本単位長の間隔をもつ
各パルス点に、音符の結合のしやすさまたは音符の分割
のしやすさを表わす重みが付けられたスケールであり
（図７、図１２参照）、このパルススケールを使用する
ことによりメロディの音長列が制御される。したがっ
て、パルススケールの種類を選択するということは、自
動作曲機が作曲する曲のリズムの特徴を選択しているこ
とに相当する。４−１で選択される音階の種類（例え
ば、ダイアトニックスケール）は、自動作曲機が作曲に
おいて使用する音階である。さらに初期設定４−１にお
いては、作曲を全自動で行うか、モチーフを基に行うか
が使用者により決定される。全自動のときは、作曲に必
要なデータとして、（１）コード進行、（２）プロダク
ションルール（３）パルススケールがワークメモリ１０
上に読み込まれ（４−３）、（１）基本とするリズム
（音長パターン）、（２）アルペジオの特徴（ＰＣｉ：
図５参照）、（３）非和声音の特徴（ＲＳｉ：図５参
照）から成るエッセンスが使用者の指示に従って生成さ
れる（４−４）。一方、モチーフを利用する作曲モード
では、データ読み込み４−５として上述のデータ以外に
モチーフ（入力メロディ）も読み込まれ、エッセンスと
しての（１）リズム（２）アルペジオパターン（３）ア
ルペジオパターンの特徴、（４）非和声音の特徴は、こ
のモチーフから抽出される（４−５）。特に、非和声音
の特徴はプロダクションルールに基づく推論によって得
られる。全自動、モチーフ利用モードのいずれの場合
も、コード進行評価４−７が行われ、ここで（１）階層
構造（２）調性構造（３）スケールがコード進行情報か
ら抽出される。この階層構造はコード進行に内在する曲
の一貫性と多様性を表現したものである。また、調性構
造は各区間において使用する音階のキー（基音）を規定
するものである。「スケール」で示す処理は、ある種の
特殊コードの区間では、初期設定した音階にかかわらず
特定の音階を使用するためにある。この４−７までの処
理で、作曲のための「分析的作業」が完了している。例
えば、アルペジオの特徴は、アルペジオパターンの生成
に必要な情報であり、非和声音の特徴は、アルペジオに
付加する非和声音を特徴づけるものである。プロダクシ
ョンルールは、アルペジオに付加する非和声音が適正か
否かの推論に使用される。また調性構造は、各区間のメ
ロディの音の候補を制約する。階層構造は、新たにアル
ペジオパターンを生成するか否かを決めるのに利用でき
る。またパルススケールはリズムの生成に利用される。
メロディ生成４−８では、（１）アルペジオパターン
（ＬＬｉ：図５参照）の選択的生成、（２）アルペジオ
パターンの音域の設定（３）音高表現のアルペジオの生
成（４）非和声音の付加、（５）リズムの生成が実行さ
れる。

【０００９】＜変数リスト、データ形式＞後述するフロ
ーで使用される主な変数のリストを図３に、データ形式
を図４〜図８に示す。なおデータ形式は単なる例示であ
り、その他の任意の適当なデータ形式が使用可能であ
る。

【００１０】＜初期設定＞作曲ゼネラルフロー（図２）
における初期設定４−１の詳細を図９に例示する。この
初期設定で選択するＢＥＡＴの意味、パルススケールの
種類（ＰＵＬＳ）、音階の種類（ＩＳＣＡＬＥ）の意
味、全自動又はモチーフ入力の意味は図２に関して説明
したのでここでは省略する。ＰＵＬＳの値は、パルスス
ケールメモリ７（図１）に記憶される特定のパルススケ
ールへのポインタとなり、ＩＳＣＡＬＥの値は音階デー
タメモリ５に記憶される特定の音階データへのポインタ
となる。

【００１１】＜データ読み込み＞図２の作曲ゼネラルフ
ローに示すように、初期設定の後、４−３または４−５
においてデータ読み込みが実行される。全自動の場合
は、作曲の基礎データとしてモチーフは使用されないの
でモチーフデータの読み込みは行われない。各データの
読み込みについて以下説明する。

【００１２】図１０はコード進行メモリ４（図１）に記
憶されたコード進行データ例を示す。図１１はコード進
行メモリ４に記憶されたコード進行データをロードする
フローチャートである。図１０に示すメモリマップで
は、コードの種類（ＣＤｉ）は偶数アドレスに置かれ、
そのコードの長さが次のアドレス（奇数アドレス）に置
かれている。例えば、１６進表示で５０７の値をもつＣ
Ｄｉは、Ｇ_7thのコードを表わし、１０の値をもつＣＲ
ｉはコード長が基本時間長（例えば１６分音符）の１６
倍であることを表わしている。

【００１３】図１１において、レジスタＣＤｉには作曲
する曲のｉ番目に出現するコードが入り、ＣＲｉにはそ
の長さが入る。またＣＤＮＯにはコードの総数が入る。
その他の点については図１１の記載から明らかであるの
で説明は省略する。

【００１４】図１２にパルススケールメモリ７（図１）
に記憶されるパルススケールデータ例を示す。図１３は
パルススケールメモリ７から初期設定において選択した
種類のパルススケールをロードするフローチャートであ
る。この例の場合、初期設定において作曲する曲のリズ
ムの特徴を選択するために選択したパルススケールの種
類（ＰＵＬＳ）は、パルススケールメモリ７における特
定のアドレス（例えば０）を指しており、そのアドレス
には、選択したパルススケールデータの開始アドレスが
入っている。この開始アドレスには、パルススケールを
構成するサブスケール（０と１の重みしかもたないスケ
ール）の数が記憶され、後続アドレスに各サブスケール
のデータが記憶されている。例えばノーマルのパルスス
ケールは、５つのサブスケールＦＦＦＦ、５５５５、１
１１１、０１０１、０００１（１６進表現）から成り、
対応する２進表現を図７に示してある。ノーマルのパル
ススケールの場合、最初のパルス点（図７の一番右側の
位置）の重みが最大の５となっており、このことは、ノ
ーマルのパルススケールを選択した場合、生成されるリ
ズムの各区間（小節）の最初の位置に最も音符が存在し
やすいことを表わしている。

【００１５】図１４はプロダクションルールデータメモ
リ６（図１）に記憶されるプロダクションルールデータ
の例を示している。図１５はこのメモリ６に記憶された
データを読み込むフローチャートである。プロダクショ
ンルールの全体は、メロディに含まれる非和声音を分類
するための音楽知識を表現したものであり、各プロダク
ションルールデータは、ルールの前提部を規定するデー
タとして下限データＬｉ、関数の種類を指示する関数指
示データＸｉ、上限データＵｉを有し、ルールの結論部
としてデータＹｉとＮｉを有する。関数は分析するメロ
ディの特徴を数値表現したもので、その例は後述する図
３１に示される。データＸｉで示される関数の値Ｆｘｉ
がＬｉ以上でかつＵｉ以下である（Ｌｉ≦Ｆｘｉ≦Ｕ
ｉ）というのがプロダクションルールの前提部（命題）
であり、この前提部が成立するときの結論がデータＹｉ
で示され、この前提部が不成立のときの結論がデータＮ
ｉで示されている。そして、データＹｉまたはＮｉが正
の値をもつときは、その値が前向推論において次に参照
すべきプロダクションルールの番号を示し、負の値をも
つときは、その絶対値によって非和声音の種類が表現さ
れる。前向推論は必ず１つのルールから開始され、この
ルールのことをルートと呼ぶ。負の値をもつ結論Ｙｉま
たはＮｉをみつけたときに前向推論は終了する。

【００１６】図１４に示すプロダクションルールデータ
のアドレス割当の場合、各プロダクションルールのデー
タは下限データＬｉのアドレスを先頭として５つの連続
するアドレスに、記憶される。詳細には５で割り切れる
アドレスにＬｉが、５で割った余り１のアドレスにＸｉ
が、余り２のアドレスにＵｉが、余り３のアドレスにＹ
ｉが、余り４のアドレスにＮｉのデータが記憶される。

【００１７】図１５においてＲＵＬＥＮＯには、プロダ
クションルールの総数がセットされる。その他の点につ
いては上述の説明とフローの記載から明らかである。

【００１８】図１６はモチーフメモリ３に記憶されるモ
チーフデータ（メロディデータ）の例を示す。図１７は
作曲の基になるモチーフデータを読み込むフローチャー
トである。図１６の場合、偶数アドレスに音符の音高デ
ータＭＤｉがその次の奇数アドレスに、その音符の音長
データＭＲｉが記憶されている。図１７のＭＤＮＯには
モチーフの音符数がセットされる。以上でデータ読み込
みの説明を終える。

【００１９】＜エッセンスの生成＞モチーフを使用しな
い全自動の作曲モードではデータ読み込みの後、曲のエ
ッセンスとしてリズム、アルペジオパターンの特徴、非
和声音の特徴を生成する（図２の４−４）。図１８にこ
のエッセンス生成のフローチャートを示す。これらのエ
ッセンスは、使用者の指定あるいは完全自動で生成され
る。例えば、２２−１における基準リズムパターンの設
定は、自動リズムパターン生成手段、例えば拍子として
4/4拍子、パルススケールとしてノーマルが選択されて
いるときに

【外１】を基準リズムパターンとして自動生成するような手段あ
るいは使用者が好みのリズムパターンを入力することで
行われる。２２−２のアルペジオパターンの特徴設定と
２２−３の非和声音の特徴設定についても自動または使
用者の入力により行われる。図１９には乱数発生等によ
りアルペジオパターンの特徴を自動設定するフローチャ
ートを、図２０には非和声の特徴を使用者が入力するこ
とにより設定するフローチャートを例示する。

【００２０】アルペジオパターンの特徴設定（図１９）
におけるＰＣ₁〜ＰＣ₅は所定長の区間（例えば小節）内
のアルペジオを構成する和声音の数、最高音の和声音、
最低音の和声音、隣り合う和声音間の差の最大値、隣り
合う和声音間の差の最小値をそれぞれ表わす（図５参
照）。各ＰＣは、区間毎に生成可能であり、そのとりう
る値の上限と下限を設定し、その間で乱数を発生するこ
とで得られる。あるいは、曲の進行に対するＰＣの系列
をデータベースに用意しておき、所望のＰＣ系列を選択
するようにしてもよい。

【００２１】図２０の非和声音の特徴設定では、モニタ
ーにより、各非和声音の種類ａに対応するキーワードを
表示して、使用者の入力を促している（２４−２）。Ｒ
Ｓｉの配列に使用者の入力した非和声音識別子ａの系列
が入る（２４−３、２４−６、２４−７）。入力の終り
を示すコードＥＯＩを呼んだとき、ＲＳＮＯに非和声音
の数を入れてフローを抜ける（２４−８）。

【００２２】＜エッセンスの抽出＞モチーフを利用する
作曲モードではデータ読み込みの後、モチーフから曲の
エッセンス（リズム、アルペジオパターン、アルペジオ
パターンの特徴、非和声音の特徴）が抽出される（図
２、４−６）。モチーフのリズム評価を図２１に、アル
ペジオパターンの抽出を図２５に、アルペジオパターン
の特徴抽出を図２８に、非和声音の特徴抽出を図２９に
例示する。これらのフローでは、各エッセンスは区間
（小節）ごとに行っている。

【００２３】図２１のリズム評価において、２５−１に
おけるＰｓには対象の小節の先頭の音符が曲の何番目の
音符であるかを示す位置情報が入り、ＰｓｓにはＰｓで
示される小節の先頭の音符が前小節にはみ出している長
さ（基本時間表現）が入り、Ｐｅには対象の小節の最後
の音符（次小節の先頭の音符より１つ前の音符）の位置
情報が入る。２５−２に示すｒｒは対象の小節のリズム
パターンを格納する１６ビットのレジスタであり、１小
節の長さを１６とすると、レジスタｒｒの最初のビット
位置は、小節の最初の基本時間を表わし、同様にＮ番目
のビット位置は小節の頭からＮ番目の基本時間を表わ
す。２５−３〜２５−９までの処理は、モチーフの音符
Ｐｓから音符Ｐｅまでにある音符の位置をモチーフ音長
データＭＲｉを使って求め、レジスタｒｒの対応するビ
ット位置に記入する処理である。例えば、ｒｒとして、０００１０００１０００１０００１の結果が得られたとすると、このパターンｒｒは対象の
小節の１拍目、２拍目、３拍目、４拍目に音が発生する
ことを表わしている。

【００２４】Ｐｓ、Ｐｓｓ、Ｐｅ、Ｐｅｅの算出の詳細
は図２２〜図２４に示される。Ｐｅｅは、Ｐｅの次の音
符、すなわち次小節の先頭の音符が対象の小節に割り込
んでいる長さを表わす。

【００２５】図２３のＰｓ、Ｐｓｓの算出フローにおい
て、ｂｅａｔは１小節の長さ（基本時間長表現）、ｂａ
ｒは対象の小節の番号（ユーザーの指定した小節番号を
表わす。指定した小節の番号が１より小さいが、曲の小
節数（ｍｎｏ）より大きいときは入力ミスである。指定
した小節が１のときは、Ｐｓ＝１、Ｐｓｓ＝０にする
（２７−４、２７−５）。Ｐｓ＝１になる理由は、最初
の小節の場合、小節の先頭の音符は曲の最初の音符ない
し全モチーフデータの最初の音符にほかならないからで
あり、Ｐｓｓ＝０になる理由は、先行小節が存在しない
からである。２７−２で求めたａ₁は曲の頭から対象の
小節の前方小節線までの長さであり、この長さａ₁をモ
チーフの音長データＭＲｉを先頭から累算して得た長さ
Ｓと比較する（２７−７、２７−８、２７−１０、２７
−１２）。Ｓ＝ａ₁が成立するときは、Ｓに最後に累算
されたｉ番目の音高データの次の音符が対象の小節の頭
から開始する。したがってＰｓ＝ｉ＋１、Ｐｓｓ＝０と
する（２７−９）。一方、Ｓ＞ａ₁が成立するときは、
Ｓに最後に加えた音長データをもつ音符、すなわち、ｉ
番目の音符が対象の小節の先頭の音符である。したがっ
てＰｓ＝ｉとする。またＰｓｓ＝ＭＲｉ−Ｓ＋ａ₁とす
る（２７−９）。

【００２６】図２４に示すＰｅ、Ｐｅｅの算出フローは
図２３とよく似た処理を行う。ただしａ₁には曲の冒頭
から対象の小節の後方小節線までの長さが入る、その他
の点については説明を省略する。

【００２７】図２５に示すアルペジオパターンの抽出フ
ローでは対象の小節のモチーフからアルペジオパターン
｛ＬＬｉ｝を抽出している。処理の概要を述べると、Ｐ
ｓとＰｅで示される対象の小節に対し、コード進行情報
における対応するコードを使用して、モチーフデータが
和声音かどうかを判別し、和声音と判別された音に対し
ては、コードのなかから対応するコード構成音をさがし
出し、ＬＬの形式のデータを得る、評細に述べると、ま
ずモチーフデータのなかから、評価の対象となる最初の
音符（Ｐｓ）と最後の音符（Ｐｅ）を求める（２９−
１）。次に、コードデータから構成音データを生成する
（２９−２、図２６、図２７）。図２６に示すようにコ
ード構成音データメモリは、根音をＣとするコードの種
類別に、コード構成音を１６ビット中下位１２ビットの
データで記憶している。各ビット位置は各音名を表わ
し、最下位のビット位置がド（Ｃ）である。例えば、ｃ
ｃ＝００９１（１６進）はドとミとソのビット位置に
“１”があり、Ｃのメジャーの構成音を表わす。いま、
対象の区間のコードＧｍａｊだとすると、ＣＤは０００
７（１６進）である。コード構成音データメモリより、
ＣＤの上位８ビットで指定されるアドレスにあるメジャ
ーのコード構成音データｃｃ（＝００９１）を読み出
し、図２７に示すようにその下位１２ビットをＣＤの下
位８ビットが示す根音の値だけ左に転回することにより
“１”のビットは、ソとシとレを表わすビット位置７、
１１、２に移動し、Ｇｍａｊのコード構成音が表現され
る。このようにして、対象の区間のコードからコード構
成音データが生成される。次に、音階カウンタｉと和声
音カウンタｋを初期化する（２９−３、２９−４）。２
９−５の処理はモチーフの音高データＭＤｉをコード構
成音データｃｃと同じデータ形成に変換する処理であ
る。例えば、“ソ”の音は、ビット位置７に“１”をも
つデータｍｍに変換される。

【００２８】２９−６でこの音高データｍｍがコード構
成音か否かをチェックしている。これは、音高データｍ
ｍとコード構成音データｃｃとの論理積

【外２】をとることで判別できる。２９−７〜２９−１３では、
コード構成音データｃｃのビット“１”の中で、モチー
フの音高データｍｍのビット“１”と一致するのは何番
目であるかを調べ、その結果ｃにモチーフの音のオクタ
ーブ番号

【外３】を加えて、アルペジオパターンデータＬＬｋとしてい
る。２９−１５で次の音符にカウンタｉを進め、音符番
号がＰｅに達するまで（２９−１６）、ＬＬを求める。
２９−１７のＬＬＮＯには対象の区間の和声音数（アル
ペジオパターンの長さ）が入る。

【００２９】図２８のアルペジオパターンの特徴は、図
２５のアルペジオパターンの抽出結果｛ＬＬｉ｝、ＬＬ
ＮＯから導き出される。

【００３０】図２９の非和声音の特徴抽出では、対象の
区間のモチーフに分布する非和声音の種類のパターンを
求めている。非和声音のカウンタと音符カウンタをセッ
トし（３３−２、３３−３）、着目している音符が非和
声音の場合（３３−４）、その音符を中心とするモチー
フの特徴要素を表わす関数Ｆを計算し、プロダクション
ルールによる前向推論を実行して非和声音の種類を求め
ＲＳｊに代入する（３３−５〜３３−８）。この非和声
音の分類処理をＰｅに達するまで行うことにより、配列
｛ＲＳｊ｝には、対象の区間のモチーフの非和声音の種
類の並びがセットされる。３３−１１のＰＳＮＯには対
象の区間の非和声音の総数が入る。

【００３１】３３−４に示すＭＤｉが非和声音かどうか
の判別処理の詳細は図３０に示される。この判別処理
は、アルペジオパターンの抽出（図２５）において、着
目している音符が和声音か否かを判別する処理と同様で
あり、対象の区間のコードの構成音のなかに着目してい
る音符の音名が含まれるか否かで判別できる。

【００３２】３３−６における関数Ｆの計算では、前向
推論において、非和声音を分類するために必要なモチー
フ（メロディ）の条件ないし要因を計算する。図３１か
ら図３９にその具体例を示す。この例では関数Ｆとし
て、Ｆ₁：着目している音符（非和声音）の何個先に和声音
が位置するか（後方和声音の位置）Ｆ₂：着目している音符の何個手前に和声音が位置する
か（前方和声音の位置）Ｆ₃：前方和声音から後方和声音までにある非和声音の
数Ｆ₄：前方和声音と後方和声音との音高差Ｆ₅：前方和声音と後方和声音との間における非和声音
の高さの分布Ｆ₆：前方和声音から後方和声音までのメロディの音高
が単調に変化するか否かＦ₇：後方和声音とその１つ前の音との音高差（後方和
声音への音程進行）Ｆ₈：前方和声音とその１つ後の者との音高差（前方和
声音からの音程進行）を計算している（図３１）。この他に、弱拍か強拍かを
示す情報、音長を区別する情報を関数Ｆのセットに加え
てもよい。個々の関数Ｆの算出のフローチャートはそれ
自体の記載から明らかであるので説明は省略する。

【００３３】３３−７における前向推論の詳細は図４０
に示す。まず、ルールナンバーポインタＰを、プロダク
ションルールのなかでルートとなっているルールを指示
する“１”にセットする（４４−１）。しかる後、ルー
ルナンバーポインタＰの示すルールの前提部（Ｌｐ≦Ｆ
ｘｐ≦Ｕｐ）が成立するかどうかをチェックし、成立す
るときはそのルールの肯定結論部のデータＹｐを次のル
ールへのポインタとして使用し、不成立のときはそのル
ールの否定結論部のデータＮｐを次のルールへのポイン
タとして使用する。ただし、データＹｐ、Ｎｐが、負の
値のときは、最終結論に達しているので、その絶対値
（−Ｙｐ、−Ｎｐ）を非和声音の種類の識別子として結
論レジスタにセットする。フローに従うと、４４−３の
条件Ｌｐ＞Ｆｘｐか４４−５の条件Ｆｘｐ＞Ｕｐが成立
するとき、ルールＰの前提部Ｌｐ≦Ｆｘｐ≦Ｕｐは不成
立であるのでそのルールの否定結論部のデータＮｐをａ
に代入し（４４−４、４４−６）、それ以外の場合は前
提部成立なので、ａにはルールＰの肯定結論部のデータ
Ｙｐが入る（４４−２）。このａをＰに代入し（４４−
７）、Ｐが正値のときは、次のルールナンバーポインタ
として次のルールの検査に戻り、Ｐが負のときは、−Ｐ
を非和声音の分類結果とする（４４−８、４４−９）。

【００３４】非和声音の分類の一例として、先の関数Ｆ
の計算において、Ｆ₁＝１：後方和声音は着目している非和声音より１つ
後にあるＦ₂＝−１：前方和声音は着目している非和声音の１つ
前にあるＦ₃＝１：前後の和声音間の音数は１つであるＦ₄＝８：前後の和声音の音高差は８であるＦ₅＝２：前後の和声音間にある非和声音は前後の和声
音の音高の中間に分布しているＦ₆＝１：前方和声音から後方和声音までのメロディは
音高が単調に変化しているＦ₇＝１：後方和声音へは１の音高差で進行するＦ₈＝７：前方和声音からは７の音高差で進行するが得られたとし、プロダクションルールデータとして図
１４に示すデータを使用して推論を行ってみる。

【００３５】まず、Ｐ＝１（ルート）のときは、その前
提部０≦Ｆ₂≦０は、Ｆ₂＝−１であるため不成立である。したがって、
ルートの否定結論部Ｎ₁＝３が次に検査するルールのポ
インタとなる。Ｐ＝３において、ルール３の前提部０≦Ｆ₁≦０は、Ｆ₁＝１であるので不成立である。したがって、Ｎ₃
＝５が次のルールのポインタとなる。Ｐ＝５において、
ルール５の前提部０≦Ｆ₄≦０は、Ｆ₄＝８であるので成立しない。したがって、Ｎ₅＝
６がＰとなる。Ｐ＝６において、ルール６の前提部１≦Ｆ₆≦１は、Ｆ₆＝１であるので成立する。したがって、ルール
６の肯定結論部のデータＹ₆＝７が次にアクセスするル
ールのポインタＰとなる。Ｐ＝７において、ルール７の
前提部３≦Ｆ₈≦∞ はＦ₈＝７であるので成立する。ここでＹ₇＝−２（負）
である。したがって、結論＝２（分類された非和声音の
識別子）となる。

【００３６】この例からもわかるように、任意の種類の
非和声音は、有限個の命題が成立（前提部が成立しない
ということは、前提部を偽とする命題が成立することに
等しい）するという音楽知識で識別可能である。この知
識を表現するために、関数Ｆが計算され、プロダクショ
ンルールが作成されている。すなわち、関数Ｆは、非和
声音を分類するための知識において使用するメロディの
チェック項目の情報であり、プロダクションルールデー
タは、各非和声音の分類結果に至るまでのルールの列を
ポインタで連結したものである。

【００３７】＜コード進行評価＞本実施例の装置は、作
曲のためにコード進行を最大限活用することを１つの特
徴としている。すなわち、図２の作曲ゼネラルフローの
４−７に示すコード進行評価において、与えられたコー
ド進行を手がかりとして曲の階層構造、調性構造を求め
ている。階層構造は曲の一貫性と多様性に係っており、
後述するメロディ生成においてアルペジオの生成制御に
利用される。一方、調性構造は、曲の進行に伴う調性
（キー）の変化を表わしており、後述するメロディ生成
において各区間で使用するスケールのキーを選択するの
に利用される。さらに、コード進行詳細では特殊コード
の区間に対し、特殊のスケールの使用を計画する処理も
実行している。

【００３８】以下、図４１〜図４３を参照して階層構造
の抽出の詳細を述べる。図４１に示すフローは、楽節等
の長さをもつブロックを単位として、ブロック相互のコ
ード進行の類似度を算出するフローである。まず、曲の
長さＳＵＭをコード進行情報の各コードの長さＣＲｉを
累算することで求め（４５−１）、ｂａｒｎｏ（小節
数）で示されるブロックの長さを基本音長の表現に変換
してブロック長をｌとし（４５−２）、曲長ＳＵＭをブ
ロック長ｌで割って曲に含まれるブロックの数ｍを計算
する（４５−３）。比較するブロックの基準番号のため
のカウンタｉを“０”に初期化する（４５−４）。

【００３９】４５−８〜４５−１８において、ｉ番目の
ブロックとｊ番目のブロック（ｊ≧ｉ）とのコードの類
似度Ｖｉｊを算出している。類似度の関数として、

【数１】を使用している。ここにｌはブロックの長さであり、Ｖ
ｓは、基準音長ごとにｉ番目のブロックのコードとｊ番
目のブロックのコードとを比較したときに得られるコー
ドの一致数を表わす。この類似度関数Ｖｉｊは０から１
００までの値をとり、１００のとき、２つのブロックの
コード進行は完全に（１００％）一致し、０のときは完
全に不一致である。

【００４０】ｉ番目のブロック対ｊ番目のブロックの類
似度の計算はｊ＝ｉの位置から開始され（４５−６）、
類似度が得られるごとに、ｊ＝ｊ＋１により次のブロッ
クとの類似度の計算に移り（４５−２０、４５−７）最
終ブロックになるまで行ったら（４５−１９）、ｉ＝ｉ
＋１により、ｉ番目のブロックをシフトし（４５−２
２、４５−５）、ｉが最終ブロックになるまで処理を繰
り返す。

【００４１】この結果、ｉ番目のブロックに対するｊ番
目のブロックのコードの類似度Ｖｉｊとして、

【外４】が得られる。なおＶｉｊ＝Ｖｊｉ、すなわち、ｉ番目の
ブロックに対するｊ番目のブロックコード類似度と、ｊ
番目のブロックに対するｉ番目のブロックのコード類似
度は等しい。またＶｉｉ＝１００である。

【００４２】図４０のブロック間のコード一致度の算出
結果｛Ｖｉｊ｝は、図４２の階層構造データ生成におい
て使用される。

【００４３】図４２において、ｃは階層構造の計算のた
めのカウンタであり、Ｈｊにｊ番目のブロックの階層構
造識別子がセットされる。Ｈｊは値として、０、１、２
……の整数値をとる。これは通常の表現におけるａ、
ａ′ｂ、ｂ′……に対応している（図６のＨＩＥｉ参
照）。図４２のフローでは、ある基準のブロックに対
し、１００％コードが一致するブロックには基準ブロッ
クの階層構造識別子と同じ値（偶数値）の階層構造識別
子が付き（４６−１０、４６−１１）、７０〜１００％
の範囲で一致するブロックは、基準ブロックのコード進
行を修飾したコード進行をもつブロックとして、基準ブ
ロックの階層構造識別子に１を加えた値の階層構造識別
子が付けられる（４６−１２、４６−１３）。また、７
０％未満の類似度しかもたないブロックは、基準ブロッ
クとは独立の階層構造をもつブロックとして扱われる。
最初の基準ブロックとして、曲の最初のブロックを選ん
でおり（４６−２）、この基準ブロックと１００％ある
いは７０〜１００％で一致するブロックに対してはそれ
ぞれ、Ｈｊ＝０、Ｈｊ＝１の評価値が付き、評価完了を
示すため、これらのブロックのフラグｆｌｊは“１”に
セットされる。この最初の評価ループ（４６−２〜４６
−１５）で評価が確定しなかった曲のブロックのうち、
一番若いブロックが次の評価ループにおける基準ブロッ
クとなり（４６−３、４６−４、４６−６）、この基準
ブロックの階層構造識別子は２となる。以下、同様に処
理がくり返される。結果として、曲のすべてのブロック
に階層構造識別子Ｈｊが付くことになる。

【００４４】図４３の処理は、図４２で求めたブロック
単位の階層構造を小節単位の階層構造データに変換する
処理である。すなわち、図４３のＨＩＥａにはａ番目の
小節に対する階層構造識別子がセットされる。

【００４５】次に、図４４から図４７を参照して調性構
造の抽出について説明する。コード進行から調性構造を
抽出するため、本実施例では、一般の楽曲が有する調性
構造の性質を考慮している。その性質とは、（イ）調性は曲の進行において頻繁に変化するより、同
じ調性を保つ傾向をもつ。（ロ）コードの構成音は特定の調性の音階上にある。（ハ）転調が生じる場合には、無関係な調に転ずるより
属調または下属調等の近親調に転じやすい。である。

【００４６】抽出する調性構造に上記の性質をもたせる
ため、本実施例ではコード相互間に調性距離を定義し、
現区間のコードが前区間の調性から所定の距離の調性で
ある場合には現区間の調性は前区間の調性と同じとみな
す。

【００４７】図４７にコード相互の調性距離を例示す
る。この図からわかるように、平行調の関係にあるコー
ド（例えばＡｍとＣ）間の調性距離はゼロであり、した
がって同じ調性（Ｃ）をもつ。また、完全５度下または
完全５度上にあるコードとの調性距離を２または−２と
している。いまキーＣのダアトニックスケール（ドレミ
ファソラシド）を考えると、コードＣから±２の調性距
離内にあるコードＣ、Ａｍ、Ｇ、Ｅｍ、Ｆ、Ｄｍの６つ
のコードは、そのコード構成音がすべてキーＣのダイア
トニックスケール上にある。後述するように、本実施例
では、調性距離±２以内のコード変化に対しては調性を
維持するようにしている。

【００４８】図４４において、４８−１から４８−５ま
での処理は、コード進行における各コードに、図４７に
例示する調性距離の定義に従って調性距離データを割り
当てているところである。すなわち、４８−１で曲の最
初のコードに対する調性ＫＥＹ₁として“０”を設定
し、４８−２〜４８−５において、後続するコードＣＰ
ｉの調性ＫＥＹｉを最初のコードＣＤ₁の調性ＫＥＹ₁と
の距離を計算することで求めている。４８−３の調性は
第４６図に示されている。

【００４９】５０−１における

【外５】はｉ番目のコードＣＤｉの根音データの抽出（図４参
照）であり、その結果はａ₁とａ₂に代入される。一方ｓ
ｔには最初のコードＣＤ₁の根音データが入る。５０−
５に示すように、ａ₁の根音データは５０−３〜５０−
６のループを一周するたびに５度上に転回され、ａ₂の
根音データは５度下に転回される（図４７に示すリング
を反時計回り、または時計回りすることに相当する）。
５０−３において、ａ₁＝ｓｔが成立するのは、ＣＤｉ
の根音データｉを回５度上に転回したときであり、５０
−４においてａ₂＝ｓｔが成立するのはＣＤｉの根音デ
ータをｉを回５度下に転回したときである。したがって
前者に対してはｘに調性距離としてｉ×（−２）を入れ
（５０−７）、後者に対してはｘにｉ×２を入れる。５
０−９から５０−１７は、最初のコードＣＤ₁と着目し
ているコードＣＤｉとが、共にメジャー系かマイナー系
か、そうでないかにより、ｘを変換しているところであ
る。例えば、ＣＤ₁がＡｍでＣＤｉがＧｍａｊだとする
と、５０−７によりｘ＝＋４になっている（根音ＡとＧ
との比較のため）。これは、図４７によれば、ｘ＝−２
にならなければならない。この場合、図４６において、
５０−１０から５０−１１、５０−１３と進み、ｘ＝ｘ
−６によりｘ＝−２が得られる。また、ＣＤ₁がＣｍａ
ｊでＣＤｉがＢｍｉｎだとすると、５０−８によりｘ＝
−１０になっている。これは図４７の調性距離の定義に
従えば、ｘ＝−４にならなければならない。この場合、
図４６において、５０−１４かに５０−１５、５０−１
７と進み、ｘ＝ｘ＋６により、ｘ＝−４が得られる。第
４６図の計算結果ｘはＫＥＹｉに移される。

【００５０】４８−１から４８−５の処理例を図４５の
（１）に示す。コード進行Ｃ、Ｃ、Ｆ、Ｇ₇、Ｂｂ、
Ｆ、Ｇ₇、ｃに対し、調性距離｛ＫＥＹ｝として、ＫＥ
Ｙ₁＝０、ＫＥＹ₂＝０、ＫＥＹ₃＝＋２、ＫＥＹ₄＝−
２、ＫＥＹ₅＝＋４、ＫＥＹ₆＝＋２、ＫＥＹ₇＝−２、
ＫＥＹ₈＝０が得られる。

【００５１】このようにして得られた調性距離｛ＫＥ
Ｙ｝は、続く４８−６から４８−１４の処理において、
上述した調性の性質をもつように変換される。すなわ
ち、直前の調性データがｓｋｅｙに置かれ、現コードの
調性データがこの直前調性データｓｋｅｙから±２以内
の距離にあるときは、現コードの調性データを直前の調
性データに変換して調性を維持し、±２を越える距離に
あるときにのみ転調とみなして現コードの調性データを
±２した値を最終的な調性データとする。

【００５２】４８−６から４８−１４の処理側を図４５
の（２）に示す。コード進行Ｃ、Ｃ、Ｆ、Ｇ₇、Ｂｂ、
Ｆ、Ｇ₇、Ｃに対する調性｛ＫＥＹ｝として、０、０、
０、０、２、２、０、０が得られる。このようにして、
楽曲として望ましい性質をもつ調性構造が距離表現のデ
ータ形式で抽出される。

【００５３】図４４の４８−１５から４８−２５まで
は、距離表現の調性構造データをスケールの根音を表わ
す音名表現に変換しているところである。この音名表現
ではＣに“０”、Ｃ＃に“１”、……Ｂに“１１”の数
値が割り当てられる。例えば曲の最初のコードをＣｍａ
ｊとし、ｉ番目のコードをＦｍａｊとし、このＦｍａｊ
の調性が距離表現では“２”であるとしてみる。これに
対応する音名表現は“５”である。この変換のため、処
理は４８−１５より４８−１６、４８−１７と進んで、
ここでａ₁＝ＫＥＹ₁−ＫＥＹｉ×7/2が実行され、ＫＥ
Ｙ₁＝０、ＫＥＹｉ＝２であるのでａ₁＝−７となり、４
８−１８、４８−１９の処理によりａ₁＝５となり、こ
れがＫＥＹｉとなる（４８−２０）。なお、曲の最初の
コードがメジャー系のときは、

【外６】により最初のコード区間のスケールの根音が求まるが、
マイナー系のときは、Ａｍ＝Ｃの関係に従って、

【外７】を実行して最初のコード区間のスケールの根音を得てい
る（４８−１６、４８−２１〜４８−２３）。

【００５４】図４５の（３）に４８−１５から４８−２
５の処理例を示す。コード進行がＣ、Ｃ、Ｆ、Ｇ₇、Ｂ
ｂ、Ｆ、Ｇ₇、Ｃであるとき、各コード区間で使用する
スケールのキー（主音）は、Ｃ、Ｃ、Ｃ、Ｃ、Ｆ、Ｆ、
Ｃ、Ｃとなる。

【００５５】後述するように、各コード区間において生
成するメロディの各音は以上の処理によって抽出された
調性構造データを主音とするスケール上から選択され
る。

【００５６】次にスケール評価について図４８を参照し
て説明する。この処理の目的は特殊なコードが使用され
る区間に対しては、メロディ生成のためのスケールとし
て特殊なスケールを使用することである。図４８におい
て、ＩＳＣＡＬＥは初期設定４−１（図２）において選
択されたスケールである。コードＣＤｉがデミニッシュ
コード“ｄｉｍ”のときにはその区間で使用するスケー
ルＳＣＡＣＥｉとしてコンビネーションデミニッシュス
ケールを設定し、コードＣＤｉがオーギュメントコード
“ａｕｇ”のときにはスケールとしてホールトーンスケ
ールを設定し、コードＣＤｉがセブンスコード“７ｔ
ｈ”のときにはスケールとしてドミナント７ｔｈスケー
ルを設定している。また、これらのコードの区間の調と
しては先の調性構造抽出処理で求めた調性データの代り
に、コードの根音を用いている。したがって、これらの
例外的なコード区間以外の区間ではスケールとしては初
期設定で選択した種類のスケールが使用され、その主音
は上述の調性構造抽出処理で得た調性データにより定め
られる。

【００５７】＜メロディ生成＞本実施例の装置は、外部
から作曲の基礎となるデータが与えられ、その基礎デー
タを内部で分析、評価した後、メロディの生成の作業に
移る。作曲ゼネラルフロー（図２）の４−８に示すメロ
ディ生成の概略フローを図４９に例示する。図４９にお
いて、ＨＩＥｉは先のコード進行評価で抽出したコード
区間毎の階層構造データであり、５３−２〜５３−４に
示すように、この階層構造データＨＩＥｉはアルペジオ
パターン（ＬＬ）の生成制御に利用される。この制御の
詳細については後述する。さらに階層構造データは５３
−５、５３−６に示すようにアルペジオパターン（Ｌ
Ｌ）の音域を制御するのにも利用できる。

【００５８】アルペジオパターンはメロディの音列の基
本的な骨格を形成し、アルペジオパターンの音域はメロ
ディの音域を基本的に規制する。本実施例ではその制御
にコード進行から得た階層構造を利用しており、これも
実施例の特徴の１つとなっている。もっとも、アルペジ
オパターンの制御要因をコード進行から抽出した階層構
造の情報にのみ限定する必要はなく、例えば、階層構造
と乱数のそれぞれに重みを付け、両データの荷重和でア
ルペジオパターンを制御するようにし、重みを使用者が
指定できるようにしてもよい。要するに、使用者の作曲
上の意図がアルペジオの生成に反映されるように変形す
ることができる。

【００５９】アルペジオパターン（ＬＬ）はコードデー
タＣＤｉを用いることで音高表現の形式、すなわちメロ
ディデータ形式（アルペジオ）に変換される（５３−
７）。そしてこのアルペジオに対し、非和声音がプロダ
クションルールに従って付加される（５３−８）。この
非和声音の付加で使用するプロダクションルールはモチ
ーフに含まれる非和声音を分類するのに用いたものと同
一であり、したがって、メロディの分析と合成に関して
可逆性が成り立つ。

【００６０】アルペジオに非和声音を付加することによ
り、メロディの音高列は完成する。メロディの音高列り
完成後は、メロディの音長列（リズムパターン）の生成
である（５３−９）。ここでは、所定の音符数から成る
基本リズムパターン（エッセンス生成４−４またはエッ
センス抽出４−６において決定した音長列）が、初期設
定４−１において選択されたパルススケールにより変形
され、メロディの音高列と等しい音符数の音長列に変換
される。

【００６１】アルペジオの生成、非和声音の付加、音長
データの生成は、図４９のフローの場合、コード区間毎
に実行される。このため、５３−１０ではある区間で生
成したメロディデータを連続領域に移動している。

【００６２】図５０はアルペジオパターン（音型）の生
成、セーブ、ロードの詳細なフローチャートである（図
４９の５３−２、５３−３、５３−４の詳細）。本例で
は、階層構造データＨＩＥｉによるアルペジオパターン
ＬＬの制御を次のようにして行っている。まず、着目し
ている楽節が、過去の楽節と構造上異なる区間であるか
どうかを着目している楽節の階層構造データを過去の階
層構造データと比較することにより判別する。異なる構
造をもつ区間と認めた楽節に対してのみ、新たにアルペ
ジオパターンＬＬを生成する。この生成は、上述したア
ルペジオパターンの特徴パラメータＰＣに基づいて行わ
れる。同様の構造をもつ区間と認めた楽節については、
新たにアルペジオパターンＬＬは生成しない。代りに、
過去において生成したアルペジオパターンのうち、着目
している区間と同様の構造をもつ区間において生成した
アルペジオパターンを使用する。

【００６３】例えば、いま、４つの楽節から成る曲を想
定し、これら４つの楽節の構造がそれぞれａ、ｂ、ｃ、
ａであるとしてみる。最初の楽節の構造ａは過去にみら
れない構造であるのでアルペジオパターンの特徴パラメ
ータに従ってアルペジオパターンが生成される。同様に
して第２楽節、第３楽節も過去にない新しい構造ｂ、ｃ
をもっているので、独立にアルペジオパターンか生成さ
れる。しかし、最終楽節は曲の最初の楽節と同じ構造ａ
である。したがって、最終楽節のアルペジオパターンと
しては、最初の楽節に対して生成したアルペジオパター
ンをそのまま使用する。

【００６４】新しい構造をもつ楽節に対してアルペジオ
パターンを新たに生成するということは、この新しい構
造の楽節から別のモチーフが発生することを意味する。
いま、楽節の最初の小節に対して生成したアルペジオパ
ターンをその楽節の後続する小節に対してくり返し使用
したとすると１小節の長さのモチーフが意識されよう。
一般にモチーフの長さは１〜数小節であり、曲の途中で
モチーフの長さが変化することも多い。図５０の例では
このことを考慮して、新しい構造の楽節が検知されたと
きに、その楽節におけるモチーフの長さとして１または
２小節を使用することができる。２小節のモチーフが選
択されたときは、楽節の最初の小節と２番目の小節で独
立にアルペジオパターンが生成され、後続する奇数番目
の小節は最初の小節のアルペジオパターンを使用し、後
続する偶数番目の小節は２番目の小節のアルペジオパタ
ーンを使用する。

【００６５】過去の区間における階層構造データへの参
照、過去の区間におけるアルペジオパターンのくり返し
のために音型（ＬＬ）データバッファが用意される。音
型データバッファの例を図５１に示す。

【００６６】図５０に従って説明すると、５４−１で楽
節（図４１に示すｂａｒｎｏ毎の区間）内の小節カウン
タを“１”にセットする。５４−２では現小節の階層構
造データＨＩＥｉを直前の小節の階層構造データＨＩＥ
ｉ−１と比較することにより、楽節の開始か否かをチェ
ックする。例えば、｜ＨＩＥｉ−ＨＩＥｉ−１｜≧２が
成立するときが楽節の開始である。楽節の開始と判別さ
れたときは楽節内の小節カウンタを“１”にリセットす
る（５４−３）。続いて音型データバッファをサーチし
て、現楽節がアルペジオパターンを新たに生成すべき楽
節かどうかを調べる（５４−４）。音型データバッファ
のサーチは次のようにして行われる。まず、音型データ
バッファのアドレス０にあるデータ（既に何組の音型が
生成されているかを示すデータ）を読み、後続するアド
レス１からＮまで示されるデータをアドレスとするとこ
ろのデータ（各音型のヘッダ情報）を順次、読み、その
上位８ビットに示される階層構造データを現小節の階層
構造データＨＩＥｉと比較する。音型データバッファ内
に現小節の階層構造データＨＩＥｉと同様な階層構造デ
ータ（例えば、ＨＩＥｉと同じ値または（ＨＩＥｉ−
１）の値をもつデータ）がないとき、現小節はアルペジ
オパターンを新たに生成すべき楽節の最初の小節であ
る。同様の階層構造データをもつヘッダが見つかったと
きは、後続するアルペジオパターンを現小節のアルペジ
オパターンとしてロードする。新しい楽節の場合は、ま
ずモチーフを何小節の構成にするかを決定する（５４−
５）。この決定は例えば乱数発生で実現できる。２小節
モチーフとなったときは、フラグｆｌを“１”にセット
して（５４−７、５４−８）、次の小節（楽節の２番目
の小節）に対してもアルペジオパターンが新たに生成さ
れるようにする。そして、アルペジオパターンを生成し
（図５２参照）、音型データバッファにセーブする（５
４−９）。詳細には、ＨＩＥｉ×０１００＋小節カウン
タの値×００１０＋モチーフの小節数によりヘッダを作
成し、音型データバッファのアドレス０における音型の
組の数Ｎをインクリメントし、アドレスＮにヘッダのア
ドレスを書き込み、そのアドレスから、ヘッダ、ＬＬＮ
Ｏ（生成したアルペジオパターンの長さ）、ＬＬ₁、Ｌ
Ｌ₂……ＬＬ_LLNO（生成したアルペジオパターンのデー
タ）を書き込む。その後、その他のメロディ生成の処理
を行い（５４−１０）、小節カウンタをインクリメント
する（５４−１１）。

【００６７】５４−２において楽節が変っていないこと
が認められたときは、フラグｆｌをチェックする（５４
−１３）。ｆｌ＝１のときは、現小節は２小節のモチー
フを生成する楽節の２番目の小節であるのでアルペジオ
パターンを再び生成し音型データバッファにロードし
（５４−１５）、フラグｆｌを“０”にリセットする
（５４−１６）。ｆｌ＝０のときは、現小節の階層構造
データＨＩＥｉに対応するヘッダをバッファからサーチ
し、そのヘッダの示すモチーフの長さの情報が１小節の
ときは、そのヘッダに後続する音型データをロードし、
モチーフの長さが２小節のときは小節カウンタの２の剰
余とヘッダの小節番号を比較し、一致すればそのヘッダ
に後続する音型データを現小節のアルペジオパターンと
してロードする。

【００６８】図５０の５４−９、５４−１５で実行され
るアルペジオパターン（音型）の生成の詳細を図５２に
示す。５６−１のｃｋｎｏはコード構成音の数を表わ
す。コード構成音数は、コード構成音データの１６ビッ
トのうちで“１”である数をカウントすることで得られ
る（図２６参照）。図５２の例では、ＰＣ₁〜ＰＣ₅を生
成するアルペジオパターンの制御パラメータとしてい
る。ｒ₁は１〜ｃｋｎｏの範囲の乱数値をとり、コード
構成音番号を意味する（５６−４）。ｒ₂はＰＣ₃（アル
ペジオパターンの最低音）〜ＰＣ₂（アルペジオパター
ンの最高音）のオクターブコードの乱数値をとり、生成
するＬＬのオクターブ番号を表わす（５６−５）。ａ＝
ｒ₁＋ｒ₂×０１００により生成するＬＬの候補を計算し
（５６−７）、この候補ａが、ＰＣの条件を満足すると
き、候補ａはＬＬとして採用される（５６−８、５６−
１２、５６−１４）。ただし、ＰＣの値によっては、先
行するＬＬ（例えば一番目のＬＬ₁）が決定された後、
後続するＬＬ₂の候補は永久にＰＣの条件を満たさなく
可能性がある。例えば、ＰＣ₂＝５０１（アルペジオの
最高音は第５オクターブの第１コード構成音）、ＰＣ₃
＝４０１（アルペジオの最低音は第４オクターブの第１
コード構成音）、ＰＣ₄＝３（隣り合うＬＬの差の最大
値はコード構成音３つ分）、ＰＣ₅＝３（隣り合うＬＬ
の差の最小値はコード構成音３つ分）のときにＬＬ₁と
して、ＬＬ₁＝４０３（最初のＬＬは第４オクターブの
第１コード構成音）が得られたとするとＰＣ₄、ＰＣ₅の
条件に合わせるには、ＬＬ₂＝５０３または３０３（構
成音数３のとき）となり、これはＰＣ₂、ＰＣ₃の条件に
合わない。このための予防としてループカウンタＬＯＯ
ＰＣを用意し、ループカウンタＬＯＯＰＣがある値（例
えば１００）以上になったら強制的に候補ａをＬＬとし
て採用している（５６−９、５６−１０、５６−１
１）。

【００６９】図５３は図５２のチェック５６−８の詳細
である。ＬＬｉの候補ａがＰＣの条件を満足するには、（イ）ａ≦ＰＣ₂（最高音以下であること）（ロ）ａ≧ＰＣ₃（最低音以上であること）（ハ）｜ａ−ＬＬｉ−１｜≦ＰＣ₄（直前のＬＬとの差
が最大値ＰＣ₄以下であること）（ニ）｜ａ−ＬＬｉ−１｜≧ＰＣ₅（直前のＬＬとの差
が最小値ＰＣ₅以上であること）が成立しなければならない。図５３のフローではこれら
の条件が成立しないとき、フラグＯＫを“０”にセット
している（図中のｏｌｄａは直前のＬＬを表わす。５６
−１３参照）。

【００７０】図５４は図４９の５３−７の詳細である。
目的は、（オクターブ番号＋コード構成音番号）で示さ
れるアルペジオパターンＬＬの形式を、コード構成音デ
ータｃｃを使って（オクターブ番号＋音名番号）で示さ
れるメロディ音高データの形式に変換して、ＭＥＤｉに
格納することである。５８−５、５８−６の処理は、Ｌ
Ｌｉのコード構成音番号

【外８】が現区間のコードのコード構成音数（ＣＫＮＯ）より大
きいときに、ＬＬｉのコード構成音番号を現区間のコー
ド構成音のうちで一番高いコード構成音番号に変更する
処理である。図中、ｃはコード構成音のカウンタ、

【外９】はＬＬｉのオクターブ番号、ｊは音名のカウンタであ
る。

【００７１】図５５と図５６は図４９の５３−８におけ
る非和声音の付与の詳細である。この処理の目的はアル
ペジオに所望の非和声音を付与してメロディの音高列を
完成することである。非和声音の付加のために、上述し
た非和声音の特徴｛ＲＳｉ｝、コード進行評価で得た調
性構造｛ＫＥＹｉ｝、非和声音を分類する知識を表現す
るプロダクションルールが利用される。付加される非和
声音は次の条件を満足しなければならない。（イ）所定の音域内の音であること（ロ）コード進行評価で得たＫＥＹｉを主音とするスケ
ール上の音であること（ハ）コード構成外音であること（ニ）プロダクションルールで得た結論と計画された非
和声音識別子ＲＳｉとが一致すること

【００７２】図５５において、５９−４〜５９−１８の
外側のループは計画された非和声音識別子ＲＳｉの数だ
け繰り返すループであり、５９−５〜５９−１６のルー
プはアルペジオの音符の数だけ繰り返す。５９−８〜５
９−１４では、非和声音の候補として、下限ｌｏから上
限ｕｐまでの音域内にある各音高データｋが順次検査さ
れる（図５７参照）。音高データｋが音階音であってコ
ード構成外音であるときは（５９−８、５９−９）、関
数Ｆを計算して（５９−１０）、プロダクションルール
による前向推論を実行し（５９−１１）、その結論が計
画された非和声音識別子ＲＳｉと一致するかどうかチェ
ックする（５９−１１）。一致するとき、音高データｋ
は上述した非和声音のとしての条件をすべて満足してい
る。したがって、付加される非和声数を計数するノンコ
ードトーンカウンタｎｃｔｃｔをインクリメントし、見
つけ出された非和声音の音高データｋをＶＭnctctに入
れ、非和声音の付加位置ｊをＰＯＳＴnctctにセット
し、関連するフラグｆｌ_jを“１”にセットする（５９
−１９〜５９−２２）。本例では、和声音間に高々１つ
の非和声音が付加されるようにしており、ｆｌ_j＝０
は、和声音ＭＥＤｊとＭＥＤ_j+1の間に非和声音がまだ
付加されていないことを示す。

【００７３】５９−１２における結論＝ＲＳｉの条件が
不成立のときは、着目している音高データｋは非和声音
としての条件を満たさないので、音高データｋをインク
リメントして（５９−１３）、処理を繰り返す。５９−
１４においてｋ＞ＵＰが成立するときは、和声音ＭＥＤ
ｊとＭＥＤ_j+1の間に非和声音が付加されなかったこと
を意味する。したがってｊをインクリメントして（５９
−１５）、次の和声音間に非和声音が付加できるかどう
かの検査に進む。

【００７４】５９−６における候補音の設定の詳細は図
５８に示される。この例では、前後の和声音ＭＥＤｉ、
ＭＥＤ_i+1の高い方の音より５半音上から低い方の音よ
り５半音下までをサーチする音高の範囲としている（６
２−５〜６２−７）。ただし、ｉ＝０のとき、すなわ
ち、着目している区間の最初の和声音の手前に非和声音
を付加しようとするときには、最初の和声音の５半音上
〜５半音下までを音高範囲とし（６２−１、２）、ｉ＝
Ｖmednoのとき、すなわち着目している区間の最後の和
声音の後に非和声音を付加しようとするときには、最後
の和声音の５半音上〜５半音下までを音高範囲としてい
る（６２−３、４）。

【００７５】５９−８における音高データｋが音階音か
どうかのチェックの詳細を図６１に示す。図中のＳＣＡ
ＬＥｉは、区間ｉで使用する音階の種類を表わし、図６
０に示すような音階データメモリ５のアドレスポインタ
となっている。このアドレスにある１２ビット長の音階
データ＊ＳＣＡＬＥｉを上述したコード進行評価で得た
ＫＥＹｉだけ転回する（６５−２）。例えば、ＳＣＡＬ
Ｅｉが“０”（ダイアトニックスケール）の場合、その
データはＣを主音とするドレミファソラシドを表わす。
ＫＥＹｉが“５”（Ｆ）のとき、データを５つ転回する
ことにより、Ｆを主音とする音階データａに変換され
る。６５−３は、音高データｋ（図中、ＭＤで示されて
いる）を音階データと同じデータ形式に変換する処理で
あり、その結果ｂと音階データａとの論理積が“０”な
らば音高データｋは音階音でないと結論され、論理積が
“０”でないとき、音階音と結論される（６４−５〜６
４−７）。

【００７６】５９−１０におけるＦの計算の詳細を図５
９に示す。本例では、非和声音は前後の和声音間に１つ
だけ付加する構成であるので、いくつかの関数（図中、
Ｆ₁〜Ｆ₃）については所定の値にセットしている。５９
−１１の前向推論の詳細は上述した図４０に示される。

【００７７】図５５の処理が完了したとき、ｎｃｔｃｔ
には付加された非和声音の総数が記憶され、配列｛Ｖ
ｉ｝のｉ番目には、図５５の処理においてｉ番目に付加
された非和声音の音高データが記憶され、配列｛ＰＯＳ
Ｔｉ｝のｉ番目には図５５の処理においてｉ番目に付加
された非和声音の位置情報が記憶されている。

【００７８】これらのデータは、図５６の処理によっ
て、メロディの音高列｛ＶＭＥＤｉ｝の形式に変換され
る。なお配列｛ＶＭＥＤｉ｝は、アルペジオ｛ＭＥＤ
ｉ｝に初期設定されている。６０−２〜６０−９は付加
位置の順番に、配列｛ＰＯＳＴｉ｝、｛ＶＭｉ｝をソー
トする処理である。６０−１０〜６０−１９において、
位置データＰＯＳＴｉで示される位置に非和声音の音高
データＶＭｉを挿入している。

【００７９】なお、本例では和声音の間に非和声音を１
つだけ付加可能にしているが、複数の非和声音が付加で
きるように処理を変更してもよい。ここまでで、メロデ
ィの音高列は完成する。残る処理はメロディの音長列の
生成である。

【００８０】図６２にメロディの音長列の生成のフロー
を示す（５３−９の詳細）。まず、エッセンス生成また
は抽出で得た基準のリズムパターンの音符数を、着目し
ている区間で生成した音符数Ｖmedno（メロディの音高
列のデータ数）とを比較して、両者の差ａを算出する
（６６−１）。生成音符数の方が基準リズムパターンの
音符数より少ないとき（ａ＞０のとき）は、パルススケ
ールによる音符の最適結合を、差の数だけ繰り返し実行
する（６６−２〜６６−６）。生成音符数の方が基準リ
ズムパターンの音符数より多いとき（ａ＞０のとき）
は、音符の最適分割を差の分だけ繰り返し実行する（６
６−７〜６６−１１）。本例ではリズムパターンのデー
タ形式として、１６ビット長のデータを使用し、各ビッ
ト位置を各タイミングに割り当て、“１”の値をもつビ
ット位置で音が発生することを表わしているので、最後
にＭＥＲデータ形式に変換する（６６−１２）。

【００８１】結合処理の詳細は図６３に示す。図中、Ｐ
ＳＣＡＬＥｊは使用するパルススケールのｊ番目の成分
スケールを表わし、ＲＲは処理対象のリズムパターンで
ある。ＲＲのビットが“１”のなかで、パルススケール
の重みが最小のポイントを“０”にすることで音符を結
合する。例えば、基準リズムパターンが

【外１０】であるときに、ノーマルノパルススケール（図１１参
照）を使って、音符を１つ結合した場合、結果は、

【外１】となる。

【００８２】これは、次のようにして得られる。まず、
ＲＲは、当初０００１０００１０１０１０００１である。一方、ノーマルのパルススケールは１２１３１２１４１２１３１２１５である。ＲＲのビット“１”のうちでノーマルのパルス
スケールが最小の重みをもつポイントは、右端から７番
目の位置である。この位置のビットが“０”になる。し
たがって、結果のＲＲは、０００１０００１０００１０００１となり、これは、

【外１】を表わしている。

【００８３】分割処理の詳細は図６４に示す。分割は、
ＲＲのビットが“０”のなかでパルススケールの重みが
最大のポイントを“１”とすることで実行される。例え
ば、リズムパターン

【外１１】に対し、ノーマルのパルススケールで音符を分割したと
き、結果は、

【外１２】となる。

【００８４】ＭＥＲデータ形式への変換６６−１２の詳
細は図６５に示す。図中、ｃ₁は音符のカウンタであ
り、ｃ₂は各音符の音長を計測するカウンタである。こ
の例で、ＭＥＲｏにはＲＲから最初の“１”が現われる
まで長さが入るので、区間の境界線（小節線）をまたぐ
音符も処理可能である（シンコペーション対策）。

【００８５】データ移動５３−１０の詳細を図６６に示
す。まず、ＭＥＲｏ（現在の生成区間の頭の空白部分）
を生成済の最後の音符の音長データＭＥＬＲmeldnoに加
える。ここにmeldnoは既に生成されている音符の数を表
わす。今回生成した音高列ＶＭＥＤ₁〜ＶＭＥＤvmedno
をＭＥＬＤに移動し、今回生成した音長列ＭＥＲ₁〜Ｍ
ＥＲvmednoをＭＥＬＲに移動する（７０−２〜７０−
６）。meldnoを更新して終了する（７０−７）。

【００８６】＜作曲機のまとめ＞以上の説明から明らか
なように、自動作曲機としての本装置は種々の特徴を備
えており、そのいくつかを下記に示す。（Ａ）メロディの分析と合成において音楽知識を使って
推論を行うプロダクションシステムが組み込まれてい
る。（Ｂ）メロディに含まれる非和声音を分類する処理と、
アルペジオに非和声音を付加する処理とが同一の音楽知
識を表現するプロダクションルールデータに基づいて行
われるため、両方の処理に可逆性がある。（Ｃ）作曲の材料として与えられるコード進行を分析し
て、曲の階層構造、調性構造を抽出することにより、曲
が計画される。（Ｄ）抽出した調性構造は各区間で使用される音階のキ
ーを規定する。この結果、調性感に富む自然なサウンド
の曲が保証される。（Ｅ）抽出した階層構造はアルペジオの生成制御に利用
される。これにより、生成される曲に多様性と一貫性を
盛り込むことができる。

【００８７】なお、上述した実施例は単なる例示であ
り、種々の変形、変更、改良が可能である。例えば、上
述した実施例ではモチーフから抽出したアルペジオパタ
ーンの特徴ＰＣを、アルペジオパターンＬＬの生成にお
いて制御データとして使用しているが、アルペジオパタ
ーンの特徴ＰＣを曲の進行に伴って変化させてもよい。
これは、例えば、曲の進行位置や階層構造を変数とする
関数の演算手段で実現できる。

【００８８】同様に、非和声音の特徴｛ＲＳｉ｝に関し
ても、曲の進行に伴って変化させることができる。例え
ば、モチーフから抽出した非和声音の特徴のなかの１つ
の非和声音識別子を他の非和声音識別子に置換する。こ
れは、非和声音の識別子のセットのなかから、乱数的に
１つを選択することで実現できる。

【００８９】また、リズムに関し、上記実施例ではパル
ススケールによる音符の結合、分割により、リズムの制
御を行っているが、モチーフに含まれる支配的なミニリ
ズムパターンを抽出し、これを生成するメロディの音長
列のなかに組み込むようにしてもよい。

【００９０】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、この発明
によれば、コード進行から曲に内在する調性構造を抽出
することができる。また、抽出した調情報を音楽の生成
に利用することにより、調からはずれない自然な音楽の
生成が可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る自動作曲機の全体構成
図。

【図２】作曲機モードにおける全体的な動作を示すフロ
ーチャート。

【図３】処理において使用される主な変数のリストを示
す図。

【図４】使用されるデータの形式を示す図。

【図５】使用されるデータの形式を示す図。

【図６】使用されるデータの形式を示す図。

【図７】使用されるデータの形式を示す図。

【図８】使用されるデータの形式を示す図。

【図９】初期設定のフローチャート。

【図１０】コード進行メモリに記憶されるコード進行デ
ータの例を示す図。

【図１１】コード進行データの読み込みのフローチャー
ト。

【図１２】パルススケールメモリに記憶されるパルスス
ケールデータを例示する図。

【図１３】パルススケールデータの読み込みのフローチ
ャート。

【図１４】プロダクションルールデータメモリに記憶さ
れるプロダクションルールデータを例示する図。

【図１５】プロダクションルールデータの読み込みのフ
ローチャート。

【図１６】モチーフメモリに記憶されるメロディデータ
（モチーフデータ）を例示する図。

【図１７】メロディデータの読み込みのフローチャー
ト。

【図１８】エッセンス生成のフローチャート。

【図１９】アルペジオパターンの特徴を設定するフロー
チャート。

【図２０】非和声音の特徴を設定するフローチャート。

【図２１】モチーフのリズムを区間別に評価するフロー
チャート。

【図２２】Ｐｓ、Ｐｅ、Ｐｓｓ、Ｐｅｅの算出のフロー
チャート。

【図２３】Ｐｓ、Ｐｓｓの算出のフローチャート。

【図２４】Ｐｅ、Ｐｅｅの算出のフローチャート。

【図２５】モチーフのアルペジオパターンを抽出するフ
ローチャート。

【図２６】各コードの構成音データの例を示す図。

【図２７】コードデータから構成音データを生成するフ
ローチャート。

【図２８】アルペジオパターンの特徴を抽出するフロー
チャート。

【図２９】非和声音の特徴を抽出するフローチャート。

【図３０】コードに基づいてメロディ音を和声音と非和
声音とに分類するフローチャート。

【図３１】分析対象のメロディの状況を表わす関数Ｆを
計算するフローチャート。

【図３２】関数Ｆ₁の算出のフローチャート。

【図３３】関数Ｆ₂の算出のフローチャート。

【図３４】関数Ｆ₃の算出のフローチャート。

【図３５】関数Ｆ₄の算出のフローチャート。

【図３６】関数Ｆ₅の算出のフローチャート。

【図３７】関数Ｆ₆の算出のフローチャート。

【図３８】関数Ｆ₇、Ｆ₈の算出のフローチャート。

【図３９】計算した関数Ｆを一時記憶するフローチャー
ト。

【図４０】非和声音の種類を推論するフローチャート。

【図４１】ブロック間のコード進行の一致度を算出する
フローチャート。

【図４２】算出された一致度から階層構造データを生成
するフローチャート。

【図４３】ブロックの階層構造データをコード区間ごと
の階層構造データに変換するフローチャート。

【図４４】コード進行から調性構造を抽出するフローチ
ャート。

【図４５】調性構造の抽出過程を例示する図。

【図４６】最初のコードＣＤ₁とｉ番目のコードＣＤｉ
との調性距離を算出するフローチャート。

【図４７】コード間の調性距離の定義を示す図。

【図４８】スケール（音階）の処理を示すフローチャー
ト。

【図４９】メロディ生成のフローチャート。

【図５０】音型（アルペジオパターン）の生成、セー
ブ、ロードを示すフローチャート。

【図５１】音型のデータバッファを例示する図。

【図５２】アルペジオパターン生成のフローチャート。

【図５３】アルペジオパターン生成におけるチェックの
フローチャート。

【図５４】アルペジオパターンをメロディデータ形式に
変換するフローチャート。

【図５５】アルペジオに非和声音を付加するフローチャ
ート。

【図５６】アルペジオに非和声音を付加するフローチャ
ート。

【図５７】非和声音付加処理の順序を示す図。

【図５８】非和声音の候補とする音高の範囲を設定する
フローチャート。

【図５９】関数Ｆの計算のフローチャート。

【図６０】音階データメモリに記憶されるスケールデー
タの例を示す図。

【図６１】音階音の識別のフローチャート。

【図６２】メロディの音長データを生成するフローチャ
ート。

【図６３】音符の最適結合のフローチャート。

【図６４】音符の最適分割のフローチャート。

【図６５】生成したリズムパターンをＭＥＲデータ形式
に変換するフローチャート。

【図６６】生成したメロディデータを連続領域に移動す
るフローチャート。

【符号の説明】

１ＣＰＵ４コード進行メモリＣＤｉｉ番目のコードＫＥＹｉｉ番目のコード区間における調

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】コード進行を付与するコード進行付与手段
と、上記コード進行付与手段から付与されるコード進行にお
ける各コードの区間における調を上記コード進行が示す
コードの系列から判定する調判定手段と、を有することを特徴とする調判定音楽装置。
【請求項２】請求項１記載の調判定音楽装置において、
上記調判定手段は、現区間のコードの構成音が前区間の
調の音階上の音のみから成る場合は、現区間の調を前区
間の調と同じ調に維持し、現区間のコードの構成音が前
区間の調の音階上にない音を含む場合には、調を近親調
に順次シフトして現区間のコードの構成音がシフトされ
た調の音階上の音のみから成る条件を満足する調を現区
間の調と判定することを特徴とする調判定音楽装置。